--- title: "JSON-Datenmapping und -transformation mit MapForce" date: "2017-02-15" categories: - "data-integration" - "json" - "tools" tags: - "data-mapping" - "json" - "mapforce" - "xmlspy" description: Erfahren Sie, wie Sie MapForce effektiv für die Zuordnung und Transformation von JSON-Daten einsetzen können, einschließlich der Integration von SQL und der Automatisierung von Prozessen für Echtzeit-Datenanforderungen. --- Status: #blog Tags: #data-mapping #json #mapforce #xmlspy Categories: [data-integration](/blog/de/category/data-integration.md) | [json](/blog/de/category/json.md) | [etl](/blog/de/category/etl.md) # JSON-Datenmapping und -transformation mit MapForce JSON ist ein beliebtes Format für den Datenaustausch zwischen Systemen, dank seiner einfachen Struktur, geringen Größe und seiner Grundlage in der JavaScript-Programmiersprache. [MapForce unterstützt JSON sowohl als Eingabe- als auch als Ausgabeformat](https://www.altova.com/de/mapforce/json-data-mapping.html) für die Zuordnung und Transformation von JSON-Daten. Beispielsweise kann MapForce Informationen aus jeder beliebigen Datenbank extrahieren und eine JSON-Datei erstellen, die für die Übertragung bereit ist. **Die Anforderung:** Hier ist ein Beispiel für einen typischen Bedarf an der Zuordnung von JSON-Daten: Ein Produktionsunternehmen kontrolliert Kosten durch einen Just-in-time-Montageprozess mit sehr geringen Lagerbeständen an Teilen. Neue Kundenbestellungen werden in einer Vertriebsdatenbank erfasst, und am Ende jedes Tages werden die für die Montage der Bestellungen des Tages benötigten Komponenten durch eine Abfrage in der Datenbank ermittelt. Die benötigten Teile werden von Lieferanten über eine Bestellung bestellt, die im JSON-Format übertragen wird. ![](/blog/images/shutterstock_152168303.jpg) Um die JSON-Datenzuordnung und -transformation in MapForce zu entwerfen, die für die Generierung einer Bestellung benötigt wird, benötigen wir zwei Komponenten: eine SQL-Abfrage für die Datenbank und ein JSON-Instanzdokument, das die Bestellung modelliert. Wir haben bereits mehrfach über Datenbankzuordnungen geschrieben, zuletzt in [Datenbankfunktionen in der gesamten Altova-Produktreihe](https://www.altova.com/blog/database-features-across-the-altova-product-line/). Daher werden wir uns hier auf die JSON-Komponente konzentrieren. Hier ist ein Auszug aus der JSON-Instanzdatei, die als Vorlage für die Ausgabe der Datenzuordnung dient: ![Dokumentation für die Zuordnung und Transformation von JSON-Daten](/blog/images/JSON-instance.png) Wenn Sie eine JSON-Instanz von Grund auf neu erstellen müssen, können Sie diese direkt in XMLSpy eingeben und dabei von Funktionen wie Syntaxhervorhebung, kontextsensitiven Eingabehilfen, strukturierter Markierung zur Anpassung von Klammern und geschweiften Klammern sowie anderen JSON-Bearbeitungsfunktionen profitieren. Wenn Sie mit JSON nicht ausreichend vertraut sind, um es direkt einzugeben, können Sie XMLSpy auch verwenden, um eine XML-Instanz in eine JSON-Datei zu konvertieren. Wenn wir eine JSON-Instanzdatei in eine Datenzuordnung einfügen, generiert MapForce automatisch eine JSON-Schema-Datei aus dieser Instanz, basierend auf dem JSON Draft 04 Schema ([http://tools.ietf.org/html/draft-zyp-json-schema-04](http://tools.ietf.org/html/draft-zyp-json-schema-04)). ![Erstellung von JSON-Schemas mit MapForce](/blog/images/JSON-instance-to-data-mapping.png) Das JSON-Schema wird der Zuordnung hinzugefügt, und seine Datenelemente können entweder als Eingaben oder als Ausgaben zugeordnet werden ![Komponente zur Zuordnung von JSON-Daten](/blog/images/JSON-component-in-mapping.png) Das Datenbankabfragefenster von MapForce bietet eine praktische Möglichkeit, die SQL-Abfrage zu testen oder zu optimieren: ![MapForce-Fenster für Datenbankabfragen](/blog/images/mapforce-db-query.png) Wir können die SQL-Abfrage in die Zuordnung einfügen, um die Quelldaten für die JSON-Datei bereitzustellen ![Das Einfügen einer Datenbankabfrage in eine Datenmapping-Konfiguration von MapForce](/blog/images/insert-db-query.png) Anschließend verbinden wir die Ergebnisse der SQL-Abfrage mit den Datenelementen des JSON-Komponenten ![Teilweise Zuordnung und Transformation von Datenbankdaten in das JSON-Format](/blog/images/partial-mapping-1.png) Bitte beachten Sie, dass die SELECT-Anweisung selbst auf die Objekterklärung unterhalb des Arrays von Zeilen (oben rot hervorgehoben) abgebildet wird. Dies führt dazu, dass jede Datenzeile im Abfrageergebnis ein neues JSON-Objekt in der Ausgabedatei erzeugt. Der letzte noch ausstehende Punkt zur Vervollständigung der JSON-Datenzuordnung und -transformation ist das Datum. Wir müssen das Bestelldatum in der Ausgabedatei bereitstellen, und wir müssen die SQL-Abfrage so anpassen, dass sie immer Daten für den aktuellen Tag auswählt. MapForce enthält eine Datums- und Zeitfunktion namens "now", die beide Anforderungen erfüllen kann. Hier ist die vollständige Zuordnung der JSON-Daten: ![Vollständige Zuordnung der Datenbankfelder zu JSON-Daten](/blog/images/completed-json-data-mapping.png) Wir haben zusätzliche Datums- und Zeitfunktionen verwendet, um den Monat und den Tag zu extrahieren und diese als Parameter für die SQL-Abfrage bereitzustellen. Außerdem haben wir die Zeitzone aus der Funktion "now" entfernt, um das Datum für die JSON-Ausgabe zu erhalten. (Wir haben keinen Parameter für das Jahr angegeben, da unsere Testdatenbank für den Vertrieb nur Bestellungen für ein Jahr enthält.) Durch Klicken auf die Schaltfläche "Ausgabe" im Fenster der MapForce-Zuordnung wird die Zuordnung ausgeführt und das Ergebnis wird angezeigt: ![JSON-Datenzuordnungsausgabe](/blog/images/json-data-mapping-output.png) Die JSON-Datenzuordnung und -transformation ist nun bereit, täglich am Ende des Arbeitstages ausgeführt zu werden, um die JSON-Bestellungen für die benötigten Teile für die Produktionslinie zu erstellen. Wir können diesen Prozess automatisieren, indem wir die Zuordnung als Ausführungsdatei für den MapForce Server speichern. Diese Datei kann dann vom MapForce Server verarbeitet werden, entweder über eine Batch-Datei, unter der Steuerung des FlowForce Servers oder über die MapForce Server API. Alternativ können wir, um die Zuordnung genauer zu untersuchen, das JSON-Schema öffnen, das MapForce automatisch aus der Instanzdatei generiert hat. Dies können wir in XMLSpy tun, indem wir es im XMLSpy-Schema-Editor öffnen und dort analysieren ![JSON-Schema in der Schema-Ansicht von XMLSpy](/blog/images/json-schema-view.png) MapForce ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenzuordnung, mit dem Sie JSON-Daten in andere Formate wie XML, JSON, Datenbanken, EDI, XBRL, einfache Textdateien, Excel oder Webdienste umwandeln können, und umgekehrt. Um es mit Ihren eigenen JSON-Daten zu testen, laden Sie noch heute eine [voll funktionsfähige kostenlose Testversion](https://www.altova.com/de/download-trial.html) herunter!