在基于SpringBoot的java后端中，对应的数据库是MySQL。现在需要开发一个功能。 已经知晓，从第三方系统中传过来了一个Json，保存在了数据库的表A中 需要从表B中取出已经添加好的Json标准模板。然后再将第三方系统的Json和Json标准模板进行比较。 需要校验第三方Json的结构，以及在模板中必填的项，必填项标志为："^"，需要校验是否填写了。同时在表B中要设计一个存储可能存在多个子集的项的字段。存储的项会用英文逗号分隔。 我解释一下什么是可能存在多个子集的项。比如说"凭证明细"是可能存在多个子集的项。 那传过来的第三方系统的Json的"凭证明细"部分可能是以下这样的： "凭证明细": [{ "电子文件号": "1020_2025_0100001587", "行号": "002", "摘要": "BXD202501170-报差旅费-160377|陆文兵", "分配": "00052444", "记账码": "40", "总账科目代码": "2221010138", "总账科目": "应交税费-应交增值税-进项税额-客运服务-非专票", "借方": "11.56", "贷方": "0", "原币金额": "11.56" }, { "电子文件号": "1020_2025_0100001587", "行号": "005", "摘要": "BXD202501170-报差旅费-160377|陆文兵", "分配": "BXD202501170", "记账码": "40", "总账科目代码": "5301011700", "总账科目": "研发支出-费用化支出-差旅费", "借方": "240", "贷方": "0", "原币金额": "240" }], 子集里面的信息都是需要校验的。 综上所述，请问如何去设计实现这个功能呢？ 以下给出一个标准模板进行参考，其中："凭证明细"、"关联凭证"字段，是可能存在多个子集的项： { "文件实体块": { "文件实体": { "来源": { "全宗名称": "^", "立档单位名称": "^", "电子文件号": "^" }, "档号": { "全宗号": "^", "目录号": "", "年度": "^", "保管期限": "", "机构或问题": "", "类别号": "^", "室编案卷号": "", "室编件号": "", "文档序号": "", "页号": "" }, "内容描述": { "单据类型": "^", "单位": "^", "财务主体代码": "^", "销售合同号": "^", "责任者": "^", "期间": "^YYYY-MM", "过账日期": "^YYYY-MM-DD", "凭证编号": "^", "货币": "^", "汇率": "^", "凭证类型": "^", "凭证抬头文本": "^", "凭证明细": [{ "行号": "^", "摘要": "^", "总账科目": "^", "明细对象": "^", "借方": "^", "贷方": "^", "原币金额": "^" }], "附件": "^", "合计借方金额": "^", "合计贷方金额": "^", "财务主管": "^", "财务主管工号": "^", "复审模式": "^", "复核": "^", "复核工号": "^", "制单": "^", "制单工号": "^", "经办人": "^", "经办人工号": "^", "备注": "^", "关联凭证": [{ "公司代码": "^", "凭证类型": "^", "凭证号": "^" }], "关联业务单据": [{ "系统代码": "^", "业务单据号": "^" }],

<think>好的，我现在需要帮助用户解决在Spring Boot应用中实现JSON数据验证的问题。用户的需求是从MySQL读取标准模板，然后验证第三方系统的JSON数据，检查必填项和处理多个子集的字段，比如凭证明细。我需要结合他们提供的引用信息，特别是关于Spring Data JPA和JSON类型处理的引用。 首先，我应该考虑如何存储和读取标准模板。引用[1]提到了使用Spring Data JPA配置MySQL连接，所以可能需要创建一个实体类来映射数据库中的模板表。模板可能有必填项和子集结构，这些可以存储为JSON类型字段。引用[2]中提到的JsonTypeHandler可以用来处理Java对象和数据库JSON字段的转换，这样在实体类中可以用自定义类型处理器来映射这些JSON字段。 接下来，验证逻辑部分。用户需要检查必填项，这些在模板中标记为'^'，所以可能需要解析模板中的必填字段列表，然后在接收到的JSON中检查这些字段是否存在且不为空。对于子集字段，比如凭证明细，可能需要遍历每个子项并逐一验证。 然后，如何实现这些步骤呢？首先，定义实体类Template，使用JPA注解，对于JSON字段使用@TypeHandler注解指定自定义的JsonTypeHandler。这样从数据库读取时，JSON字段会自动转换为Java对象，比如Map或者自定义的模型类。 服务层的TemplateService需要注入TemplateRepository来获取模板数据。验证服务ValidationService需要接收第三方JSON和模板名称，获取对应的模板，然后进行必填项检查和子集验证。这里可能需要使用JSON解析库，比如Jackson，来遍历JSON节点，检查是否存在必填字段，以及处理子数组中的每个元素。 对于必填项的检查，可能需要递归遍历JSON结构，因为必填项可能嵌套在多层结构中。同时，子集字段如凭证明细可能有多个子项，每个都需要验证，所以要循环处理每个子项，并应用相同的必填项检查。 可能遇到的问题包括如何处理嵌套的JSON结构，如何动态地从模板中获取必填字段的路径，以及如何处理多个子集的情况。需要确保验证逻辑能够深入到JSON的每一个层次，并且正确应用模板中的规则。 测试方面，可能需要编写单元测试来模拟数据库读取和JSON验证过程，确保各种情况下的正确性，比如缺失必填项、子项中的错误等。 最后，整合所有部分，确保从数据库读取模板、转换JSON字段、验证逻辑都能正确工作，并返回详细的错误信息，方便第三方系统进行调整。还需要考虑性能问题，尤其是当JSON数据很大或子集很多时，验证过程是否高效。 总结步骤：配置数据库和JPA，定义实体和TypeHandler，实现模板读取，编写验证逻辑处理必填项和子集，测试验证功能。</think>### 分步实现方案 #### 1. 数据库表设计与模板存储 在MySQL中创建表`json_template`存储标准JSON模板，包含必填项标记和多子集字段定义： ```sql CREATE TABLE json_template ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, template_name VARCHAR(50) UNIQUE, required_fields JSON COMMENT '必填项路径标记，如["$.header.orderId^", "$.certificates[*].number^"]', subset_fields JSON COMMENT '多子集字段定义，如{"certificates": {"min": 1, "max": 5}}' ); ``` #### 2. 实体类与JSON字段映射 使用Spring Data JPA定义实体类，结合引用[2]的`JsonTypeHandler`处理JSON字段： ```java @Entity @Table(name = "json_template") public class Template { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private String templateName; @Column(columnDefinition = "json") @Type(type = "com.example.handler.JsonTypeHandler") private Map<String, Object> requiredFields; @Column(columnDefinition = "json") @Type(type = "com.example.handler.JsonTypeHandler") private Map<String, SubsetRule> subsetFields; // getters/setters } public class SubsetRule { private Integer min; private Integer max; // getters/setters } ``` #### 3. JSON验证核心逻辑 ##### 3.1 必填项验证 ```java public List<String> validateRequiredFields(JsonNode inputJson, List<String> requiredPaths) { List<String> missingFields = new ArrayList<>(); for (String path : requiredPaths) { boolean isRequired = path.endsWith("^"); String cleanPath = isRequired ? path.substring(0, path.length()-1) : path; JsonNode node = JsonPath.read(inputJson, cleanPath); if (isRequired && (node == null || node.isNull())) { missingFields.add(cleanPath); } } return missingFields; } ``` ##### 3.2 多子集字段验证 ```java public List<String> validateSubsetFields(JsonNode inputJson, Map<String, SubsetRule> subsetRules) { List<String> errors = new ArrayList<>(); subsetRules.forEach((field, rule) -> { JsonNode arrayNode = inputJson.at(field); if (!arrayNode.isArray()) { errors.add(field + "不是数组类型"); return; } int size = arrayNode.size(); if (size < rule.getMin()) { errors.add(field + "最少需要" + rule.getMin() + "个子项"); } if (rule.getMax() != null && size > rule.getMax()) { errors.add(field + "最多允许" + rule.getMax() + "个子项"); } }); return errors; } ``` #### 4. 完整服务流程 ```java @RestController @RequestMapping("/validate") public class ValidationController { @Autowired private TemplateRepository templateRepository; @PostMapping("/{templateName}") public ResponseEntity<?> validateJson( @PathVariable String templateName, @RequestBody JsonNode inputData) { // 从数据库读取模板 Template template = templateRepository.findByTemplateName(templateName) .orElseThrow(() -> new RuntimeException("模板不存在")); // 执行验证 List<String> missingFields = validateRequiredFields( inputData, template.getRequiredFields() ); List<String> subsetErrors = validateSubsetFields( inputData, template.getSubsetFields() ); // 返回结果 Map<String, Object> response = new HashMap<>(); if (missingFields.isEmpty() && subsetErrors.isEmpty()) { response.put("status", "VALID"); } else { response.put("status", "INVALID"); response.put("missing_fields", missingFields); response.put("subset_errors", subsetErrors); } return ResponseEntity.ok(response); } } ``` #### 5. 配置关键点 在`application.properties`中配置数据库连接（引用[1]）： ```properties spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/validation_db spring.datasource.username=root spring.datasource.password=root spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update ``` ### 验证示例 假设模板配置： ```json { "requiredFields": ["$.header.orderId^", "$.certificates[*].number^"], "subsetFields": { "certificates": {"min": 1, "max": 5} } } ``` 当接收以下JSON时： ```json { "header": { "orderId": null }, "certificates": [{ "number": "CERT-001" }, {}] } ``` 系统将返回： ```json { "status": "INVALID", "missing_fields": ["$.header.orderId", "$.certificates[1].number"], "subset_errors": [] } ```