Что такое маппинг данных

Маппинг данных (data mapping) — это процесс сопоставления полей данных из одного набора данных с соответствующими полями в другом наборе данных. Это похоже на соединение точек: у вас есть данные в одной системе (например, таблица с именами и адресами), и вы хотите перенести или использовать эти данные в другой системе (например, в новой базе данных или в программе для рассылки писем). Чтобы данные правильно переместились и оказались на нужных местах, нужно указать, какое поле в исходной системе соответствует какому полю в целевой системе.

Такой процесс используется для обеспечения совместимости и точного преобразования данных между разными системами, базами данных или форматами данных. Маппинг данных необходим при интеграции различных информационных систем, миграции данных, обмене данными между приложениями и при построении отчетов.

Маппинг данных — основные аспекты

Вот что стоит учесть, если вы начинаете маппинг данных.

1. Сопоставление полей:
   • Каждое поле (колонка) в исходном наборе данных сопоставляется с соответствующим полем в целевом наборе данных.
   • Например, поле «Имя» в одной системе может быть сопоставлено с полем «first_name» в другой системе.
2. Приведение типов данных:
   • Типы данных могут различаться между системами, и маппинг может включать преобразование типов данных, например, из строки в целое число или из одной даты в другой формат даты.
3. Преобразование значений:
   • В процессе маппинга могут потребоваться преобразования значений. Например, значение «Мужской» в одной системе может быть преобразовано в «M» в другой системе.
4. Маппинг сложных структур:
   • В некоторых случаях требуется маппинг не только простых полей, но и сложных структур, таких как вложенные объекты или списки.
5. Автоматизация и инструменты:
   • Для упрощения и автоматизации процесса маппинга данных используются различные инструменты и программы, такие как ETL (Extract, Transform, Load) системы, интеграционные платформы и специализированные ПО для маппинга данных.

Где используется маппинг данных

Когда может пригодится такое сопоставление? Таких вариантов, на самом деле, достаточно много. Например:

• Миграция данных: При переносе данных из одной базы данных в другую (например, при обновлении систем).
• Интеграция систем: При обмене данными между различными программными системами (например, между CRM и ERP системами).
• Аналитика и отчетность: При объединении данных из разных источников для построения сводных отчетов или аналитики.

Маппинг данных является важной частью процессов управления данными и играет ключевую роль в обеспечении точности, целостности и совместимости данных при их перемещении и преобразовании между различными системами и форматами.

Пример маппинга данных на Swift

Давайте рассмотрим простой пример маппинга данных на Swift. Предположим, у нас есть данные о пользователе в формате JSON, и мы хотим сопоставить их с моделью данных в нашем приложении.

Данные:

{
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe",
    "email_address": "john.doe@example.com",
    "age": 30
}

{

    "first_name": "John",

    "last_name": "Doe",

    "email_address": "john.doe@example.com",

    "age": 30

}

Модель данных в Swift — мы создадим модель, которая будет представлять пользователя:

struct User: Codable {
    var firstName: String
    var lastName: String
    var email: String
    var age: Int
    
    enum CodingKeys: String, CodingKey {
        case firstName = "first_name"
        case lastName = "last_name"
        case email
        case age
    }
}

xxxxxxxxxx

struct User: Codable {

    var firstName: String

    var lastName: String

    var email: String

    var age: Int

    enum CodingKeys: String, CodingKey {

        case firstName = "first_name"

        case lastName = "last_name"

        case email

        case age

    }

}

В этой модели мы используем протокол Codable для упрощения маппинга данных из JSON. Мы также определили перечисление CodingKeys, чтобы указать, как поля в JSON соответствуют полям в нашей модели.

Теперь мы напишем код для маппинга данных из JSON в нашу модель User.

import Foundation

// Пример JSON данных в виде строки
let jsonString = """
{
  "first_name": "John",
  "last_name": "Doe",
  "email": "john.doe@example.com",
  "age": 30
}
"""

// Преобразуем строку в Data
if let jsonData = jsonString.data(using: .utf8) {
    // Декодируем JSON данные в модель User
    do {
        let user = try JSONDecoder().decode(User.self, from: jsonData)
        print("First Name: \(user.firstName)")
        print("Last Name: \(user.lastName)")
        print("Email: \(user.email)")
        print("Age: \(user.age)")
    } catch {
        print("Error decoding JSON: \(error)")
    }
}

xxxxxxxxxx

import Foundation

​

// Пример JSON данных в виде строки

let jsonString = """

{

  "first_name": "John",

  "last_name": "Doe",

  "email": "john.doe@example.com",

  "age": 30

}

"""

​

// Преобразуем строку в Data

if let jsonData = jsonString.data(using: .utf8) {

    // Декодируем JSON данные в модель User

    do {

        let user = try JSONDecoder().decode(User.self, from: jsonData)

        print("First Name: \(user.firstName)")

        print("Last Name: \(user.lastName)")

        print("Email: \(user.email)")

        print("Age: \(user.age)")

    } catch {

        print("Error decoding JSON: \(error)")

    }

}

1. Мы создали строку с JSON данными.
2. Преобразовали эту строку в объект Data.
3. Использовали JSONDecoder для декодирования JSON данных в модель User.
4. Вывели значения полей модели User на консоль.

Этот пример демонстрирует, как можно маппировать данные из JSON в модель Swift с использованием Codable и JSONDecoder.

Что почитать

• Маппинг данных в Kotlin