笔者曾经开发过一个数据分享类的小程序，分享逻辑上类似于百度网盘。当前数据可以由被分享者加工然后继续分享（可以控制数据的过期时间、是否可以加工数据以及继续分享）。

分享的数据是一个深度嵌套的 json 对象。在用户读取分享数据时存入小程序云数据库中（分享的数据和业务数据有差异，没使用业务服务器进行维护）。蓝狮官网如果拿到数据就直接存储的话，很快云数据库就会变得很大，其次我们也没办法分析各项和检索各项子数据给予分享者。

这时候需要进行数据转换以便拆分和维护。我们可以使用 redux 作者 Dan Abramov 编写的 normalizr 来处理数据。

normalizr 创立的初衷是处理深层，复杂的嵌套的对象。

如何使用
稍微修改一下官方的例子，假定获取到如下书籍的数据：

{
id: “1”,
title: “JavaScript 从入门到放弃”,
// 作者
author: {
id: “1”,
name: “chc”
},
// 评论
comments: [
{
id: “1”,
content: “作者写的太好了”,
commenter: {
id: “1”,
name: “chc”
}
},
{
id: “2”,
content: “楼上造假数据哈”,
commenter: {
id: “2”,
name: “dcd”
}
},
]
}
这时候我们可以写出 3 个主体: 书籍信息、评论以及用户。我们先从基础的数据来构造模式：

import { normalize, schema } from ‘normalizr’;

// 构造第一个实体 用户信息
const user = new schema.Entity(‘users’);

// 构造第二个实体 评论
const comment = new schema.Entity(‘comments’, {
// 评价者是用户
commenter: user
});

// 构造第三个实体 书籍
const book = new schema.Entity(‘books’, {
// 作者
author: user,
// 评论
comments: [comment]
});

// 传入数据以及当前最大的 schema 信息
const normalizedData = normalize(originalData, book);
先来看一下最终数据。

{
“entities”: {
“users”: {
“1”: {
“id”: “1”,
“name”: “chc”
},
“2”: {
“id”: “2”,
“name”: “dcd”
}
},
“comments”: {
“1”: {
“id”: “1”,
“content”: “作者写的太好了”,
“commenter”: “1”
},
“2”: {
“id”: “2”,
“content”: “楼上造假数据哈”,
“commenter”: “2”
}
},
“books”: {
“1”: {
“id”: “1”,
“title”: “JavaScript 从入门到放弃”,
“author”: “1”,
“comments”: [
“1”,
“2”
]
}
}
},
“result”: “1”
}
去除其他信息，我们可以看到获取了 3 个不同的实体对象, users，comments，books。对象的键为当前 id，值为当前平铺的数据结构。这时候我们就可以使用对象或者数组(Object.values) 来新增和更新数据。

解析逻辑
看到这里，大家可能是很懵的。先不管代码实现，这里先分析一下库是如何解析我们编写的 schema 的，以便大家可以在实际场景中使用，再看一遍数据和 schema 定义：

数据结构

{
id: “1”,
title: “JavaScript 从入门到放弃”,
// 作者
author: {
id: “1”,
name: “chc”
},
// 评论
comments: [
{
id: “1”,
content: “作者写的太好了”,
commenter: {
id: “1”,
name: “chc”
}
},
{
id: “2”,
content: “楼上造假数据哈”,
commenter: {
id: “2”,
name: “dcd”
}
},
]
}
书籍信息是第一层对象，数据中有 id, title, author, comments，对应 schema 如下

const book = new schema.Entity(‘books’, {
// 作者
author: user,
// 一本书对应多个评论，所以这里使用数组
comments: [comment]
});
其中 id ，title 是 book 本身的属性，无需关注，把需要解析的数据结构写出来。books 字符串与解析无关，对应 entities 对象的 key。

再看 user

const user = new schema.Entity(‘users’);
user 没有需要解析的信息，直接定义实体即可。

最后是评论信息

const comment = new schema.Entity(‘comments’, {
// 评价者是用户
commenter: user
});

{
id: “1”,
content: “作者写的太好了”,
commenter: {
id: “1”,
name: “chc”
}
}
把 comments 从原本的数据结构中拿出来，实际也就很清晰了。

高阶用法
处理数组
normalizr 可以解析单个对象，那么如果当前业务传递数组呢？类似于 comment 直接这样使用即可：

[
{
id: ‘1’,
title: “JavaScript 从入门到放弃”
// …
},
{
id: ‘2’,
// …
}
]

const normalizedData = normalize(originalData, [book]);
反向解析
我们只需要拿到刚才的 normalizedData 中的 result 以及 entities 就可以获取之前的信息了。

import { denormalize, schema } from ‘normalizr’;

//…

denormalize(normalizedData.result, book, normalizedData.entities);
Entity 配置
开发中可以根据配置信息重新解析实体数据。

const book = new schema.Entity(‘books’, {
// 作者
author: user,
// 一本书对应多个评论，所以这里使用数组
comments: [comment]
}， {
// 默认主键为 id，否则使用 idAttribute 中的数据，如 cid，key 等
idAttribute: ‘id’,
// 预处理策略, 参数分别为 实体的输入值， 父对象
processStrategy: (value, parent, key) => value,
// 遇到两个id 相同数据的合并策略，默认如下所示，我们还可以继续修改
mergeStrategy: (prev, prev) => ({
…prev,
…next,
// 是否合并过，如果遇到相同的，就会添加该属性
isMerge: true
}),
});

// 看一下比较复杂的例子，以 user 为例子
const user = new schema.Entity(‘users’, {
}, {
processStrategy: (value, parent, key) => {
// 增加父对象的属性
// 例如 commenter: “1” => commenterId: “1” 或者 author: “2” => “authorId”: “2”
// 但是目前还无法通过 delete 删除 commenter 或者 author 属性
parent[${key}Id] = value.id

// 如果是从评论中获取的用户信息就增加 commentIds 属性
if (key === 'commenter') { 
  return {
    ...value, 
    commentIds: [parent.id] 
  } 
}
// 不要忘记返回 value, 否则不会生成 user 数据
return {
  ...value,
  bookIds: [parent.id]
};

}
mergeStrategy: (prev, prev) => ({
…prev,
…next,
// 该用户所有的评论归并到一起去
commentIds: […prev.commentIds, …next.commentIds],
// 该用户所有的书本归并到一起去
bookIds: […prev.bookIds, …next.bookIds],
isMerge: true
}),
})

// 最终获取的用户信息为
{
“1”: {
“id”: “1”,
“name”: “chc”
// 用户 chc 写了评论和书籍，但是没有进行过合并
“commentIds”: [“1”],
“bookIds”: [“1”],
},
“2”: {
“id”: “2”,
“name”: “dcd”,
// 用户 dcd 写了 2 个评论，同时进行了合并处理
“commentIds”: [
“2”,
“3”
],
“isMerge”: true
}
}
当然了，该库也可以进行更加复杂的数据格式化，蓝狮注册大家可以通过 api 文档 来进一步学习和使用。

其他
当然了，normalizr 使用场景毕竟有限，开源负责人也早已换人。目前主库已经无人维护了(issue 也也已经关闭)。当然了，normalizr 代码本身也是足够稳定。

笔者也在考虑一些新的场景使用并尝试为 normalizr 添加一些新的功能(如 id 转换)和优化(ts 重构)，如果您在使用 normalizr 的过程中遇到什么问题，也可以联系我，存储库目前在 normalizr-helper 中。

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