本文详解如何在 dataweave 2.0 中从扁平数组构建带条件跳过逻辑的嵌套血缘结构（如祖辈→父辈→子辈），重点解决跨层级字段联合匹配（如 `gp == parent` 且 `gp_eye_colour == parent_eye_colour` 才跳过父节点）及避免重复取值问题。
在集成场景中，常需将平面化的亲属/组织关系数据（如 gp, parent, child 及其对应属性）转换为嵌套 XML 或 JSON 树形结构。但真实业务中，不能仅凭 ID 相等就判定层级可跳过——例如当 gp: "T1" 与 parent: "T1" 时，若二者 eye_colour 不同（如 "blue" vs "black"），则 parent 节点必须保留；仅当 ID 与 eye_colour 同时一致时，才应跳过该层级，直连下一级。
以下是一个健壮、可扩展的 DataWeave 实现方案，采用层级索引数组 + 递归分组策略，清晰分离结构定义与逻辑判断：
✅ 推荐实现：基于层级数组的递归构建
%dw 2.0
output application/xml
var hierarchy = ["gp", "parent", "child"] // 明确层级顺序，易于扩展（如追加 "grandchild"）
fun getDirectGenealogies(records, level) = do {
var currentKey = hierarchy[level]
var nextLevel = level + 1
---
records groupBy $[currentKey]
mapObject ((groupedRecords, code) ->
genealogy: {
code: code,
// ✅ 关键修复：取 group 首项（[0]）避免数组导致的重复字段
eye_colour: groupedRecords[0][currentKey ++ "_eye_colour"],
name: groupedRecords[0][currentKey ++ "_name"],
hierarchy:
if (level == sizeOf(hierarchy) - 1)
{} // 最底层无子节点
else
do {
// 按下一层级字段分组
var nextGenGroups = groupedRecords groupBy ($[hierarchy[nextLevel]])
---
nextGenGroups mapObject ((nextGroup, nextCode) ->
if (nextLevel < sizeOf(hierarchy) - 1
and nextCode == code
and groupedRecords[0][currentKey ++ "_eye_colour"] == nextGroup[0][hierarchy[nextLevel] ++ "_eye_colour"])
// ✅ 联合条件判断：ID 相等 && eye_colour 相等 → 跳过当前层级，递归进入下下层
getDirectGenealogies(nextGroup, nextLevel + 1)
else
getDirectGenealogies(nextGroup, nextLevel)
)
}
}
)
}
---
list: getDirectGenealogies(payload, 0)? 核心逻辑解析
- 层级驱动设计：hierarchy = ["gp", "parent", "child"] 将结构解耦为配置项，新增层级只需追加字符串，无需重写逻辑。
- 防重复取值：使用 groupedRecords[0] 精确提取每组首条记录的属性，彻底规避 eye_colour 和 name 字段因数组上下文被多次展开的问题。
-
智能跳过机制：在递归向下时，动态检查：
nextCode == code and groupedRecords[0][currentKey ++ "_eye_colour"] == nextGroup[0][hierarchy[nextLevel] ++ "_eye_colour"]
仅当父级 ID 与子级 ID 相同 且 对应 eye_colour 完全一致时，才跳过中间层级（如 parent），直接将 gp 连接到 child。
- 边界安全：通过 level == sizeOf(hierarchy) - 1 明确终止条件，避免越界访问。
⚠️ 注意事项与最佳实践
- 输入数据需保证字段一致性：所有记录必须包含 gp, gp_eye_colour, gp_name 等完整字段集，缺失将导致 null 值。
-
XML 输出兼容性：
在 XML 中自动渲染为空标签，符合预期；若需显式 ，可替换为 {hierarchy: ""}。 - 调试建议：临时将 output application/json 替换原输出，可直观查看分组结构与递归路径，快速定位逻辑偏差。
- 性能提示：对超大数据集（>10k 条），建议在 Mule 应用层预过滤或分页处理，避免 DataWeave 内存压力。
该方案已在 Mule 4.x 环境验证，支持任意深度扩展（如增加 "grandchild"），并严格满足“双字段联合匹配才跳过”的业务约束，是构建动态血缘关系树的生产级范式。
