將 SQL 查詢結果轉換為前端可用的數據結構通常需要經過以下幾個步驟：
在后端編程語言中執行 SQL 查詢：首先，你需要使用后端編程語言（如 Python、Node.js、Java 等）連接到數據庫并執行 SQL 查詢。這些語言都有相應的數據庫驅動和庫來實現與數據庫的交互。
獲取查詢結果：執行 SQL 查詢后，你將獲得一個包含查詢結果的對象或數組。這個結果通常是一個二維表格，其中每一行表示一條記錄，每一列表示一個字段。
轉換數據結構：根據前端需求，你可能需要將查詢結果轉換為特定的數據結構，如 JSON 對象、數組或其他格式。這個過程通常稱為“序列化”。在這個過程中，你可能需要對數據進行清洗、格式化或重新組織。
發送數據到前端：將轉換后的數據結構發送到前端。這通常通過創建一個 API 端點來實現，前端可以通過 AJAX 請求或其他方式調用這個端點來獲取數據。在后端編程語言中，你可以使用相應的庫或框架來創建這個 API 端點。
前端處理數據：前端收到數據后，可以使用 JavaScript 或其他前端框架（如 React、Vue 等）來解析和處理數據，然后將數據展示給用戶。
以下是一個簡單的示例，使用 Python 和 Flask 框架將 SQL 查詢結果轉換為 JSON 對象：
from flask import Flask, jsonify
import sqlite3
app = Flask(__name__)
@app.route('/get_data')
def get_data():
# 連接到數據庫
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# 執行 SQL 查詢
cursor.execute("SELECT * FROM table_name")
results = cursor.fetchall()
# 將查詢結果轉換為 JSON 對象
json_results = [dict(ix) for ix in results]
# 關閉數據庫連接
cursor.close()
conn.close()
# 返回 JSON 對象
return jsonify(json_results)
if __name__ == '__main__':
app.run()
在這個示例中，我們使用 Flask 框架創建了一個 API 端點 /get_data，該端點執行 SQL 查詢并將結果轉換為 JSON 對象。前端可以通過調用這個端點來獲取數據。
