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SQL Server的JSON函数怎么利用 哪些事项要注意

发布时间:2023-05-17 11:08:19 所属栏目:MsSql教程 来源:
导读:这篇文章主要介绍“SQL Server的JSON函数怎么使用,哪些事项要注意”的相关知识,下面会通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“SQL Server的JSON函数怎么使用,哪些

这篇文章主要介绍“SQL Server的JSON函数怎么使用,哪些事项要注意”的相关知识,下面会通过实际案例向大家展示操作过程,操作方法简单快捷,实用性强,希望这篇“SQL Server的JSON函数怎么使用,哪些事项要注意”文章能帮助大家解决问题。

SQL Server 2005开始支持XML数据类型,提供原生的XML数据类型、XML索引及各种管理或输出XML格式的函数。

随着JSON的流行,SQL Server 2016开始支持JSON数据类型,不仅可以直接输出JSON格式的结果集,还能读取JSON格式的数据。

官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/json/json-data-sql-server?view=sql-server-2017

下面是我们熟悉的SELECT及输出格式,后面对JSON的演示基于此SQL:

一、 将查询结果输出JSON格式

1、FOR JSON AUTO:SELECT语句的结果以JSON输出。

要将SELECT语句的结果以JSON输出,最简单的方法是在后面加上FOR JSON AUTO:

2、FOR JSON AUTO,Root(’’) :为JOSN加上根节点

若要为FOR JSON加上Root Key,可以用ROOT选项来自定义ROOT 节点的名称:

3、FOR JSON PATH输出:可通过列别名来定义JSON对象的层次结构

若要自定义输出JSON格式的结构时,必须使用JSONPATH。

FOR JSON Auto,自动按照查询语句中使用的表结构来创建嵌套的JSON子数组,类似于For Xml Auto特性。

FOR JSON Path,通过列名或者列别名来定义JSON对象的层次结构,列别名中可以包含“.”,JSON的成员层次结构将会与别名中的层次结构保持一致。

这个特性非常类似于早期SQL Server版本中的For Xml Path子句,可以使用斜线来定义xml的层次结构。

4、FOR JSON PATH+ROOT输出:为JOSN加上根节点

5、INCLUDE_NULL_VALUES:值null的字段需要显示出现。

为NULL的数据在输出JSON时,会被忽略,若想要让NULL的字段也显示出来,可以加上选项INCLUDE_NULL_VALUES,该选项也适用于AUTO。

6、列的别名,可以增加带有层级关系的节点。

比如下面的SQL,增加了一个“SN”节点,把栏位SERNUM和CLIMAT放在里面:

演示实例:

select TOP (2) id, Plies, Createtime from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID ;

--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480

--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457

select TOP (2) id, Plies as [myObject.Plies], Createtime as [myObject.Createtime] from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json auto;

--[{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]

select TOP (2) id, Plies, Createtime from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json auto ,root('myRoot') ;

--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]}

select TOP (2) id, Plies as [myObject.Plies], Createtime as [myObject.Createtime] from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path;

--[{"id":1178,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"}},{"id":1179,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}}]

select TOP (2) id, Plies, Createtime,null as mynull from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path,root('myRoot');

--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]}

select TOP (2) id, Plies, Createtime,null as mynull from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path,root('myRoot'),include_null_values;

--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480","mynull":null},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457","mynull":null}]}

二、 解析JSON格式的数据

1、使用OPENJSON()函数。

2、通过WITH选项,自定义输出列:

实例演示:

-------------1、-------------

declare @json as varchar(8000)

set @json='[

{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},

{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]'

select * from openjson(@json);

--key value type

--0 {"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"} 5

--1 {"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"} 5

-------------2、-------------

declare @json1 as varchar(8000)

set @json1='[

{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},

{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]

'

select * from openjson(@json1)

with(

id varchar(10) '$.id',

Plies int '$."myObject.Plies"',

Createtime datetime '$."myObject.Createtime"'

);

--id Plies Createtime

--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480

--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457

-------------3、-------------

declare @json2 as varchar(8000)

set @json2='{"myRoot":[

{"id":1178,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"}},

{"id":1179,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}}

]}'

select * from openjson(@json2,'$.myRoot')

with(

id varchar(10) ,

Plies int '$.myObject.Plies',

Createtime datetime '$.myObject.Createtime'

);

--id Plies Createtime

--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480

--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457

三、JSON函数

declare @param nvarchar(max);

set @param = N'{

"info":{

"type":1,

"address":{

"town":"Bristol",

"county":"Avon",

"country":"England"

},

"tags":["Sport", "Water polo"]

},

"type":"Basic"

}';

1、ISJSON:测试字符串是否包含有效 JSON。

print iif(isjson(@param) > 0, 'OK', 'NO');

返回:OK

2、JSON_VALUE :从 JSON 字符串中提取标量值。

print json_value(@param, '$.info.address.town');

print json_value(@param, '$.info.tags[1]');

返回:Bristol,Water polo

3、JSON_QUERY :从 JSON 字符串中提取对象或数组。返回类型为 nvarchar(max) 的 JSON 片段

print json_query(@param, '$.info');

{

"type":1,

"address":{

"town":"Bristol",

"county":"Avon",

"country":"England"

},

"tags":["Sport", "Water polo"]

}

4、JSON_MODIFY :更新 JSON 字符串中属性的值,并返回已更新的 JSON 字符串。

print json_modify(@param, '$.info.address.town', 'London');

返回:

{

"info":{

"type":1,

"address":{

"town":"London",

"county":"Avon",

"country":"England"

},

"tags":["Sport", "Water polo"]

},

"type":"Basic"

}

实例演示:

declare @param nvarchar(max);

set @param=N'{

"info":{

"type":1,

"address":{

"town":"Bristol",

"county":"Avon",

"country":"England"

},

"tags":["Sport", "Water polo"]

},

"type":"Basic"

}';

print iif(isjson(@param)>0, 'OK', 'NO');

print json_query(@param);

print json_value(@param, '$.info.address.town');

print json_value(@param, '$.info.tags[1]');

print json_query(@param, '$.info');

print json_query('["2020-1-8","2020-1-9"]');

print json_modify(@param, '$.info.address.town', 'London');

四、注意事项

SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍,主要有如下要点:

JSON能在SQLServer2016中高效的使用,但是JSON并不是原生数据类型;

如果使用JSON格式必须为输出结果是表达式的提供别名;

JSON_VALUE 和 JSON_QUERY 函数转移和获取Varchar格式的数据,因此必须将数据转译成你需要的类型。

在计算列的帮助下查询JSON可以使用索引进行优化。

(编辑:银川站长网)

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