SQL Server(00):JSON 函数

      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。

posted on 2018-11-30 10:48  springsnow  阅读(4338)  评论(0编辑  收藏  举报

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