
SQL Server 提供了许多用于处理 JSON 数据的功能,其中之一是解析 JSON 数组。在此篇文章中,我将会介绍如何在 SQL Server 中解析 JSON 数组以及一些相关的注意事项。
JSON 数组的基本概念
JSON 数组是一种存储多个值的方式,每个值都可以是一个简单的类型(例如字符串、数字或布尔值)或者是一个复杂的类型(例如对象或其他数组)。JSON 数组由方括号 [] 包围,其中的值使用逗号分隔。
示例:
[ { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" }, { "name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles" } ]
以上是一个包含两个对象的 JSON 数组,每个对象都有 name、age 和 city 三个属性。
SQL Server 如何解析 JSON 数组
SQL Server 提供了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数据。通过这个函数,你可以将 JSON 数组转换成表格形式,每行代表一个数组元素,每列代表一个属性。
以下是 OPENJSON 函数的基本语法:
OPENJSON(json_expression[, path]) [WITH (property_name data_type [,...])]
示例:
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) SET @json = '[{"name": "John","age": 30,"city": "New York"},{"name": "Mary","age": 25,"city": "Los Angeles"}]' SELECT * FROM OPENJSON(@json)
以上 SQL 查询将会返回以下结果:
+-----------+-------+-------------+
| key | value | type |
+-----------+-------+-------------+
| 0 | -- | 5 (= JSON_ARRAY)|
| [0].name | John | 1 (= JSON_STRING)|
| [0].age | 30 | 2 (= JSON_INT)|
| [0].city | New York | 1 (= JSON_STRING)|
| 1 | -- | 5 (= JSON_ARRAY)|
| [1].name | Mary | 1 (= JSON_STRING)|
| [1].age | 25 | 2 (= JSON_INT)|
| [1].city | Los Angeles | 1 (= JSON_STRING)|
+-----------+-------+-------------+
在上面的查询中,我们使用了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数组,并且没有指定 path 参数。因此,整个 JSON 对象都被解析了。OPENJSON 函数返回了一个表格,其中每行代表一个数组元素,每列代表一个属性。具体来说,表格包含三列:
注意事项
在使用 OPENJSON 函数时,需要注意以下几点:
总结
SQL Server 提供了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数据,可以将 JSON 数组转换成表格形式,方便后续的数据处理。在
使用 OPENJSON 函数时,需要注意传入的 JSON 数组必须是有效的 JSON 格式,并且如果数组中包含了对象数组,则需要使用嵌套的 OPENJSON 函数来解析。此外,OPENJSON 函数只能返回基本数据类型,如果要返回复杂数据类型,需要进行一些转换操作。
在处理多维数组时,可以使用 CROSS APPLY 子句来展开数组。以下是一个具有嵌套数组和对象的示例:
{ "name": "John", "age": 30, "hobbies": [ { "name": "reading", "level": 3 }, { "name": "swimming", "level": 2 } ] }
我们可以使用如下 SQL 查询来解析该 JSON 对象:
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) SET @json = '{"name": "John","age": 30,"hobbies": [{"name": "reading", "level": 3}, {"name": "swimming", "level": 2}]}' SELECT name, age, hobby_name, hobby_level FROM OPENJSON(@json) WITH (
name VARCHAR(50),
age INT,
hobbies NVARCHAR(MAX) AS JSON
) AS person CROSS APPLY OPENJSON(person.hobbies) WITH (
hobby_name VARCHAR(50),
hobby_level INT );
以上 SQL 查询将会返回以下结果:
+------+-----+------------+-------------+ | name | age | hobby_name | hobby_level | +------+-----+------------+-------------+ | John | 30 | reading | 3 | | John | 30 | swimming | 2 | +------+-----+------------+-------------+
在查询中,我们使用了 CROSS APPLY 子句来展开 hobbies 数组,并用嵌套的 WITH 子句来解析数组中的对象。最终得到包含两列的结果集,其中每行代表一个 hobby 兴趣。
结论
在 SQL Server 中,可以使用 OPENJSON 函数来解析 JSON 数组。通过将 JSON 数组转换为表格形式,可以方便地进行后续的数据处理。在使用 OPENJSON 函数时,需要注意传入的 JSON 数组必须是有效的 JSON 格式,并且如果数组中包含了对象数组,则需要使用嵌套的 OPENJSON 函数来解析。此外,在处理多维数组时,可以使用 CROSS APPLY 子句来展开数组。
推荐学习书籍
《**CDA一级教材**》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~
免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26