京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27