Выражение пути JSON

Область применения:проверка помечено да Databricks SQL проверка помечено да Databricks Runtime

Выражение пути JSON используется для извлечения значений из строки JSON с помощью оператора :

Синтаксис

{ { identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] }
  [ . identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] ] [...] }

Квадратные скобки, окружающие field, * и index являются фактическими и не указывают на необязательный синтаксис.

Параметры

  • identifier: идентификатор поля JSON без учета регистра.
  • [ field ]: строковый литерал с учетом регистра в квадратных скобках, определяющий поле JSON.
  • [ * ]: определение всех элементов в массиве JSON.
  • [ index ]: целочисленный литерал, определяющий конкретный элемент в массиве JSON на основе 0.

Возвращает

СТРОКА.

Если поле JSON существует с неразмеченным null значением, вы получите значение SQL NULL для этого столбца, а не текстовое null значение.

Оператор :: можно использовать для приведения значений к базовым типам данных.

Функция from_json используется для приведения вложенных результатов к более сложным типам данных, таким как массивы или структуры.

Примечания

Идентификатор без разделителя можно использовать для ссылки на поле JSON, если имя не содержит пробелов или специальных символов, а поле с таким же именем в другом случае отсутствует.

Используйте идентификатор с разделителями, если в разных случаях нет поля с одинаковым именем.

Нотация [ field ] всегда может использоваться, но требует точного соответствия регистру поля.

Если Databricks SQL не может однозначно идентифицировать поле, возвращается ошибка. Если совпадение не найдено для какого-либо поля, Databricks SQL возвращает .NULL

Примеры

В следующих примерах используются данные, созданные с помощью инструкции в примере данных.

В этом разделе:

Извлечение с помощью идентификаторов и разделителей

> SELECT raw:owner, raw:OWNER, raw:['owner'], raw:['OWNER'] FROM store_data;
  amy  amy  amy  NULL

-- Use backticks to escape special characters. References are case insensitive when you use backticks.
-- Use brackets to make them case sensitive.
> SELECT raw:`zip code`, raw:`Zip Code`, raw:['fb:testid'] FROM store_data;
  94025      94025      1234

Извлечение вложенных полей

-- Use dot notation
> SELECT raw:store.bicycle FROM store_data;
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

-- Use brackets
> SELECT raw:['store']['bicycle'] FROM store_data;
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

Извлечение значений из массивов

-- Index elements
> SELECT raw:store.fruit[0], raw:store.fruit[1] FROM store_data;
  '{ "weight":8, "type":"apple" }'  '{ "weight":9, "type":"pear" }'

-- Extract subfields from arrays
> SELECT raw:store.book[*].isbn FROM store_data;
  '[ null, "0-553-21311-3", "0-395-19395-8" ]'

-- Access arrays within arrays or structs within arrays
> SELECT raw:store.basket[*],
         raw:store.basket[*][0] first_of_baskets,
         raw:store.basket[0][*] first_basket,
         raw:store.basket[*][*] all_elements_flattened,
         raw:store.basket[0][2].b subfield
  FROM store_data;
  basket                       first_of_baskets   first_basket          all_elements_flattened            subfield
 ---------------------------- ------------------ --------------------- --------------------------------- ----------
  [                            [                  [                     [1,2,{"b":"y","a":"x"},3,4,5,6]   y
    [1,2,{"b":"y","a":"x"}],     1,                 1,
    [3,4],                       3,                 2,
    [5,6]                        5                  {"b":"y","a":"x"}
  ]                            ]                  ]

Поведение NULL

> SELECT '{"key":null}':key IS NULL sql_null, '{"key":"null"}':key IS NULL;
  true          false

Приведение значений

-- price is returned as a double, not a string
> SELECT raw:store.bicycle.price::double FROM store_data
  19.95

-- use from_json to cast into more complex types
> SELECT from_json(raw:store.bicycle, 'price double, color string') bicycle FROM store_data
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

-- the column returned is an array of string arrays
> SELECT from_json(raw:store.basket[*], 'array<array<string>>') baskets FROM store_data
  '[
    ["1","2","{\"b\":\"y\",\"a\":\"x\"}]",
    ["3","4"],
    ["5","6"]
  ]'

Примеры данных

CREATE TABLE store_data AS SELECT
'{
   "store":{
      "fruit": [
        {"weight":8,"type":"apple"},
        {"weight":9,"type":"pear"}
      ],
      "basket":[
        [1,2,{"b":"y","a":"x"}],
        [3,4],
        [5,6]
      ],
      "book":[
        {
          "author":"Nigel Rees",
          "title":"Sayings of the Century",
          "category":"reference",
          "price":8.95
        },
        {
          "author":"Herman Melville",
          "title":"Moby Dick",
          "category":"fiction",
          "price":8.99,
          "isbn":"0-553-21311-3"
        },
        {
          "author":"J. R. R. Tolkien",
          "title":"The Lord of the Rings",
          "category":"fiction",
          "reader":[
            {"age":25,"name":"bob"},
            {"age":26,"name":"jack"}
          ],
          "price":22.99,
          "isbn":"0-395-19395-8"
        }
      ],
      "bicycle":{
        "price":19.95,
        "color":"red"
      }
    },
    "owner":"amy",
    "zip code":"94025",
    "fb:testid":"1234"
 }' as raw