金仓数据库KingbaseES 《KES V9中JSON_TABLE函数使用介绍（三）》
关键字：
KingbaseES、JSON_TABLE函数、JSON数据类型、人大金仓、KingbaseES
在上一期中，我们介绍了KES的JSON_TABLE函数的一些高级用法和一些常见的应用场景，包括如何使用JSON_TABLE函数进行数据转换以及如何使用JSON_TABLE函数进行数据筛选和过滤。在这一期中，我们继续深入讨论JSON_TABLE函数的高级用法和一些常见的应用场景，包括如何使用JSON_TABLE函数对数据进行排序和如何使用JSON_TABLE函数提取嵌套的数据。
- 使用JSON_TABLE函数对数据进行排序和分组
JSON_TABLE是KES数据空中用于将JSON数据转换为关系表格形式的函数，用户可以使用JSON_VALUE函数从JSON数据中提取特定的值并排序或分组，从而进行进一步的查询、分析和处理。
假设我们有一个包含员工信息的JSON数据：
{
“employees”:[
{
“name”:“John”,
“age”:30,
“department”:“Sales”
},
{
“name”:“Jane”,
“age”:25,
“department”:“Marketing”
},
{
“name”:“Mike”,
“age”:35,
“department”:“Sales”
},
{
“name”:“Sarah”,
“age”:28,
“department”:“HR”
}
]
}
我们想要使用JSON_TABLE函数将这些员工信息转换为关系表格，并按照部门进行排序和分组。
首先我们需要编写JSON_TABLE函数的查询语句，以下是一个示例的查询语句：
SELECT department, name, age
FROM JSON_TABLE(
‘{“employees”:[{“name”:“John”,“age”:30,“department”:“Sales”},{“name”:“Jane”,“age”:25,“department”:“Marketing”},{“name”:“Mike”,“age”:35,“department”:“Sales”},{“name”:“Sarah”,“age”:28,“department”:“HR”}]}’,
‘$.employees[*]’
COLUMNS(
department VARCHAR2(50) PATH ‘$.department’,
name VARCHAR2(50) PATH ‘$.name’,
age NUMBER PATH ‘$.age’
)
)t
ORDER BY age;
让我们逐步解析这个查询语句。首先，我们使用JSON_TABLE函数来转换JSON数据表格。在JSON_TABLE函数的第一个参数中，我们提供了要转换的JSON数据；然后，我们在JSON_TABLE函数的第二个参数中指定了路径表达式，以识别JSON数据中的员工数组。在这个例子中，我们使用路径表达式$.employees[*]来表示我们要提取employees数组中的所有元素。
接下来我们使用COLUMNS子句定义我们要从JSON数据中提取的列。在这个示例中，我们定义了三个列：department、name和age。对于每一列，我们指定了数据类型和路径表达式，以从JSON数据中提取相应的值。例如，department VARCHAR2(50) PATH ‘$.department’ 表示我们要提取JSON数据中的department值，并且将其作为VARCHAR2（50）类型的列。
在定义完列之后，我们给JSON_TABLE函数的结果起了一个别名t，然后继续执行SELECT语句。在这里，我们从JSON_TABLE函数的结果中选择department、name和age这三列。
最后，我们使用ORDER BY子句按照age列进行升序排序。因此我们执行上述查询时，将会得到以下结果：
DEPARTMENT NAME AGE
--------------------- ------------- -----------
Marketing Jane 25
HR Sarah 28
Sales John 30
Sales Mike 35
可以看到结果按照age列进行了排序。这个示例演示了如何使用JSON_TABLE函数对数据进行排序和分组。用户可以根据实际需求调整查询语句，以适应不同的JSON结构和排序/分组条件。
- 使用JSON_TABLE函数处理嵌套的数据
使用JSON_TABLE函数可以处理嵌套的JSON数据。假设我们有一个包含订单信息的JSON数据，其中每个订单包含多个产品，我们可以使用JSON_TABLE函数提取每个订单的订单ID，顾客姓名以及订单中的产品信息，以下是一个示例：
SELECT order_id, customer, product_id, name, price
FROM JSON_TABLE(
‘{
“orders”：[
{
“order_id”:1,
“customer”:”John”,
“products”:[
{
“product_id”:101,
“name”:”Product A”,
“price”:10.99
},
{
“product_id”:102,
“name”:”Product B”,
“price”:15.99
}
]
},
{
“order_id”:2,
“customer”:”Jane”,
“products”:[
{
“product_id”:103,
“name”:”Product C”,
“price”:20.99
},
{
“product_id”:104,
“name”:”Product D”,
“price”:25.99
}
]
}
]
}’,
‘$.orders[*]’
COLUMNS(
order_id NUMBER PATH ‘$.order_id’,
customer VARCHAR2(50) PATH ‘$.customer’,
products JSON PATH ‘$.products[*]’
COLUMNS(
product_id NUMBER PATH ‘$.product_id’,
name VARCHAR2(50) PATH ‘$.name’,
price NUMBER PATH ‘$.price’
)
)
)t;
当我们执行上述查询时，将会得到以下结果：
ORDER_ID CUSTOMER PRODUCT_ID NAME PRICE
--------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 John 101 Product A 10.99
1 John 102 Product B 15.99
2 Jane 103 Product C 20.99
2 Jane 104 Product D 25.99
结果显示了每个订单的订单ID、顾客姓名以及订单中的产品信息。注意由于存在嵌套的数据，每个订单会在结果中重复出现，以显示该订单中的每个产品。
这个示例演示了如何使用JSON_TABLE函数提取嵌套的数据，可以根据实际需求调整查询语句，以适应不同的JSON结构和嵌套数据的提取需求。
