Oracle JSON 函数详解与实战
Oracle 数据库提供了丰富的 JSON 函数集，使得开辟者可以高效地处理 JSON 数据。本文将详细介绍这些函数，包括它们的语法、使用场景、具体示例，以及在实际项目中的应用。JSON_VALUE
JSON_VALUE 函数用于从 JSON 文档中提取单个标量值（如字符串、数字、布尔值）。它特别适适用于提取具体的字段值。
语法
JSON_VALUE(expression, path RETURNING data_type DEFAULT default_value ON ERROR error_clause)
参数说明
[*]expression: JSON 数据的列或文本。
[*]path: JSON 路径表达式，指向要提取的值。
[*]data_type: 返回的数据范例。
[*]default_value: 如果未找到值时的默认值。
[*]error_clause: 发生错误时的处理方式。
示例
从 JSON 文档中提取名称为 “name” 的值，并指定返回范例为 VARCHAR2：
SELECT JSON_VALUE('{"name": "John", "age": 30}', '$.name' RETURNING VARCHAR2) AS name
FROM dual;
JSON_QUERY
JSON_QUERY 函数用于从 JSON 文档中提取 JSON 对象或数组，而不是单个标量值。
语法
JSON_QUERY(expression, path [ RETURNING data_type ] [ PRETTY ] [ WITH UNIQUE KEYS ] [ error_clause ])
示例
从 JSON 文档中提取地址对象：
SELECT JSON_QUERY('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}', '$.address') AS address
FROM dual;
JSON_TABLE
JSON_TABLE 函数将 JSON 数据展开为关系表情势，答应你使用 SQL 查询 JSON 数据的各个部分。
语法
JSON_TABLE(expression, path
COLUMNS (column_name column_type PATH 'json_path' [ DEFAULT default_expr ] [ error_clause ] ...)
)
示例
将 JSON 数组展开为表格：
SELECT jt.title, jt.key, jt.level
FROM json_table,
JSON_TABLE(json_column, '$[*]'
COLUMNS (
title VARCHAR2(100) PATH '$.title',
key VARCHAR2(50) PATH '$.key',
level NUMBER PATH '$.level'
)
) jt;
JSON_EXISTS
JSON_EXISTS 函数用于检查 JSON 文档中是否存在指定的路径。
语法
JSON_EXISTS(expression, path [ error_clause ])
示例
检查 JSON 文档中是否存在 “address” 对象：
SELECT JSON_EXISTS('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}', '$.address') AS address_exists
FROM dual;
JSON_OBJECT
JSON_OBJECT 函数用于天生一个 JSON 对象，它答应将键值对转换为 JSON 格式。
语法
JSON_OBJECT(key VALUE value [, key VALUE value ] ...)
示例
天生一个 JSON 对象：
SELECT JSON_OBJECT('name' VALUE 'John', 'age' VALUE 30) AS json_object
FROM dual;
JSON_ARRAY
JSON_ARRAY 函数用于天生一个 JSON 数组，支持多种范例的值。
语法
JSON_ARRAY(value [, value ] ...)
示例
天生一个 JSON 数组：
SELECT JSON_ARRAY('apple', 'banana', 42) AS json_array
FROM dual;
JSON_MERGEPATCH
JSON_MERGEPATCH 函数用于将两个 JSON 文档合并。它遵循 JSON Merge Patch 标准，适适用于部分更新 JSON 文档。
语法
JSON_MERGEPATCH(target, patch)
示例
将两个 JSON 文档合并：
SELECT JSON_MERGEPATCH('{"name": "John", "age": 30}', '{"age": 31, "city": "New York"}') AS merged_json
FROM dual;
JSON_OBJECTAGG
JSON_OBJECTAGG 函数用于将一组键值对聚合成一个 JSON 对象，通常用于 GROUP BY 查询中。
语法
JSON_OBJECTAGG(key, value)
示例
将一组键值对聚合成 JSON 对象：
SELECT JSON_OBJECTAGG(department_name, department_id) AS departments_json
FROM departments
GROUP BY some_column;
JSON_ARRAYAGG
JSON_ARRAYAGG 函数用于将一组值聚合成一个 JSON 数组，类似于 SQL 的 ARRAY_AGG 函数。
语法
JSON_ARRAYAGG(value)
示例
将一组值聚合成 JSON 数组：
SELECT JSON_ARRAYAGG(employee_name) AS employees_json
FROM employees
GROUP BY some_column;
JSON_SCALAR
JSON_SCALAR 函数将标量值转换为 JSON 标量值，适适用于必要将 SQL 标量值转换为 JSON 格式的场景。
语法
JSON_SCALAR(value)
示例
将字符串转换为 JSON 标量值：
SELECT JSON_SCALAR('Hello, World!') AS json_scalar
FROM dual;
JSON_DATAGUIDE
JSON_DATAGUIDE 函数用于天生 JSON 数据指南，描述 JSON 文档的结构。它对于了解和管理复杂的 JSON 数据非常有效。
语法
JSON_DATAGUIDE(expression)
示例
天生 JSON 数据指南：
SELECT JSON_DATAGUIDE('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}') AS data_guide
FROM dual;
实战应用场景
场景一：从复杂 JSON 结构中提取多层嵌套数据
假设我们有一个复杂的 JSON 结构，包罗嵌套的对象和数组。我们必要从中提取某些特定的信息并进行统计分析。
示例数据
{
"employees": [
{
"name": "Alice",
"age": 30,
"department": {
"name": "Sales",
"location": "New York"
},
"projects": [
{"name": "Project A", "status": "Completed"},
{"name": "Project B", "status": "Ongoing"}
]
},
{
"name": "Bob",
"age": 35,
"department": {
"name": "HR",
"location": "Chicago"
},
"projects": [
{"name": "Project C", "status": "Ongoing"}
]
}
]
}
查询示例
SELECT e.name, e.age, d.name AS department_name, d.location, p.name AS project_name, p.status
FROM json_table t,
JSON_TABLE(t.json_column, '$.employees[*]'
COLUMNS (
name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
age NUMBER PATH '$.age',
NESTED PATH '$.department' COLUMNS (
department_name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
location VARCHAR2(50) PATH '$.location'
),
NESTED PATH '$.projects[*]' COLUMNS (
project_name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
status VARCHAR2(20) PATH '$.status'
)
)
) e;
场景二：合并和更新 JSON 文档
假设我们有两个 JSON 文档，表现不同时间点的用户信息更新。我们必要合并这些文档以天生最新的用户信息。
示例数据
{
"name": "John",
"age": 30,
"address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}
}
{
"age": 31,
"address": {"city": "San Francisco"}
}
合并示例
SELECT JSON_MERGEPATCH('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}',
'{"age": 31, "address": {"city": "San Francisco"}}') AS merged_json
FROM dual;
结论
Oracle 提供了全面的 JSON 函数集，答应开辟者高效地处理 JSON 数据。无论是提取、查询、天生照旧合并 JSON 数据，这些函数都能满意各种实际需求。通过掌握这些函数，开辟者可以更好地在 Oracle 数据库中处理和分析 JSON 数据。希望本文能帮助你更好地理解和应用这些强大的工具。
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