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

1. JSON_VALUE(expression, path RETURNING data_type DEFAULT default_value ON ERROR error_clause)

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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：

1. SELECT JSON_VALUE('{"name": "John", "age": 30}', '$.name' RETURNING VARCHAR2) AS name
2. FROM dual;

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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

1. JSON_QUERY(expression, path [ RETURNING data_type ] [ PRETTY ] [ WITH UNIQUE KEYS ] [ error_clause ])

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示例

从 JSON 文档中提取地址对象：

1. SELECT JSON_QUERY('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}', '$.address') AS address
2. FROM dual;

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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

1. JSON_TABLE(expression, path
2.   COLUMNS (column_name column_type PATH 'json_path' [ DEFAULT default_expr ] [ error_clause ] ...)
3. )

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示例

将 JSON 数组展开为表格：

1. SELECT jt.title, jt.key, jt.level
2. FROM json_table,
3.      JSON_TABLE(json_column, '$[*]'
4.        COLUMNS (
5.          title VARCHAR2(100) PATH '$.title',
6.          key VARCHAR2(50) PATH '$.key',
7.          level NUMBER PATH '$.level'
8.        )
9.      ) jt;

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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

1. JSON_EXISTS(expression, path [ error_clause ])

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示例

检查 JSON 文档中是否存在 “address” 对象：

1. SELECT JSON_EXISTS('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}', '$.address') AS address_exists
2. FROM dual;

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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

1. JSON_OBJECT(key VALUE value [, key VALUE value ] ...)

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示例

天生一个 JSON 对象：

1. SELECT JSON_OBJECT('name' VALUE 'John', 'age' VALUE 30) AS json_object
2. FROM dual;

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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

1. JSON_ARRAY(value [, value ] ...)

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示例

天生一个 JSON 数组：

1. SELECT JSON_ARRAY('apple', 'banana', 42) AS json_array
2. FROM dual;

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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

1. JSON_MERGEPATCH(target, patch)

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示例

将两个 JSON 文档合并：

1. SELECT JSON_MERGEPATCH('{"name": "John", "age": 30}', '{"age": 31, "city": "New York"}') AS merged_json
2. FROM dual;

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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

1. JSON_OBJECTAGG(key, value)

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示例

将一组键值对聚合成 JSON 对象：

1. SELECT JSON_OBJECTAGG(department_name, department_id) AS departments_json
2. FROM departments
3. GROUP BY some_column;

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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

1. JSON_ARRAYAGG(value)

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示例

将一组值聚合成 JSON 数组：

1. SELECT JSON_ARRAYAGG(employee_name) AS employees_json
2. FROM employees
3. GROUP BY some_column;

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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

1. JSON_SCALAR(value)

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示例

将字符串转换为 JSON 标量值：

1. SELECT JSON_SCALAR('Hello, World!') AS json_scalar
2. FROM dual;

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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

1. JSON_DATAGUIDE(expression)

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示例

天生 JSON 数据指南：

1. SELECT JSON_DATAGUIDE('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}') AS data_guide
2. FROM dual;

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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

1. {
2.   "employees": [
3.     {
4.       "name": "Alice",
5.       "age": 30,
6.       "department": {
7.         "name": "Sales",
8.         "location": "New York"
9.       },
10.       "projects": [
11.         {"name": "Project A", "status": "Completed"},
12.         {"name": "Project B", "status": "Ongoing"}
13.       ]
14.     },
15.     {
16.       "name": "Bob",
17.       "age": 35,
18.       "department": {
19.         "name": "HR",
20.         "location": "Chicago"
21.       },
22.       "projects": [
23.         {"name": "Project C", "status": "Ongoing"}
24.       ]
25.     }
26.   ]
27. }

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查询示例

1. SELECT e.name, e.age, d.name AS department_name, d.location, p.name AS project_name, p.status
2. FROM json_table t,
3.      JSON_TABLE(t.json_column, '$.employees[*]'
4.        COLUMNS (
5.          name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
6.          age NUMBER PATH '$.age',
7.          NESTED PATH '$.department' COLUMNS (
8.            department_name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
9.            location VARCHAR2(50) PATH '$.location'
10.          ),
11.          NESTED PATH '$.projects[*]' COLUMNS (
12.            project_name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
13.            status VARCHAR2(20) PATH '$.status'
14.          )
15.        )
16.      ) e;

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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

1. {
2.   "name": "John",
3.   "age": 30,
4.   "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}
5. }

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1. {
2.   "age": 31,
3.   "address": {"city": "San Francisco"}
4. }

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合并示例

1. SELECT JSON_MERGEPATCH('{"name": "John", "age": 30, "address": {"city": "New York", "zipcode": "10001"}}',
2.                        '{"age": 31, "address": {"city": "San Francisco"}}') AS merged_json
3. FROM dual;

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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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