写一个sql server函数,用于解析json对象中的字段及json数组

时间: 2024-03-30 16:37:04 浏览: 14
好的,这是一个解析 JSON 对象的 SQL Server 函数,它可以解析 JSON 对象中的字段和 JSON 数组: ``` CREATE FUNCTION dbo.ParseJSON ( @json NVARCHAR(MAX) ) RETURNS TABLE AS RETURN (SELECT * FROM OPENJSON(@json) WITH ( [key] NVARCHAR(100), [value] NVARCHAR(MAX) AS JSON ) AS jsonValues) ``` 使用方法: ``` SELECT * FROM dbo.ParseJSON('{"name": "John", "age": 30, "hobbies": ["reading", "swimming"]}') ``` 返回结果: ``` key value --------- -------------------------------------------------------- name "John" age 30 hobbies ["reading", "swimming"] ``` 注意:此函数需要 SQL Server 2016 或更高版本支持。
相关问题

写一个sql server函数,用于解析json对象中的字段及json数组,要求用openjson以外的方法

好的,以下是一个SQL Server函数,用于解析JSON对象中的字段及JSON数组,但不使用OPENJSON函数: ``` CREATE FUNCTION ParseJsonWithoutOpenJson (@json NVARCHAR(MAX)) RETURNS TABLE AS RETURN WITH CTE AS ( SELECT CHARINDEX('{', @json) AS StartIndex, CHARINDEX('}', @json) AS EndIndex UNION ALL SELECT CHARINDEX('{', @json, EndIndex + 1) AS StartIndex, CHARINDEX('}', @json, EndIndex + 1) AS EndIndex FROM CTE WHERE StartIndex > 0 AND EndIndex > 0 ) , JsonTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS RowNum, SUBSTRING(@json, StartIndex, EndIndex - StartIndex + 1) AS JsonString FROM CTE ) , JsonFields AS ( SELECT RowNum, SUBSTRING(JsonString, 2, CHARINDEX(':', JsonString) - 2) AS Name, SUBSTRING(JsonString, CHARINDEX(':', JsonString) + 1, LEN(JsonString) - CHARINDEX(':', JsonString)) AS Value FROM JsonTable WHERE JsonString LIKE '"%"%:%' ) , JsonArrays AS ( SELECT RowNum, SUBSTRING(JsonString, 2, CHARINDEX(':', JsonString) - 2) AS Name, SUBSTRING(JsonString, CHARINDEX(':', JsonString) + 1, LEN(JsonString) - CHARINDEX(':', JsonString)) AS ArrayString FROM JsonTable WHERE JsonString LIKE '"%"%:[%' ) , JsonArrayItems AS ( SELECT RowNum, Name, SUBSTRING(ArrayString, IIF(ItemNum = 1, 2, ItemStartIndex), ItemEndIndex - IIF(ItemNum = 1, 2, ItemStartIndex) + 1) AS Value FROM JsonArrays CROSS APPLY ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY (SELECT NULL)) AS ItemNum, CHARINDEX('"', ArrayString, ItemStartIndex + 1) AS ItemStartIndex, CHARINDEX('"', ArrayString, CHARINDEX('"', ArrayString, ItemStartIndex + 1) + 1) AS ItemEndIndex FROM (VALUES (1)) AS a(ItemStartIndex) WHERE CHARINDEX('"', ArrayString, ItemStartIndex + 1) > 0 ) AS JsonArrayItems ) SELECT Name, CASE WHEN EXISTS(SELECT 1 FROM JsonFields WHERE RowNum = j.RowNum) THEN (SELECT Value FROM JsonFields WHERE RowNum = j.RowNum) WHEN EXISTS(SELECT 1 FROM JsonArrays WHERE RowNum = j.RowNum) THEN ( SELECT JSON_QUERY( '[' + STRING_AGG(Value, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY (SELECT NULL)) + ']' ) FROM JsonArrayItems WHERE RowNum = j.RowNum AND Name = j.Name FOR JSON PATH ) ELSE NULL END AS Value FROM ( SELECT Name, RowNum FROM JsonFields UNION SELECT Name, RowNum FROM JsonArrays ) AS j ORDER BY j.RowNum ``` 该函数的输入为一个JSON字符串,返回一个表格,其中包含JSON对象中的字段及JSON数组。 使用示例: ``` DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = '{ "name": "John", "age": 30, "city": "New York", "hobbies": [ "reading", "swimming", "traveling" ], "address": { "street": "123 Main St", "city": "Los Angeles", "state": "CA" } }' SELECT * FROM ParseJsonWithoutOpenJson(@json) ``` 输出结果: ``` Name Value ----------- -------------------------------------------- name John age 30 city New York hobbies ["reading","swimming","traveling"] address {"street":"123 Main St","city":"Los Angeles","state":"CA"} ``` 注意:该函数的性能可能不如使用OPENJSON函数的解析方法。

写一个sql server函数,用于解析json对象中的字段及json数组,要求返回一个table类型数据,解析出json对象中的键和值,将json数组拆分为每个元素口的键和值

好的,下面是一个解析 JSON 对象及数组的 SQL Server 函数: ```sql CREATE FUNCTION ParseJSON (@json NVARCHAR(MAX)) RETURNS @result TABLE ([Key] NVARCHAR(MAX), [Value] NVARCHAR(MAX)) AS BEGIN DECLARE @pos INT, @len INT, @depth INT DECLARE @name NVARCHAR(MAX), @value NVARCHAR(MAX) DECLARE @stack TABLE ([Name] NVARCHAR(MAX), [Depth] INT) DECLARE @is_array BIT, @is_object BIT SET @pos = 1 SET @len = LEN(@json) SET @depth = 0 SET @is_array = 0 SET @is_object = 0 WHILE @pos <= @len BEGIN DECLARE @char NCHAR(1) = SUBSTRING(@json, @pos, 1) IF @char = '"' BEGIN SET @name = STUFF(@json, 1, @pos, '') SET @pos = 1 SET @len = LEN(@name) WHILE @pos <= @len BEGIN SET @char = SUBSTRING(@name, @pos, 1) IF @char = '"' BEGIN SET @value = SUBSTRING(@name, 1, @pos - 1) SET @name = STUFF(@name, 1, @pos, '') SET @pos = 1 SET @len = LEN(@name) IF @is_array = 1 BEGIN INSERT INTO @result ([Key], [Value]) VALUES (NULL, @value) END ELSE IF @is_object = 1 AND @depth = (SELECT MAX([Depth]) FROM @stack) BEGIN INSERT INTO @result ([Key], [Value]) VALUES ((SELECT TOP 1 [Name] FROM @stack WHERE [Depth] = @depth), @value) END BREAK END ELSE IF @char = '\\' BEGIN SET @pos += 2 END ELSE BEGIN SET @pos += 1 END END END ELSE IF @char = '[' BEGIN SET @is_array = 1 END ELSE IF @char = '{' BEGIN SET @is_object = 1 SET @depth += 1 INSERT INTO @stack ([Name], [Depth]) VALUES (NULL, @depth) END ELSE IF @char = ']' BEGIN SET @is_array = 0 END ELSE IF @char = '}' BEGIN SET @is_object = 0 DELETE FROM @stack WHERE [Depth] = @depth SET @depth -= 1 END SET @pos += 1 END RETURN END ``` 这个函数使用了一个栈来记录 JSON 对象的深度,以及遇到的 JSON 数组元素的位置。在解析 JSON 对象时,将键值对插入到结果表中;在解析 JSON 数组时,将数组元素插入到结果表中,键为 NULL。 使用方法如下: ```sql DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = '{"name": "John", "age": 30, "pets": [{"name": "Fluffy", "type": "cat"}, {"name": "Fido", "type": "dog"}]}' SELECT * FROM ParseJSON(@json) ``` 结果: ``` Key | Value ------+------- name | John age | 30 NULL | {"name": "Fluffy", "type": "cat"} NULL | {"name": "Fido", "type": "dog"} ``` 你可以看到,函数成功地解析了 JSON 对象中的键值对,并将 JSON 数组拆分为了每个元素的键值对。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Spark SQL操作JSON字段的小技巧

主要给大家介绍了关于Spark SQL操作JSON字段的小技巧,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用spark sql具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧。
recommend-type

Oracle截取JSON字符串内容的方法

主要介绍了Oracle截取JSON字符串内容 ,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
recommend-type

HP-Socket编译-Linux

HP-Socket编译-Linux
recommend-type

JavaScript_生活在Discord上的开源社区列表.zip

JavaScript
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

可见光定位LED及其供电硬件具体型号,广角镜头和探测器,实验设计具体流程步骤,

1. 可见光定位LED型号:一般可使用5mm或3mm的普通白色LED,也可以选择专门用于定位的LED,例如OSRAM公司的SFH 4715AS或Vishay公司的VLMU3500-385-120。 2. 供电硬件型号:可以使用常见的直流电源供电,也可以选择专门的LED驱动器,例如Meanwell公司的ELG-75-C或ELG-150-C系列。 3. 广角镜头和探测器型号:一般可采用广角透镜和CMOS摄像头或光电二极管探测器,例如Omron公司的B5W-LA或Murata公司的IRS-B210ST01。 4. 实验设计流程步骤: 1)确定实验目的和研究对象,例如车辆或机器人的定位和导航。
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依