sql json解析

在SQL中，可以使用json_tuple函数和get_json_object函数来解析JSON字符串。json_tuple函数用于一次处理一条JSON数据，基础语法为：json_tuple(json_string, k1, k2 ...)，其中json_string是要解析的JSON字符串，k1、k2等是JSON字符串中的键名，用于获取对应的值。而get_json_object函数的基础语法为：get_json_object(json_string, '$.key')，其中json_string是要解析的JSON字符串，$.key是要获取的键名。解析完的结果可以通过AS子句来进行别名定义。

举个例子，假设我们有一个JSON字符串'{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}'，我们可以使用json_tuple函数来解析level、time和type这三个键所对应的值，语句如下：

SELECT json_tuple('{"level":"2","time":1650973942596,"type":"0"}','level','time','type') AS (level,times,types);

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sql json解析多层

SQL是一种结构化查询语言，可以用于访问和处理关系型数据库中的数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级数据交换格式，常用于互联网应用程序中的数据传输。在处理JSON数据时，可能需要解析多层嵌套的数据结构。以下是一些处理JSON多层数据的方法：

1. 使用内置函数：一些数据库管理系统（如MySQL）提供了内置函数来处理JSON数据。例如，在MySQL中，可以使用JSON_EXTRACT函数来从JSON数据中提取值，使用JSON_CONTAINS函数来判断JSON数据是否包含特定值。

2. 使用递归查询：递归查询可以在多层的JSON嵌套中解析数据。使用递归查询，我们可以逐层遍历JSON对象，并在需要时调用相应的函数来处理数据。虽然这种方法可能效率较低，但可以处理各种复杂的嵌套数据结构。

3. 使用第三方库：除了内置函数和递归查询，还可以使用第三方库来处理JSON数据。比如，在Java中，可以使用Jackson或Gson库来解析JSON数据。这些库提供了各种方便的函数和类，可用于处理多层JSON数据。

总而言之，处理JSON多层数据并不是一件容易的事情，但有了正确的工具和方法，我们可以轻松地解析和处理各种复杂的数据结构。

presto sql json解析

presto sql中有几种方法可以解析JSON并获取字段值。其中常用的方法有get_json_object、json_extract_scalar和unnest等。这些方法可以根据JSON表达式提取JSON中的特定字段值。

例如，使用get_json_object方法可以通过指定JSON表达式来提取字段值。示例SQL语句如下：

SELECT get_json_object(str_json, '$.id') AS sid
FROM (
SELECT event_param_json, split(regexp_replace(regexp_extract(event_param_json, '(\\[)(.*?)(\\])', 2), '\\},\\{', '\\}#\\{'), '\\#') AS json_list
FROM abm.abm_wireless_exposure_log
WHERE dt = '2020-09-06'
AND event_id = 'ProExpo'
AND event_param_json LIKE '%ass%'
) a lateral VIEW explode(json_list) list_tab AS str_json

另外，可以使用json_extract_scalar方法来解析JSON并获取字段值。示例SQL语句如下：

SELECT str_json, json_extract_scalar(str_json, '$.id') AS sid
FROM (
SELECT event_param_json
FROM abm.abm_wireless_exposure_log
WHERE dt = '2020-09-06'
AND event_id = 'NecProExpo'
AND event_param_json LIKE '%ass%'
) CROSS JOIN unnest(SPLIT(REPLACE(REPLACE(REPLACE(event_param_json, '[', ''), ']', ''), '},{', '}#{'), '#')) AS t(str_json)

以上是在presto sql中解析JSON并获取字段值的两种常用方法。具体方法的选择取决于你的需求和数据结构。

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