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JSON パス式

適用対象: 「はい」のチェック マーク Databricks SQL Databricks Runtime

JSON パス式は、: 演算子を使用して JSON 文字列または VARIANT から値を抽出するために使用されます

構文

{ { identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] }
  [ . identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] ] [...] }

field*index を囲むかっこは、省略可能な構文を示すものではなく実際のかっこです。

パラメーター

  • 識別子: JSON フィールドの識別子。 JSON STRING 型の場合、識別子の大文字と小文字は区別されません。 VARIANT 型の場合、大文字と小文字が区別されます。
  • [ field ]: 大文字と小文字が区別される、かっこで囲まれた STRING リテラル。JSON フィールドを識別します。
  • [ * ]: JSON 配列内のすべての要素を識別します。 この構文は VARIANT ではサポートされていません。
  • [ index ]: 0 ベース JSON 配列内の特定の要素を識別する整数リテラル。

返品

操作対象の式が STRING の場合は STRING です。 操作対象の式が VARIANT の場合は VARIANT です。

区切りのない null 値を持つ JSON フィールドが存在する場合は、null テキスト値ではなく、その列の SQL NULL 値を受け取る必要があります。

:: 演算子を使用して、基本的なデータ型に値をキャストできます。

入れ子になった結果を、配列や構造体などのより複雑なデータ型にキャストするには、from_json 関数を使用します。

メモ

JSON フィールドの名前にスペースや特殊文字が含まれず、同じ名前で大文字と小文字が異なるフィールドが JSON STRING にない場合は、引用符で囲まれていない識別子を使用して JSON フィールドを参照できます。

同じ名前で大文字と小文字が異なるフィールドがない場合は、引用符で囲まれた識別子を使用します。

[ field ] 表記は常に使用できますが、フィールドの大文字と小文字が正確に一致している必要があります。

Azure Databricks でフィールドを一意に識別できない場合は、エラーが返されます。 どのフィールドにも一致するものが見つからない場合、Azure Databricks は NULL を返します。

NULL 値を VARIANT 内にエンコードでき、この値は SQL NULL ではありません。 つまり、parse_json('null') IS NULLfalse ですが、is_variant_null(parse_json('null'))true です。 VARIANT にエンコードされた null を、何らかの型にキャストすることで SQL NULL に変換できます。 たとえば、parse_json('null')::int IS NULLtrue です。

次の例では、サンプル データのステートメントで作成されたデータを使用します。

このセクションの内容は次のとおりです。

識別子と区切り記号を使用して抽出する

> SELECT raw:owner, raw:OWNER, raw:['owner'], raw:['OWNER'] FROM store_data;
  amy  amy  amy  NULL

-- Use backticks to escape special characters. References are case insensitive when you use backticks.
-- Use brackets to make them case sensitive.
> SELECT raw:`zip code`, raw:`Zip Code`, raw:['fb:testid'] FROM store_data;
  94025      94025      1234

入れ子になったフィールドを抽出する

-- Use dot notation
> SELECT raw:store.bicycle FROM store_data;
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

-- Use brackets
> SELECT raw:['store']['bicycle'] FROM store_data;
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

配列から値を抽出する

-- Index elements
> SELECT raw:store.fruit[0], raw:store.fruit[1] FROM store_data;
  '{ "weight":8, "type":"apple" }'  '{ "weight":9, "type":"pear" }'

-- Extract subfields from arrays
> SELECT raw:store.book[*].isbn FROM store_data;
  '[ null, "0-553-21311-3", "0-395-19395-8" ]'

-- Access arrays within arrays or structs within arrays
> SELECT raw:store.basket[*],
         raw:store.basket[*][0] first_of_baskets,
         raw:store.basket[0][*] first_basket,
         raw:store.basket[*][*] all_elements_flattened,
         raw:store.basket[0][2].b subfield
  FROM store_data;
  basket                       first_of_baskets   first_basket          all_elements_flattened            subfield
 ---------------------------- ------------------ --------------------- --------------------------------- ----------
  [                            [                  [                     [1,2,{"b":"y","a":"x"},3,4,5,6]   y
    [1,2,{"b":"y","a":"x"}],     1,                 1,
    [3,4],                       3,                 2,
    [5,6]                        5                  {"b":"y","a":"x"}
  ]                            ]                  ]

NULL の動作

> SELECT '{"key":null}':key IS NULL sql_null, '{"key":"null"}':key IS NULL;
  true          false

値をキャストする

-- price is returned as a double, not a string
> SELECT raw:store.bicycle.price::double FROM store_data
  19.95

-- use from_json to cast into more complex types
> SELECT from_json(raw:store.bicycle, 'price double, color string') bicycle FROM store_data
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

-- the column returned is an array of string arrays
> SELECT from_json(raw:store.basket[*], 'array<array<string>>') baskets FROM store_data
  '[
    ["1","2","{\"b\":\"y\",\"a\":\"x\"}]",
    ["3","4"],
    ["5","6"]
  ]'

VARIANT 式

-- Using JSON paths for VARIANT
> SELECT raw:store.bicycle FROM store_data_variant;
  '{ "price":19.95, "color":"red" }'

-- Extracting from VARIANT arrays
> SELECT raw:store.fruit[0], raw_variant:store.fruit[1] FROM store_data_variant;
  '{ "weight":8, "type":"apple" }'  '{ "weight":9, "type":"pear" }'

-- SQL NULL behavior of VARIANT NULL values
> SELECT
  parse_json(NULL) IS NULL AS sql_null,
  parse_json('null') IS NULL AS variant_null,
  parse_json('{ "field_a": null }'):field_a IS NULL AS variant_null_value,
  parse_json('{ "field_a": null }'):missing IS NULL AS missing_sql_value_null
  true  false  false  true

-- price is returned as a double, not a VARIANT
> SELECT raw:store.bicycle.price::double FROM store_data_variant
  19.95

サンプル データ

> CREATE TABLE store_data AS SELECT
'{
   "store":{
      "fruit": [
        {"weight":8,"type":"apple"},
        {"weight":9,"type":"pear"}
      ],
      "basket":[
        [1,2,{"b":"y","a":"x"}],
        [3,4],
        [5,6]
      ],
      "book":[
        {
          "author":"Nigel Rees",
          "title":"Sayings of the Century",
          "category":"reference",
          "price":8.95
        },
        {
          "author":"Herman Melville",
          "title":"Moby Dick",
          "category":"fiction",
          "price":8.99,
          "isbn":"0-553-21311-3"
        },
        {
          "author":"J. R. R. Tolkien",
          "title":"The Lord of the Rings",
          "category":"fiction",
          "reader":[
            {"age":25,"name":"bob"},
            {"age":26,"name":"jack"}
          ],
          "price":22.99,
          "isbn":"0-395-19395-8"
        }
      ],
      "bicycle":{
        "price":19.95,
        "color":"red"
      }
    },
    "owner":"amy",
    "zip code":"94025",
    "fb:testid":"1234"
 }' as raw

 > CREATE TABLE store_data_variant AS SELECT parse_json(raw) FROM store_data;