Expressão de caminho JSON
Aplica-se a: SQL do Databricks Runtime do Databricks
Uma expressão de demarcador JSON é usada para extrair valores de uma cadeia de caracteres JSON ou um VARIANT
usando o operador :
Sintaxe
{ { identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] }
[ . identifier | [ field ] | [ * ] | [ index ] ] [...] }
Os colchetes ao redor de field
, *
e index
são reais e não indicam uma sintaxe opcional.
Parâmetros
- identificador: um identificador de um campo JSON. Para tipos JSON
STRING
, o identificador não diferencia maiúsculas de minúsculas. Para tiposVARIANT
, ele diferencia maiúsculas de minúsculas. [ field ]
: um literalSTRING
com valores entre colchetes que diferencia maiúsculas de minúsculas identificando um campo JSON.[ * ]
: identificando todos os elementos em uma matriz JSON. Esta sintaxe não é compatível comVARIANT
.[ index ]
: um literal inteiro que identifica um elemento específico em uma matriz JSON baseada em 0.
Devoluções
Um STRING
se a expressão que está sendo navegada é um STRING
. Um VARIANT
se a expressão que está sendo navegada é um VARIANT
.
Quando houver um campo JSON com valor não delimitadonull
, você receberá um valor de SQL NULL
para essa coluna, não um valor de texto null
.
Pode-se usar : operador para converter valores em tipos de dados básicos.
Use a função from_json para converter resultados aninhados em tipos de dados mais complexos, como matrizes ou estruturas.
Observações
É possível usar um identificador não delimitado para se referir a um campo JSON, se o nome não contiver espaços ou caracteres especiais e se não houver nenhum campo no STRING
JSON com o mesmo nome escrito com maiúsculas e minúsculas diferentes.
Use um identificador delimitado se não houver nenhum campo com o mesmo nome escrito com maiúsculas e minúsculas diferentes.
A notação [ field ]
sempre pode ser usada, mas exige correspondência exata com as maiúsculas e minúsculas usadas no campo.
Se o Azure Databricks não conseguir identificar exclusivamente um campo, um erro será retornado. Se não for encontrada correspondência para nenhum campo, o Azure Databricks retornará NULL
.
Um valor NULL
pode ser codificado em um VARIANT
, e esse valor não é um NULL
SQL.
Portanto, parse_json('null') IS NULL
é false
, mas is_variant_null(parse_json('null'))
é true
.
Um nulo codificado em VARIANT
pode ser convertido em um SQL NULL
, convertendo-o em algum tipo. Por exemplo, parse_json('null')::int IS NULL
é true
.
Exemplos
Os exemplos a seguir usam os dados criados com a instrução fornecida nos Dados de exemplo.
Nesta seção:
- Extrair usando identificador e delimitadores
- Extrair campos aninhados
- Extrair valores de matrizes
- Comportamento NULL
- Converter valores
- Expressões de VARIANT
- Dados de exemplo
Extrair usando identificador e delimitadores
> 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
Extrair campos aninhados
-- 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" }'
Extrair valores de matrizes
-- 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"}
] ] ]
Comportamento NULL
> SELECT '{"key":null}':key IS NULL sql_null, '{"key":"null"}':key IS NULL;
true false
Converter valores
-- 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"]
]'
Expressões de VARIANT
-- 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
Dados de exemplo
> 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;