你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。

使用 Azure Synapse Analytics 中的无服务器 SQL 池查询 JSON 文件

项目
04/27/2023

在本文中，你将了解如何在 Azure Synapse Analytics 中使用无服务器 SQL 池编写查询。使用 OPENROWSET 进行查询的目标是读取 JSON 文件。

标准 JSON 文件，其中多个 JSON 文档以 JSON 数组的形式存储。
行分隔的 JSON 文件，其中 JSON 文档用换行符分隔。这些类型的文件的常见扩展为 jsonl、ldjson 和 ndjson。

读取 JSON 文档

要查看 JSON 文件的内容，最简单的方法是提供 OPENROWSET 函数的文件 URL，指定 csv FORMAT，并为 fieldterminator 和 fieldquote 设置值 0x0b。如果仅需读取行分隔的 JSON 文件，这样就可以了。如果有经典 JSON 文件，则需要为 rowterminator 设置值 0x0b。 OPENROWSET 函数将分析 JSON 并采用以下格式返回每个文档：

文档
{"date_rep":"2020-07-24","day":24,"month":7,"year":2020,"cases":3,"deaths":0,"geo_id":"AF"}
{"date_rep":"2020-07-25","day":25,"month":7,"year":2020,"cases":7,"deaths":0,"geo_id":"AF"}
{"date_rep":"2020-07-26","day":26,"month":7,"year":2020,"cases":4,"deaths":0,"geo_id":"AF"}
{"date_rep":"2020-07-27","day":27,"month":7,"year":2020,"cases":8,"deaths":0,"geo_id":"AF"}

如果文件公开可用，或者你的 Microsoft Entra 标识可以访问该文件，则应使用类似于以下示例所示查询的查询来查看该文件的内容。

读取 JSON 文件

下面的示例查询读取 JSON 和行分隔的 JSON 文件，并将每个文档作为单独的行返回。

select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.jsonl',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b'
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows
go
select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.json',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b',
        rowterminator = '0x0b' --> You need to override rowterminator to read classic JSON
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows

前面的示例查询中的 JSON 文档包含一个对象数组。查询将每个对象作为结果集中的单独行返回。请确保你可以访问此文件。如果文件受到 SAS 密钥或自定义标识的保护，则你需要为 SQL 登录设置服务器级别的凭据。

数据源使用情况

上述示例使用文件的完整路径。作为替代方法，你可以创建一个外部数据源，其中包含指向存储根文件夹的位置，并在 OPENROWSET 函数中使用该数据源和指向该文件的相对路径：

create external data source covid
with ( location = 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases' );
go
select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.jsonl',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b'
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows
go
select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.json',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b',
        rowterminator = '0x0b' --> You need to override rowterminator to read classic JSON
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows

如果数据源受到 SAS 密钥或自定义标识的保护，则你可以使用数据库范围的凭据配置数据源。

以下部分介绍如何查询各种类型的 JSON 文件。

分析 JSON 文档

前面示例中的查询将每个 JSON 文档作为单个字符串返回到结果集中单独的行中。可以使用函数 JSON_VALUE 和 OPENJSON 分析 JSON 文档中的值，并将它们作为关系值返回，如以下示例中所示：

date_rep	cases	geo_id
2020-07-24	3	AF
2020-07-25	7	AF
2020-07-26	4	AF
2020-07-27	8	AF

示例 JSON 文档

查询示例读取包含具有以下结构的文档的 JSON 文件：

{
    "date_rep":"2020-07-24",
    "day":24,"month":7,"year":2020,
    "cases":13,"deaths":0,
    "countries_and_territories":"Afghanistan",
    "geo_id":"AF",
    "country_territory_code":"AFG",
    "continent_exp":"Asia",
    "load_date":"2020-07-25 00:05:14",
    "iso_country":"AF"
}

注意

如果这些文档存储为以行分隔的 JSON，则需要将 FIELDTERMINATOR 和 FIELDQUOTE 设置为 0x0b。如果具有标准 JSON 格式，则需要将 ROWTERMINATOR 设置为 0x0b。

使用 JSON_VALUE 查询 JSON 文件

下面的查询展示了如何使用 JSON_VALUE 从 JSON 文档中检索标量值（date_rep、countries_and_territories、cases）：

select
    JSON_VALUE(doc, '$.date_rep') AS date_reported,
    JSON_VALUE(doc, '$.countries_and_territories') AS country,
    CAST(JSON_VALUE(doc, '$.deaths') AS INT) as fatal,
    JSON_VALUE(doc, '$.cases') as cases,
    doc
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.jsonl',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b'
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows
order by JSON_VALUE(doc, '$.geo_id') desc

从 JSON 文档中提取了 JSON 属性后，就可以定义列别名，并可以选择将文本值强制转换为某种类型。

使用 OPENJSON 查询 JSON 文件

以下查询使用 OPENJSON。检索在塞尔维亚报告的 COVID 统计信息：

select
    *
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.jsonl',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        fieldterminator ='0x0b',
        fieldquote = '0x0b'
    ) with (doc nvarchar(max)) as rows
    cross apply openjson (doc)
        with (  date_rep datetime2,
                cases int,
                fatal int '$.deaths',
                country varchar(100) '$.countries_and_territories')
where country = 'Serbia'
order by country, date_rep desc;

检索结果在功能上与使用 JSON_VALUE 函数返回的结果相同。在某些情况下，OPENJSON 可能会比 JSON_VALUE 更有优势：

在 WITH 子句中，可以显式为每个属性设置列别名和类型。不需要将 CAST 函数放在 SELECT 列表的每一列中。
如果返回大量属性，则 OPENJSON 可能会更快。如果仅返回 1-2 个属性，则 OPENJSON 函数可能会产生开销。
如果需要分析每个文档中的数组并将其与父行联接，则必须使用 OPENJSON 函数。

后续步骤

本系列文章中的下一篇文章将演示如何：

通过