SQL Server 內建對 JSON 和 XML 資料的支援。 本文說明如何利用go-mssqldb驅動程式查詢、插入及轉換 Go 結構與 SQL Server 之間的 JSON 與 XML 資料。
本文範例與 AdventureWorks2025 範例資料庫對比。 以讀取為導向的範例查詢內建物件如 Sales.vSalesPerson 和 Sales.SalesOrderHeader。 以寫入為導向的範例使用 OPENJSON 和 XML .nodes() 將資料列插入到 HumanResources.Department 中。
大多數片段 ctx 假設且 db 已初始化。 你可以使用以下設定模式:
import (
"context"
"database/sql"
"log"
"time"
_ "github.com/microsoft/go-mssqldb"
)
db, err := sql.Open("sqlserver", "sqlserver://<user>:<password>@<server>?database=AdventureWorks2025&encrypt=true&TrustServerCertificate=true")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer db.Close()
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 15*time.Second)
defer cancel()
JSON 資料
使用 FOR JSON 將查詢結果轉換為 JSON
用 FOR JSON PATH 來以 JSON 字串回傳查詢結果:
var jsonResult string
err := db.QueryRowContext(ctx,
"SELECT BusinessEntityID AS Id, FirstName + ' ' + LastName AS Name, CountryRegionName AS Department FROM Sales.vSalesPerson WHERE CountryRegionName = @dept FOR JSON PATH",
sql.Named("dept", "United States")).Scan(&jsonResult)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(jsonResult)
Note
對於較大的承載資料,SQL Server 可以將 FOR JSON 輸出分成多個資料列傳回。 如果你需要可靠地支援較大的結果,請閱讀所有回傳的列並將它們串接起來。 請參見 處理大型 JSON 結果。
處理大型 JSON 結果
當 SQL Server 回傳多列的 JSON 輸出時,先將區塊串接起來,再解封組或列印結果:
import "strings"
func queryJSON(ctx context.Context, db *sql.DB, query string, args ...any) (string, error) {
rows, err := db.QueryContext(ctx, query, args...)
if err != nil {
return "", err
}
defer rows.Close()
var sb strings.Builder
for rows.Next() {
var chunk string
if err := rows.Scan(&chunk); err != nil {
return "", err
}
sb.WriteString(chunk)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
return "", err
}
return sb.String(), nil
}
使用方式:
jsonStr, err := queryJSON(ctx, db,
"SELECT BusinessEntityID AS Id, FirstName + ' ' + LastName AS Name, CountryRegionName AS Department FROM Sales.vSalesPerson FOR JSON PATH")
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
將 JSON 結果反序列化為 Go 結構體
將 FOR JSON 與 encoding/json 結合,可直接將 SQL Server 結果反序列化為 Go 型別:
import "encoding/json"
type Employee struct {
ID int `json:"Id"`
Name string `json:"Name"`
Department string `json:"Department"`
}
func getEmployees(ctx context.Context, db *sql.DB, dept string) ([]Employee, error) {
var jsonStr string
err := db.QueryRowContext(ctx,
"SELECT BusinessEntityID AS Id, FirstName + ' ' + LastName AS Name, CountryRegionName AS Department FROM Sales.vSalesPerson WHERE CountryRegionName = @dept FOR JSON PATH",
sql.Named("dept", dept)).Scan(&jsonStr)
if err != nil {
return nil, err
}
var employees []Employee
if err := json.Unmarshal([]byte(jsonStr), &employees); err != nil {
return nil, err
}
return employees, nil
}
嵌套 JSON 與 FOR JSON PATH
透過欄位別名中的點符號來建立巢狀 JSON 結構:
var jsonResult string
err := db.QueryRowContext(ctx, `
SELECT
soh.SalesOrderID AS [Id],
soh.OrderDate AS [OrderDate],
CONCAT(pp.FirstName, ' ', pp.LastName) AS [Customer.Name],
ea.EmailAddress AS [Customer.Email],
soh.TotalDue AS [Total]
FROM Sales.SalesOrderHeader AS soh
JOIN Sales.Customer AS c ON soh.CustomerID = c.CustomerID
LEFT JOIN Person.Person AS pp ON c.PersonID = pp.BusinessEntityID
LEFT JOIN Person.EmailAddress AS ea ON pp.BusinessEntityID = ea.BusinessEntityID
WHERE soh.SalesOrderID = @id
FOR JSON PATH, WITHOUT_ARRAY_WRAPPER`,
sql.Named("id", 43659)).Scan(&jsonResult)
結果如下:
{"Id":43659,"OrderDate":"2022-05-30T00:00:00","Customer":{"Name":"James Hendergart","Email":"james9@adventure-works.com"},"Total":23153.2339}
用 OPENJSON 解析 SQL Server 中的 JSON
用 OPENJSON 來將 JSON 陣列切碎成伺服器端的列:
jsonData := `[
{"Name": "Alice", "Department": "Engineering"},
{"Name": "Bob", "Department": "Marketing"}
]`
rows, err := db.QueryContext(ctx, `
SELECT Name, Department
FROM OPENJSON(@json)
WITH (
Name NVARCHAR(100) '$.Name',
Department NVARCHAR(100) '$.Department'
)`, sql.Named("json", jsonData))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer rows.Close()
for rows.Next() {
var name, dept string
if err := rows.Scan(&name, &dept); err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("%s - %s\n", name, dept)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
將 JSON 資料插入為參數
將 Go 結構體以 JSON 字串形式傳送給儲存程序,或 OPENJSON:
type OrderItem struct {
ProductID int `json:"productId"`
Quantity int `json:"quantity"`
Price float64 `json:"price"`
}
func sendJSONPayload(ctx context.Context, db *sql.DB, metadata map[string]any) error {
jsonBytes, err := json.Marshal(metadata)
if err != nil {
return err
}
// Pass JSON to a stored procedure for server-side processing.
_, err = db.ExecContext(ctx,
"EXECUTE dbo.ProcessDepartmentMetadata @payload",
sql.Named("payload", string(jsonBytes)))
return err
}
使用方式:
metadata := map[string]any{
"source": "docs-sample",
"batchId": "b-20260709-01",
"departments": []map[string]any{
{"name": "Data Science", "groupName": "Research and Development"},
{"name": "Cloud Ops", "groupName": "Information Technology"},
},
}
if err := sendJSONPayload(ctx, db, metadata); err != nil {
log.Fatal(err)
}
從 JSON 進行批次插入,使用 OPENJSON
在單一陳述式中從 JSON 陣列插入多筆資料列:
func bulkInsertFromJSON(ctx context.Context, db *sql.DB, jsonData string) (int64, error) {
result, err := db.ExecContext(ctx, `
INSERT INTO HumanResources.Department (Name, GroupName)
SELECT Name, GroupName
FROM OPENJSON(@json)
WITH (
Name NVARCHAR(50) '$.name',
GroupName NVARCHAR(50) '$.groupName'
)`, sql.Named("json", jsonData))
if err != nil {
return 0, err
}
return result.RowsAffected()
}
使用方式:
jsonData := `[
{"name": "Data Science", "groupName": "Research and Development"},
{"name": "Cloud Ops", "groupName": "Information Technology"},
{"name": "Developer Relations", "groupName": "Sales and Marketing"}
]`
rowsInserted, err := bulkInsertFromJSON(ctx, db, jsonData)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("Inserted %d rows\n", rowsInserted)
JSON_VALUE 與 JSON_QUERY
從 JSON 欄位擷取數值,而不傳送整個 JSON 文件:
// Extract a scalar value.
var productName string
err := db.QueryRowContext(ctx, `
SELECT Name
FROM Production.Product
WHERE ProductID = @id`,
sql.Named("id", 1)).Scan(&productName)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(productName)
// Extract a JSON array from a FOR JSON subquery.
var itemsJSON string
err = db.QueryRowContext(ctx, `
SELECT (
SELECT ProductID, Name
FROM Production.Product
WHERE ProductSubcategoryID = @subId
FOR JSON PATH
) AS Items`,
sql.Named("subId", 1)).Scan(&itemsJSON)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(itemsJSON)
小提示
JSON_VALUE 回傳一個純量值(字串、數字)。
JSON_QUERY 回傳一個物件或陣列。 使用你所需的資料型態的正確函式。
JSON 計算欄位與索引
對於經常被查詢的 JSON 屬性,請建立帶有索引的計算欄位以提升效能:
-- Demo table with JSON-only rows.
IF OBJECT_ID('dbo.ProductJsonDemo', 'U') IS NOT NULL
DROP TABLE dbo.ProductJsonDemo;
CREATE TABLE dbo.ProductJsonDemo (
ProductDescriptionID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
Metadata NVARCHAR(MAX) NOT NULL,
CONSTRAINT CK_ProductJsonDemo_Metadata_IsJson CHECK (ISJSON(Metadata) = 1),
-- Cast to a bounded length so the index key stays under SQL Server limits.
LocaleName AS CAST(JSON_VALUE(Metadata, '$.locale') AS NVARCHAR(10)) PERSISTED
);
INSERT INTO dbo.ProductJsonDemo (Metadata)
VALUES
(N'{"locale":"en","title":"Road helmet"}'),
(N'{"locale":"fr","title":"Casque de route"}');
CREATE INDEX IX_ProductJsonDemo_LocaleName ON dbo.ProductJsonDemo(LocaleName);
接著直接從 Go 查詢計算出的欄位:
rows, err := db.QueryContext(ctx,
"SELECT ProductDescriptionID, LocaleName FROM dbo.ProductJsonDemo WHERE LocaleName = @name",
sql.Named("name", "en"))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer rows.Close()
for rows.Next() {
var id int
var localeName string
if err := rows.Scan(&id, &localeName); err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("%d %s\n", id, localeName)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
XML 資料
使用 FOR XML 將查詢結果轉換為 XML
可以 FOR XML PATH XML 格式回傳查詢結果:
var xmlResult string
err := db.QueryRowContext(ctx, `
SELECT BusinessEntityID AS [@id], FirstName + ' ' + LastName AS Name, CountryRegionName AS Department
FROM Sales.vSalesPerson
WHERE CountryRegionName = @dept
FOR XML PATH('Employee'), ROOT('Employees')`,
sql.Named("dept", "United States")).Scan(&xmlResult)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Println(xmlResult)
結果如下:
<Employees>
<Employee id="274"><Name>Stephen Jiang</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="275"><Name>Michael Blythe</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="276"><Name>Linda Mitchell</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="277"><Name>Jillian Carson</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="279"><Name>Tsvi Reiter</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="280"><Name>Pamela Ansman-Wolfe</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="281"><Name>Shu Ito</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="283"><Name>David Campbell</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="284"><Name>Tete Mensa-Annan</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="285"><Name>Syed Abbas</Name><Department>United States</Department></Employee>
<Employee id="287"><Name>Amy Alberts</Name><Department>United States</Department></Employee>
</Employees>
處理大型 XML 結果
像 JSON 一樣,大型 XML 結果會分散在多列之間。
func queryXML(ctx context.Context, db *sql.DB, query string, args ...any) (string, error) {
rows, err := db.QueryContext(ctx, query, args...)
if err != nil {
return "", err
}
defer rows.Close()
var sb strings.Builder
for rows.Next() {
var chunk string
if err := rows.Scan(&chunk); err != nil {
return "", err
}
sb.WriteString(chunk)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
return "", err
}
return sb.String(), nil
}
在 Go 中解析 XML 結果
使用 encoding/xml 套件來將 XML 結果還原。
import "encoding/xml"
type EmployeeList struct {
XMLName xml.Name `xml:"Employees"`
Employees []Employee `xml:"Employee"`
}
type Employee struct {
ID int `xml:"id,attr"`
Name string `xml:"Name"`
Department string `xml:"Department"`
}
func getEmployeesXML(ctx context.Context, db *sql.DB, dept string) (*EmployeeList, error) {
xmlStr, err := queryXML(ctx, db, `
SELECT BusinessEntityID AS [@id], FirstName + ' ' + LastName AS Name, CountryRegionName AS Department
FROM Sales.vSalesPerson
WHERE CountryRegionName = @dept
FOR XML PATH('Employee'), ROOT('Employees')`,
sql.Named("dept", dept))
if err != nil {
return nil, err
}
var result EmployeeList
if err := xml.Unmarshal([]byte(xmlStr), &result); err != nil {
return nil, err
}
return &result, nil
}
將 XML 參數傳給 SQL Server
將 XML 文件傳送到儲存程序或查詢:
xmlData := `<Employees>
<Employee><Name>Alice</Name><Department>Engineering</Department></Employee>
<Employee><Name>Bob</Name><Department>Marketing</Department></Employee>
</Employees>`
rows, err := db.QueryContext(ctx, `
DECLARE @xmlDoc XML = CAST(@xml AS XML);
SELECT
e.value('(Name)[1]', 'NVARCHAR(100)') AS Name,
e.value('(Department)[1]', 'NVARCHAR(100)') AS Department
FROM @xmlDoc.nodes('/Employees/Employee') AS t(e)`,
sql.Named("xml", xmlData))
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
defer rows.Close()
for rows.Next() {
var name, dept string
if err := rows.Scan(&name, &dept); err != nil {
log.Fatal(err)
}
fmt.Printf("%s - %s\n", name, dept)
}
if err := rows.Err(); err != nil {
log.Fatal(err)
}
Note
@xml參數預設為 nvarchar(max) 傳送。 此 .nodes() 方法需要 xml 資料類型,因此請使用 CAST(@xml AS XML) 明確轉換該參數。
從 XML 插入資料列
用 .nodes() 這個方法搭配 INSERT...SELECT 一個陳述式,將 XML 切碎成資料表列。
func bulkInsertFromXML(ctx context.Context, db *sql.DB, xmlData string) (int64, error) {
result, err := db.ExecContext(ctx, `
DECLARE @xmlDoc XML = CAST(@xml AS XML);
INSERT INTO HumanResources.Department (Name, GroupName)
SELECT
e.value('(Name)[1]', 'NVARCHAR(50)'),
e.value('(GroupName)[1]', 'NVARCHAR(50)')
FROM @xmlDoc.nodes('/Departments/Department') AS t(e)`,
sql.Named("xml", xmlData))
if err != nil {
return 0, err
}
return result.RowsAffected()
}
在 JSON 和 XML 之間選擇
| 考慮事項 | JSON | XML |
|---|---|---|
| Go 生態系統支援 | 標準 encoding/json。 結構標籤用於映射。 |
標準 encoding/xml。 更多冗長的結構標籤。 |
| SQL Server 支援 |
OPENJSON、JSON_VALUE、JSON_QUERY、FOR JSON(SQL Server 2016 和更新版本) |
nodes()、value()、query()、FOR XML(所有版本) |
| Performance | 通常解析速度更快。 更精簡的線路格式。 | 支援結構與驗證。 更冗長。 |
| 模式驗證 | SQL Server 沒有內建的結構驗證功能。 | 支援用於伺服器端驗證的 XML 結構集合。 |
| 索引 | 計算出具有 JSON_VALUE + 索引的欄位。 | XML 索引(主要與次要)。 |
| 資料模型 | 陣列與巢狀物件。 非常適合用於 Go 的切片和映射。 | 具有屬性與命名空間的階層文件。 |
小提示
對於新開發,JSON 通常是更好的選擇。 它所需的解析開銷較少,產生的有效載荷較小,且自然映射到 Go 結構。 當你需要結構驗證或與需要 XML 的系統整合時,請使用 XML。