DataWorks中SQL 如何处理JSON？

在DataWorks中，可以使用ODPS SQL节点来处理JSON数据。常见的JSON处理函数包括：

JSON_EXTRACT：用于从JSON数据中提取指定的字段。语法为：

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JSON_EXTRACT(json_data, '$.field')
其中，json_data为JSON数据，$.field为需要提取的字段路径。

JSON_ARRAY：用于将多个JSON对象组成一个JSON数组。语法为：

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JSON_ARRAY(json_obj1, json_obj2, ...)
其中，json_obj1, json_obj2, ...为多个JSON对象。

JSON_OBJECT：用于将多个键值对组成一个JSON对象。语法为：

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JSON_OBJECT(key1, value1, key2, value2, ...)
其中，key1, value1, key2, value2, ...为多个键值对。

JSON_MERGE：用于将多个JSON对象合并为一个JSON对象。语法为：

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JSON_MERGE(json_obj1, json_obj2, ...)
其中，json_obj1, json_obj2, ...为多个JSON对象。

JSON_PRETTY：用于格式化JSON数据，使其更易读。语法为：

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JSON_PRETTY(json_data)
其中，json_data为需要格式化的JSON数据。

另外，在ODPS SQL节点中，可以通过使用WITH RECURSIVE语句来处理嵌套JSON数据。例如，可以使用以下语句递归地提取JSON数据中的所有叶子节点：

sql_more
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WITH RECURSIVE
json_leaf(id, path, value) AS (
SELECT
id,
'$.' || key,
value
FROM
json_table,
LATERAL FLATTEN(JSON_EXTRACT(json_data, '$')) AS t(key, value)
WHERE
JSON_VALID(json_data)
UNION ALL
SELECT
id,
path || '.' || key,
value
FROM
json_leaf,
LATERAL FLATTEN(JSON_EXTRACT(value, '$')) AS t(key, value)
WHERE
JSON_VALID(value) AND NOT JSON_TYPE(value) IN ('OBJECT', 'ARRAY')
)
SELECT
id,
path,
value
FROM
json_leaf;

在DataWorks中，可以使用SQL处理JSON数据。以下是一些常用的处理JSON的函数和操作：

1. 获取JSON字段的值：使用json_extract(json, path)函数可以从JSON中提取指定路径的值。例如，json_extract('{"name":"John", "age":30}', '$.name')将返回John。

2. 解析JSON数组：使用json_tuple(json, key1, key2, ...)函数可以解析JSON数组，并返回指定键的值。例如，json_tuple('[{"name":"John", "age":30}, {"name":"Jane", "age":25}]', 'name', 'age')将返回[["John", 30], ["Jane", 25]]。

3. 过滤JSON数组：使用json_array_filter(json, lambda)函数可以过滤JSON数组中的元素。lambda是一个表达式，用于指定过滤条件。例如，json_array_filter('[{"name":"John", "age":30}, {"name":"Jane", "age":25}]', '$.age > 28')将返回[{"name":"John", "age":30}]。

4. 转换JSON为字符串：使用json_serialize(json)函数可以将JSON转换为字符串。例如，json_serialize('{"name":"John", "age":30}')将返回'{"name":"John", "age":30}'。

5. 转换字符串为JSON：使用json_parse(string)函数可以将字符串转换为JSON。例如，json_parse('{"name":"John", "age":30}')将返回{"name":"John", "age":30}。