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JSON 경로 식

적용 대상: 예로 표시된 확인 Databricks SQL 예로 표시된 확인 Databricks Runtime

JSON 경로 식은 JSON 문자열 또는 VARIANT using : 연산자에서 값을 추출하는 데 사용됩니다.

구문

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

field, *, index를 둘러싼 대괄호는 실제 대괄호이며 선택적 구문을 나타내지 않습니다.

매개 변수

  • 식별자: JSON 필드의 식별자입니다. JSON STRING 형식의 경우 식별자는 대/소문자를 구분하지 않습니다. 형식의 경우 VARIANT 대/소문자를 구분합니다.
  • [ field ]: JSON 필드를 식별하는 대/소문자를 구분 STRING 하는 대괄호로 묶인 리터럴입니다.
  • [ * ]: JSON 배열의 모든 요소를 식별합니다. 이 구문은 .에 대해 VARIANT지원되지 않습니다.
  • [ index ]: 0부터 시작하는 JSON 배열의 특정 요소를 식별하는 정수 리터럴입니다.

반품

탐색 중인 식이 .인 경우 A STRING 입니다 STRING. 탐색 중인 식이 .인 경우 A VARIANT 입니다 VARIANT.

따옴표 없는 null 값이 포함된 JSON 필드가 있는 경우 해당 열에 대해 null 텍스트 값이 아닌 SQL NULL 값을 받게 됩니다.

:: 연산자를 사용하여 값을 기본 데이터 형식으로 캐스팅할 수 있습니다.

from_json 함수를 사용하여 중첩 결과를 배열이나 구조체와 같은 더 복잡한 데이터 형식으로 캐스팅합니다.

주의

이름에 공백이나 특수 문자가 없고 다른 경우 동일한 이름의 JSON에 필드가 없는 경우 구분되지 않은 식별자를 사용하여 JSON STRING 필드를 참조할 수 있습니다.

다른 경우에 동일한 이름의 필드가 없는 경우 구분된 식별자를 사용합니다.

[ field ] 표기법은 항상 사용할 수 있지만 필드의 대/소문자를 정확히 일치시켜야 합니다.

Azure Databricks가 필드를 고유하게 식별할 수 없는 경우 오류가 반환됩니다. 모든 필드에 대한 일치 항목이 없으면 Azure Databricks가 반환됩니다 NULL.

값은 A NULL VARIANT내에서 인코딩할 수 있으며 해당 값은 SQL NULL이 아닙니다. 따라서 , parse_json('null') IS NULL 이지만 falseis_variant_null(parse_json('null')) .true VARIANT 인코딩된 null은 일부 형식으로 캐스팅하여 SQL NULL 로 변환할 수 있습니다. 예를 들어 parse_json('null')::int IS NULLtrue입니다.

예제

다음 예제에서는 예제 데이터의 문으로 만든 데이터를 사용합니다.

이 구역의 내용:

식별자 및 구분 기호를 사용하여 추출

> 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

중첩 필드 추출

-- 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" }'

배열에서 값 추출

-- 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 동작

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

값 캐스팅

-- 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 식

-- 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

예제 데이터

> 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;