Zaawansowane techniki zapytań JSON w Postgresie

Wprowadzenie do NoSQL

Jake Roach

Data Engineer

Zapytania o zagnieżdżone dane JSON

SELECT
    parent_meta -> 'jobs' ->> 'P1' AS jobs_P1,
    parent_meta -> 'jobs' ->> 'P2' AS jobs_P2
FROM student;

Aby ułatwić zapytania o dane zagnieżdżone:

Operatory #> i #>>
Funkcje json_extract_path i json_extract_path_text

Operatory #> i #>>

Dwie tabele: pierwsza z danymi dokumentu, druga z polami wyodrębnionymi za pomocą operatorów hash-strzałka i hash-podwójna-strzałka.

Operator #>

Wywoływany na kolumnie, przyjmuje tablicę ciągów
Zwraca null, jeśli ścieżka nie istnieje
#>> zwraca pole jako tekst

SELECT
    parent_meta #> '{jobs}' AS jobs,
    parent_meta #> '{jobs, P1}' AS jobs_P1,
    parent_meta #> '{jobs, income}' AS income,
    parent_meta #>> '{jobs, P2}' AS jobs_P2
FROM student;

json_extract_path i json_extract_path_text

json_extract_path

Przyjmuje kolumnę i dowolną listę pól
Zwraca null, jeśli ścieżka nie istnieje
json_extract_path_text

SELECT
  json_extract_path(parent_meta, 'jobs') AS jobs,
  json_extract_path(parent_meta, 'jobs', 'P1') AS jobs_P1,
  json_extract_path(parent_meta, 'jobs', 'income') AS income,
  json_extract_path_text(parent_meta, 'jobs', 'P2') AS jobs_P2,
FROM student;

Dwie tabele: pierwsza z danymi dokumentu, druga z polami wyodrębnionymi za pomocą funkcji json_extract_path i json_extract_path_text.

Podsumowanie

SELECT
    <column-name> #> '{<field-name>}' AS <alias>,
    <column-name> #> '{<field-name>, <field-name>}' AS <alias>,
    <column-name> #>> '{<field-name>, <field-name>}' AS <alias>
FROM <table-name>;

SELECT
  json_extract_path(<column-name>, '<field-name>') AS <alias>,
  json_extract_path(<column-name>, '<field-name>', '<field-name>') AS <alias>,
  json_extract_path_text(<column-name>, '<field-name>', '<field-name>') AS <alias>
FROM <table-name>;

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do NoSQL