PostgreSQL JSON 处理
1.JSON类型
PostgreSQL支持JSON和JSONB。这两种类型在使用上几乎完全一致,主要区别是:
(1)JSON类型把输入的数据原封不动的存放到数据库中。JSONB类型在存放时把JSON解析成二进制格式。
(2)JSONB支持在其上建索引,而JSON不能,这是JSONB的一个很大的优点。
(3)JSON中会保留多余的空格,保留重复的Key,保留Key的顺序。JSONB则完全相反,不保留多余的空格,不保留重复的Key,不保留Key的顺序。
JSON类型与PostgreSQL数据库类型的映射:
JSON类型 PostgreSQL类型 注意事项
string text 注意字符集的一些限制
number numeric JSON中没有PostgreSQL中的“NaN”,“infinity”
boolean boolean JSON仅能接受小写的“true”和“false”
null (none) SQL中的NULL代表不同的意思
一、将结果集封装成JSON
关于如何查询返回 JSON,这里 有例子,翻译如下:
一个简单的用法就是使用 row_to_json() 函数,它接受 “行值”并返回 JSON 对象:
1
|
select row_to_json(tableName) from tableName; |
上面查询语句返回结果类似如下:
1
|
{ "id" :6013, "text" : "advancement" , "pronunciation" : "advancement" ,...} |
但是有时候我们只需要查询指定的列,那么我们可以使用 row() 结构函数:
select row_to_json(row(id, text)) from tableName;
上面查询语句返回了我们想要的结果,可惜丢失了列名:
1
|
{ "f1" :6013, "f2" : "advancement" } |
为了完善这个需求,我们必须创建一个行类型且将结果转换(cast)到这个行类型,或者使用子查询。子查询会更容易一些:
1
2
3
4
|
select row_to_json(t) from ( select id, text from tableName ) AS t |
上面查询语句返回了我们希望的样子:
1
|
{ "id" :6013, "text" : "advancement" } |
另一种常用的技术是 array_agg 和 array_to_json。array_agg 是一个聚合函数 sum 或 count。它聚集成一个 PostgreSQL 数组参数。array_to_json 以 PostgreSQL数组 拼合成一个单一的JSON值。
我们来看看 array_to_json 的用法:
1
2
3
4
|
select array_to_json(array_agg(row_to_json(t))) from ( select id, text from tableName ) AS t |
上面查询语句返回了一个由 JSON 对象组成的数组:
1
|
[{ "id" :6001, "text" : "abaissed" },{ "id" :6002, "text" : "abbatial" },{ "id" :6003, "text" : "abelia" },...] |
我们来一个复杂的例子(注:这个例子可能有问题):
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
|
select row_to_json(t) from ( select text, pronunciation, ( select array_to_json(array_agg(row_to_json(d))) from ( select part_of_speech, body from definitions where word_id=words.id order by position asc ) d ) as definitions from words where text = 'autumn' |
上面查询语句返回结果如下:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
{ "text" : "autumn" , "pronunciation" : "autumn" , "definitions" : [ { "part_of_speech" : "noun" , "body" : "skilder wearifully uninfolded..." }, { "part_of_speech" : "verb" , "body" : "intrafissural fernbird kittly..." }, { "part_of_speech" : "adverb" , "body" : "infrugal lansquenet impolarizable..." } ] } |
二、json解析
一些最常见的PostgreSQL JSON运算符和处理JSON数据的函数。
JSON代表JavaScript Object Notation。JSON是一种开放的标准格式,由键值对组成。JSON的主要用途是在服务器和Web应用程序之间传输数据。与其他格式不同,JSON是人类可读的文本。
从版本9.2开始,PostgreSQL支持本机JSON数据类型。它提供了许多用于操作JSON数据的函数和运算符。
CREATE TABLE orders ( ID serial NOT NULL PRIMARY KEY, info json NOT NULL );
该orders
表由两列组成:
- 该
id
列是标识订单的主键列。 - 该
info
列以JSON的形式存储数据。
插入JSON数据
要将数据插入JSON列,您必须确保数据采用有效的JSON格式。以下INSERT
语句将新行插入orders
表中。
INSERT INTO orders (info) VALUES ( '{ "customer": "John Doe", "items": {"product": "Beer","qty": 6}}' );
这意味着John Doe
买了6
一瓶beers
。
让我们同时插入多行。
INSERT INTO orders (info) VALUES ( '{ "customer": "Lily Bush", "items": {"product": "Diaper","qty": 24}}' ), ( '{ "customer": "Josh William", "items": {"product": "Toy Car","qty": 1}}' ), ( '{ "customer": "Mary Clark", "items": {"product": "Toy Train","qty": 2}}' );
查询JSON数据
要查询JSON数据,请使用该SELECT
语句,该语句类似于查询其他本机数据类型:
SELECT info FROM orders;
PostgreSQL以JSON的形式返回结果集。
PostgreSQL提供了两个本机运算符->
,->>
可帮助您查询JSON数据。
- 运算符
->
按键返回JSON对象字段。 - 运算符
->>
按文本返回JSON对象字段。
以下查询使用运算符->
以JSON的形式获取所有客户:
SELECT info -> 'customer' AS customer FROM orders;
以下查询使用operator ->>
以文本形式获取所有客户:
SELECT info ->> 'customer' AS customer FROM orders;
因为->
运算符返回JSON对象,所以可以使用运算符->>
将其链接以检索特定节点。例如,以下语句返回所有已售出的产品:
SELECT info -> 'items' ->> 'product' as product FROM orders ORDER BY product;
首先 info -> 'items'
将项目作为JSON对象返回。然后info->'items'->>'product'
将所有产品作为文本返回。
在WHERE子句中使用JSON运算符
我们可以使用JSON运算符in WHERE
子句来过滤返回的行。例如,要找出谁购买Diaper
,我们使用以下查询:
SELECT info ->> 'customer' AS customer FROM orders WHERE info -> 'items' ->> 'product' = 'Diaper'
要了解谁一次购买两种产品,我们使用以下查询:
SELECT info ->> 'customer' AS customer, info -> 'items' ->> 'product' AS product FROM orders WHERE CAST ( info -> 'items' ->> 'qty' AS INTEGER ) = 2
请注意,我们使用类型转换将qty
字段转换为INTEGER
类型并将其与两个进行比较。
将聚合函数应用于JSON数据
我们可以应用聚合函数如MIN,MAX,AVERAGE,SUM等,以JSON数据。例如,以下语句返回最小数量,最大数量,平均数量和销售产品的总数量。
SELECT MIN ( CAST ( info -> 'items' ->> 'qty' AS INTEGER ) ), MAX ( CAST ( info -> 'items' ->> 'qty' AS INTEGER ) ), SUM ( CAST ( info -> 'items' ->> 'qty' AS INTEGER ) ), AVG ( CAST ( info -> 'items' ->> 'qty' AS INTEGER ) ) FROM orders
PostgreSQL JSON函数
PostgreSQL为我们提供了一些帮助您处理JSON数据的函数。
json_each函数
该json_each()
函数允许我们将最外层的JSON对象扩展为一组键值对。请参阅以下声明:
SELECT json_each (info) FROM orders;
如果要将一组键值对作为文本,则使用该 json_each_text()
函数。
json_object_keys函数
要在最外层的JSON对象中获取一组键,请使用该 json_object_keys()
函数。以下查询返回列中嵌套items
对象的所有键info
SELECT json_object_keys (info->'items') FROM orders;
如果你想深入挖掘,还有更多的PostgreSQL JSON函数。
在本教程中,我们向您展示了如何使用PostgreSQL JSON数据类型。我们向您展示了一些最重要的JSON运算符和函数,可帮助您更有效地处理JSON数据。
参考:https://www.cnblogs.com/my4piano/p/5658264.html
https://blog.csdn.net/xfg0218/article/details/83182203
PostgreSQL JSON 处理的更多相关文章
- PostgreSQL JSON函数
https://www.postgresql.org/docs/9.6/static/functions-json.html PostgreSQL 9.6.1 Documentation Prev U ...
- PostgreSQL Json字段作为查询条件案例
业务扩展字段在数据库中经常会使用json格式的数据来存储,这就涉及到一个头疼的问题,假设要使用扩展字段里的某个值作为查询条件怎么办,原来PostgreSQL本身就支持这种查询方式. 例子:假设业务扩展 ...
- Java ->在mybatis和PostgreSQL Json字段作为查询条件的解决方案
Date:2019-11-15 读前思考: 你没想到解决办法? PostgreSQL 数据库本身就支持还是另有解决办法? 说明:首先这次数据库使用到Json数据类型的原因,这次因为我们在做了一个app ...
- Postgresql Json Sql
a detailed website about json sql query; official website: here, chinese version: here Json query: - ...
- postgresql模糊查询json类型字段内某一属性值
需求场景: 目录以jsonb格式存储在数据库表t的chapter字段中,需要菜单路径中包含指定字符串(比如“语文”或者“上学期”)的menu 以下为chapter字段存储json示例: { " ...
- 扩展我们的分析处理服务(Smartly.io):使用 Citus 对 PostgreSQL 数据库进行分片
原文:Scaling Our Analytical Processing Service: Sharding a PostgreSQL Database with Citus 在线广告商正在根据绩效数 ...
- postgresql9.4新特性jsonb学习-update更新操作
先科普下概念:PgSQL9.4 新增 JSONB 数据类型, JSONB 同时属于 JSON (JavaScript Object Notation) 数据类型,jsonb 和 json 的输入数据几 ...
- Django performance
Reference: https://impythonist.wordpress.com/2016/02/21/building-high-performance-django-systems/ Th ...
- Atitit s2018 s3 doc list alldvc.docx .docx s2018 s3f doc compc s2018 s3f doc homepc sum doc dvcCompc dtS312 s2018 s3f doc compc\Atitit PathUtil 工具新特性新版本 v8 s312.docx s2018 s3f doc compc\Atitit 操作日
Atitit s2018 s3 doc list alldvc.docx .docx s2018 s3f doc compc s2018 s3f doc homepc sum doc dvcCompc ...
随机推荐
- windows和linux环境下java调用C++代码-JNI技术
最近部门做安卓移动开发的需要调C++的代码,困难重重,最后任务交给了我,查找相关资料,没有一个教程能把不同环境(windows,linux)下怎么调用说明白的,自己在实现的过程中踩了几个坑,在这里总结 ...
- springboot集成drools的方式一
springboot集成drools的方式一(spring-drools.xml) 本文springboot采用1.5.1.RELEASE版本,drools采用的6.5.0.Final,一共会讲三种方 ...
- Scala 系列(四)—— 数组 Array
一.定长数组 在 Scala 中,如果你需要一个长度不变的数组,可以使用 Array.但需要注意以下两点: 在 Scala 中使用 (index) 而不是 [index] 来访问数组中的元素,因为访问 ...
- 通过分析 WPF 的渲染脏区优化渲染性能
原文:通过分析 WPF 的渲染脏区优化渲染性能 本文介绍通过发现渲染脏区来提高渲染性能. 本文内容 脏区 Dirty Region WPF 性能套件 脏区监视 优化脏区重绘 脏区 Dirty Regi ...
- Golang/Go goroutine调度器原理/实现【原】
Go语言在2016年再次拿下TIBOE年度编程语言称号,这充分证明了Go语言这几年在全世界范围内的受欢迎程度.如果要对世界范围内的gopher发起一次“你究竟喜欢Go的哪一点”的调查,我相信很多Gop ...
- Oracle数据库之四大语言
一.数据定义语言: 1.用于改变数据库结构,包括创建.更改和删除数据库对象: 2.命令: create table :创建 alter table 修改 drop table 删除表 truncate ...
- mysql DCL数据控制语言
-- 维护性操作 都是在cmd下操作的连接数据库: 本机:mysql [-h localhost] -u account -p 远程:mysql [-h remote_ ...
- minikube国内在线部署体验
问题描述: 快速学习k8s的各个组件的作用及yml的编写,minikube很适合. how to install Minikube, a tool that runs a single-node Ku ...
- Python 多线程爬取站酷(zcool.com.cn)图片
极速爬取下载站酷(https://www.zcool.com.cn/)设计师/用户上传的全部照片/插画等图片. 项目地址:https://github.com/lonsty/scraper 特点: 极 ...
- Bash基础——快捷键
参考:The Best Keyboard Shortcuts for Bash (aka the Linux and macOS Terminal) Navigating Bash History w ...