oracle中對JSON數據處理的詳細指南
背景
在公司接手的項目碰到這么一個表，里面有一列數據保存的是JSON字符串。如果說這一列是一些配置數據，不需要應用到篩選和過濾，只是跟著主鍵去獲得的數據，那你這么做并沒有什么不妥。但事實是，這一列需要檢索和過濾數據，這**居然是遍歷全表，再把json數據轉換成對象去遍歷匹配。我服了，你咋這么能呢？喜歡這樣玩為什么當初不用MongoDB？查了一下文檔，知道Oracle 在12C之后有對JSON數據的操作方法，網上關于這部分的文章非常非常非常少（畢竟沒幾個人會把oracle當成MongoDB這么地**是吧），就整理一下，方便自己以后查看。
入門探究
有一說一這官方文檔非常地硬，啃了好久都啃不動，而且很多理想當然的用法都不行。Oracle中關于JSON的操作函數有JSON_ARRAY、JSON_EXISTS、JSON_VALUES、JSON_TABLE、JSON_QUERY，其中JSON_ARRAY是用來構建JSON數組的，而不是用來查找結果的。在文中也會小篇幅簡單說一下用法。
JSON_EXISTS
JSON_EXISTS是一個SQL函數，用于判斷是否存在符合條件的JSON數據。它可以在WHERE子句中使用，用于篩選JSON列中符合特定條件的數據。
官方給出的語法是這樣的：
JSON_EXISTS(json_column, json_path_expression, [returning_clause])
其中，json_column是指要查詢的JSON列，json_path_expression是指JSON路徑表達式，用于指定要查找的JSON數據的位置和條件。
JSON路徑表達式中可以使用各種操作符和函數，以及通配符和其他特殊字符。例如：
$: 表示根元素.: 表示當前元素[*]: 表示匹配數組中的所有元素[]: 表示過濾數組中符合條件的元素@: 表示當前元素的屬性
在json_path_expression中，可以使用一些函數，如JSON_VALUE、JSON_QUERY、JSON_TABLE等來處理JSON數據。例如：
- JSON_VALUE(json_column, '$.name'): 返回json_column列中name字段的值
- JSON_QUERY(json_column, '$.name'): 返回json_column列中address字段的值
- JSON_TABLE(json_column, '$.hobbies[*]' COLUMNS (phone_number VARCHAR2(20) PATH '$')): 返回json_column列中phones數組中的所有元素的phone_number字段的值
返回值：
如果符合條件的JSON數據存在，則返回TRUE；否則返回FALSE。如果使用returning_clause子句，則返回符合條件的JSON數據。
例如：
SELECT * FROM my_table WHERE JSON_EXISTS(json_data, '$.name');
這個例子查詢my_table表中json_data列中是否存在name字段的值。如果存在，返回TRUE，否則返回FALSE。
JSON_ARRAY
JSON_ARRAY 是一個 Oracle SQL 函數，用于創(chuàng)建一個 JSON 數組。下面是使用 JSON_ARRAY 的一些示例：
語法：
JSON_ARRAY(value1 [, value2] [, value3] ...);
其中，value1, value2, value3 等是一個或多個要添加到 JSON 數組的值。這些值可以是任何有效的 SQL 值，例如字符串、數字、日期、布爾值等。如果沒有指定任何值，JSON_ARRAY 將生成一個空的 JSON 數組。
創(chuàng)建一個包含兩個字符串值的 JSON 數組
SELECT JSON_ARRAY('apple', 'orange') FROM dual;輸出結果：
["apple", "orange"]
創(chuàng)建一個包含兩個數字值的 JSON 數組
SELECT JSON_ARRAY(10, 20) FROM dual;
輸出結果：
[10, 20]
創(chuàng)建一個包含多個元素的 JSON 數組
SELECT JSON_ARRAY('apple', 10, TRUE) FROM dual;輸出結果：
["apple", 10, true]
在上述示例中，JSON_ARRAY 函數接受一個或多個參數，并將它們作為一個 JSON 數組返回。你可以在 JSON_ARRAY 中使用不同類型的參數，例如字符串，數字和布爾值，它們都將被轉換為相應的 JSON 類型。
JSON_VALUE
JSON_VALUE函數用于提取JSON文檔中的值。它的語法如下：
JSON_VALUE(json_document, path_expression [RETURNING datatype])
其中：
json_document是包含JSON文檔的字符串或BLOB列。path_expression是用于指定要提取的值的路徑表達式。datatype是可選的，用于指定返回值的數據類型。
以下是一些示例：
提取JSON文檔中的單個值：
SELECT JSON_VALUE('{"name": "John", "age": 30}', '$.name') as name FROM dual;輸出：
NAME----John
提取JSON文檔中的數組：
SELECT JSON_VALUE('{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}', '$.fruits') as fruits FROM dual;輸出：
FRUITS
-----------------------
["apple", "banana", "orange"]
提取JSON文檔中的數組元素：
SELECT JSON_VALUE('{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}', '$.fruits[0]') as first_fruit FROM dual;輸出：
FIRST_FRUIT
-----------
apple
指定返回值的數據類型：
SELECT JSON_VALUE('{"price": 9.99}', '$.price' RETURNING NUMBER) as price FROM dual;輸出：
PRICE
-----
9.99
在使用JSON_VALUE函數時，需要注意以下幾點：
- 如果路徑表達式不匹配JSON文檔中的任何內容，則返回NULL。
- 如果未指定返回值的數據類型，則返回的值將是一個字符串。
- JSON_VALUE函數還有一個類似的兄弟函數JSON_QUERY，不同的是，它返回JSON對象或數組，而不是標量值。
JSON_QUERY
JSON_QUERY函數用于從JSON文檔中查詢數據，返回一個JSON對象或數組。它的語法如下：
JSON_QUERY(json_document, path_expression [RETURNING datatype])
其中：
json_document是包含JSON文檔的字符串或BLOB列。path_expression是用于指定要查詢的值的路徑表達式。datatype是可選的，用于指定返回值的數據類型。
以下是一些示例：
查詢JSON文檔中的單個值：
SELECT JSON_QUERY('{"name": "John", "age": 30}', '$.name') as name FROM dual;輸出：
NAME
----
null
查詢JSON文檔中的數組：
SELECT JSON_QUERY('{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}', '$.fruits') as fruits FROM dual;輸出：
FRUITS
-----------------------
["apple", "banana", "orange"]
查詢JSON文檔中的數組元素：
SELECT JSON_QUERY('{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}', '$.fruits[0]') as first_fruit FROM dual;輸出：
FIRST_FRUIT
-----------
null
因為是單值，json_query無法展示
在使用JSON_QUERY函數時，需要注意以下幾點：
- 如果路徑表達式不匹配JSON文檔中的任何內容，則返回NULL。
- 如果未指定返回值的數據類型，則返回的值將是一個字符串。
- JSON_QUERY函數還有一個類似的兄弟函數JSON_VALUE，不同的是，它返回標量值，而不是JSON對象或數組。
總之，JSON_QUERY函數在處理JSON文檔時非常有用，可以輕松地查詢和提取需要的數據。
JSON_TABLE
JSON_TABLE函數可以將JSON數據轉換為表格形式。以下是JSON_TABLE的用法：
語法：
JSON_TABLE(json, path COLUMNS (column1 expr1 [, column2 expr2]...))
參數說明：
json：要轉換的JSON數據。path：要提取的JSON元素的路徑。COLUMNS：指定要轉換的列及其表達式。column1 expr1 [, column2 expr2]...：指定要轉換的列及其表達式。
示例：
假設我們有以下JSON數據：
{
"employees": [
{ "name": "John", "age": 30, "gender": "male" },
{ "name": "Jane", "age": 25, "gender": "female" },
{ "name": "Bob", "age": 35, "gender": "male" }
]
}我們可以使用以下查詢將其轉換為表格形式：
SELECT name, age, gender
FROM JSON_TABLE('{
"employees": [
{ "name": "John", "age": 30, "gender": "male" },
{ "name": "Jane", "age": 25, "gender": "female" },
{ "name": "Bob", "age": 35, "gender": "male" }
]
}', '$.employees[*]' COLUMNS (
name VARCHAR2(50) PATH '$.name',
age NUMBER PATH '$.age',
gender VARCHAR2(10) PATH '$.gender'
));輸出結果：
NAME AGE GENDER
------ ---- ------
John 30 male
Jane 25 female
Bob 35 male
在上面的例子中，$.employees[*]指定要處理的JSON元素路徑，name, age, 和 gender 列使用 PATH 關鍵字指定表達式的路徑。
進階實戰(zhàn)篇
我舉個實際的例子，我有一列，對應的一列的數據大概是這樣的：
{
"name": "cxk", // string
"sex": "female", // stirng
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], // 普通數組
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, // 對象屬性
"fans": [ // 對象數組
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}1. JSON_QUERY與JSON_VALUE的區(qū)別
看了前面的介紹，可能有些同學對這個完全不能理解，有什么區(qū)別？
查詢單值
select JSON_QUERY
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.name'
) as json_query_res,
JSON_VALUE
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.name'
) as json_value_res
from dual;輸出結果：
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
--------------------------------
null cxk
區(qū)別1：json_query無法返回單值，json_value可以返回單值
查詢對象
select JSON_QUERY
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.company'
) as json_query_res,
JSON_VALUE
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.company'
) as json_value_res
from dual;輸出結果：
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
{"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} null
區(qū)別2：json_query能返回對象，json_value不能返回對象值
查詢普通數組
select JSON_QUERY
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.hobbies'
) as json_query_res,
JSON_VALUE
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.hobbies'
) as json_value_res
from dual;輸出結果：
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
["sing", "dance", "rap", "basketball"] null
區(qū)別3：json_query能返回普通數組，json_value不能返回數組
結合1、2、3點，我們給hobbies加個下標
select JSON_QUERY
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.hobbies[0]'
) as json_query_res,
JSON_VALUE
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.hobbies[0]'
) as json_value_res
from dual;輸出結果：
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
null sing
查詢對象數組
select JSON_QUERY
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.fans'
) as json_query_res,
JSON_VALUE
('{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"},
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}', '$.fans'
) as json_value_res
from dual;輸出結果：
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
[{"name": "ncFans1"},{"name": "ncFans2"}] null
區(qū)別4：JSON_QUERY可以匹配對象數組的值，JSON_VALUE不可以
2. JSON_EXISTS判斷某個值是否等于目標值
這是比較難的一個步驟，我自己摸索了很久很久才懂，我這里舉例都寫到了謂動詞的位置，實際上JSON_EXISTS是用在where后的。
案例1：找出存在name屬性的行
SELECT case when JSON_EXISTS('{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}', '$.name') then 'true' else 'false' end as result FROM dual;輸出：
RESULT
---------
true
但其實，我們更多都是在匹配name值等于具體的值，這就要用匹配的機制，但愿你還記得前面介紹的用法
SELECT case when JSON_EXISTS('
{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}
', '$.name ? (@ == "cxk")') then 'true' else 'false' end as result FROM dual;@表示當前name屬性這一層，值一定要用雙引號括起來
多值匹配
SELECT case when JSON_EXISTS('
{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}
', '$.company ? (@.name == "unknow" && @.staffNum == "unknow")') then 'true' else 'false' end as result FROM dual;如果是不同層級的多值匹配，建議在where后用AND連接起來，比如：
select * from mytable where JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.name ? (@ == "cxk")') AND JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.company ? (@.name == "unknow" && @.staffNum == "unknow")')
JSON_EXISTS可以檢索普通數組中的值
SELECT case when JSON_EXISTS('
{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}
',
'$.hobbies[*] ? (@ == "sing")')
then 'true' else 'false' end as result FROM dual;執(zhí)行結果為true
JSON_EXISTS無法檢索對象數組
SELECT case when JSON_EXISTS('
{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": [
{"name": "ncFans1"},
{"name": "ncFans2"}
]
}
',
'$.fans")')
then 'true' else 'false' end as result FROM dual;無論是$.fans還是$.fans[*]返回結果都是false，完全無法獲取對象數組中的值。無法判斷里面的值的對比情況。
JSON_EXISTS遇到空數組時，返回的是true
SELECT case when JSON_EXISTS('
{
"name": "cxk",
"sex": "female",
"hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"],
"company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}
"fans": []
}
',
'$.fans")')
then 'true' else 'false' end as result FROM dual;但如果是$.fans[0]返回的是false
3. $.xx中不能用字符串拼接、不能用任何函數會報ORA-40442錯誤
4. 比較非對象數組的值除了JSON_EXISTS可以用JSON_VALUE與JSON_QUERY
select * from mytable where JSON_VALUE(my_cloumn, '$.name') = 'cxk' and JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans') = '[]' -- 判空
5. JSON_QUERY不支持通配符，查詢全部就是$.fans，不需要$.fans[*]；支持使用下標指定
6. JSON_VALUE與JSON_QUERY可以嵌套使用，比如
SELECT * from mytable where JSON_VALUE(JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans'), '$.name') = 'ncFans1'
這個語句就是查找出fans中有ncFans1的記錄
7. 數組判空 使用JSON_QUERY
select * from mytable where JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans') = '[]'
使用JSON_EXISTS
select * from mytable where not JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.fans[0]')
8. 使用JSON_TABLE可以解決任何復雜的問題
但是JSON_TABLE本身就很復雜，如果用來篩選數據，那這個語句太難維護了。
9. 在mybatis框架中，由于$.xx的語句要放在單引號中'，切不能使用任何函數，不能字符拼接
所以用#{}無法注入，要用${}，這在有些公司是不被允許的。目前我是這么用了，等安全部門的滲透測試結果出來，是否有sql注入風險再來更新。
注意事項
以上提到的操作均需要在Oracle12以上版本中使用，但并不是12以上版本都能使用。這個和數據庫設置的compatible值有關。compatible必須大于12.0才可以使用。
你可以使用擁有DBA權限的用戶執(zhí)行以下語句查看compatible值
SELECT name, value FROM v$parameter WHERE name = 'compatible'
否則，你會得到這樣的一個報錯
ORA-00406: COMPATIBLE parameter needs to be 12.0 or greater
然后你就白忙活了，因為一般都不會為了你特地升級compatible的。沒事，我就是白忙活了。
總結
到此這篇關于oracle中對JSON數據處理的文章就介紹到這了,更多相關oracle中JSON數據處理內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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