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SQL Server 2016 JSON原生帮助实例证实

2019年1月30日 - sqlite

背景

Microsoft SQL Server
对于数据平台的开发者来说尤为友好。比如曾经原生援助XML很多年了,在那一个趋势下,近期也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤其对于部分大数目很数据接口的辨析环节来说那呈现非凡有价值。与大家今天所做诸如在SQL中拔取CLR或者自定义的函数来解析JSON相相比较,新的嵌入JSON会大大进步品质,同时优化了编程以及增删查改等措施。

   
那么是或不是意味大家得以放弃XML,然后伊始运用JSON?当然不是,那取决于数量输出处理的目的。即使有一个表面的通过XML与表面交互数据的服务并且内外的架构是同样的,那么应该是行使XML数据类型以及原生的函数。若是是针对微型服务架构或者动态元数据和数目存储,那么久应该使用最新的JSON函数。

背景

Microsoft SQL Server
对于数据平台的开发者来说尤为友好。比如曾经原生援救XML很多年了,在这些方向下,如今也能在SQLServer2016中选取内置的JSON。尤其对于部分大数量很数据接口的分析环节来说那呈现至极有价值。与大家明日所做诸如在SQL中利用CLR或者自定义的函数来解析JSON相相比,新的停放JSON会大大提升品质,同时优化了编程以及增删查改等措施。

   
那么是还是不是意味大家可以放任XML,然后初始运用JSON?当然不是,那取决于数量输出处理的目的。若是有一个表面的通过XML与表面交互数据的服务并且内外的架构是平等的,那么应该是使用XML数据类型以及原生的函数。若是是针对微型服务架构或者动态元数据和数目存储,那么久应该选择最新的JSON函数。

实例

    当使用查询那几个已经有一定架构的JSON的数目表时,使用“FOR
JSON

提示在您的T-SQL脚本前面,用这种办法以便于格式化输出。一下实例我使用了SQLServer
2016 Worldwide Importers sample
database,能够在GitHub上直接下载下来(下载地址)。看一下视图Website.customers。咱俩询问一个多少并格式化输出JSON格式:

SELECT [CustomerID]
      ,[CustomerName]
      ,[CustomerCategoryName]
      ,[PrimaryContact]
      ,[AlternateContact]
      ,[PhoneNumber]
      ,[FaxNumber]
      ,[BuyingGroupName]
      ,[WebsiteURL]
      ,[DeliveryMethod]
      ,[CityName]

 ,DeliveryLocation.ToString() as DeliveryLocation
      ,[DeliveryRun]
      ,[RunPosition]
  FROM [WideWorldImporters].[Website].[Customers]
  WHERE CustomerID=1
  FOR JSON AUTO

  

 

请留意我们有一个地理数据类型列(DeliveryLocation),这需要引入多少个至关首要的变型方案(标黄):

首先,须求更换一个string字符,否则就会报错:

FOR JSON cannot serialize CLR objects. Cast CLR types explicitly into one of the supported types in FOR JSON queries.

说不上,JSON拔取键值对的语法因而必须指定一个别名来更换数据,如若失利见面世下边的荒谬:

Column expressions and data sources without names or aliases cannot be formatted as JSON text using FOR JSON clause. Add alias to the unnamed column or table.

确认了这几个,改写的格式化输出如下:

[
    {
        "CustomerID": 1,
        "CustomerName": "Tailspin Toys (Head Office)",
        "CustomerCategoryName": "Novelty Shop",
        "PrimaryContact": "Waldemar Fisar",
        "AlternateContact": "Laimonis Berzins",
        "PhoneNumber": "(308) 555-0100",
        "FaxNumber": "(308) 555-0101",
        "BuyingGroupName": "Tailspin Toys",
        "WebsiteURL": "http://www.tailspintoys.com",
        "DeliveryMethod": "Delivery Van",
        "CityName": "Lisco",
        "DeliveryLocation": "POINT (-102.6201979 41.4972022)",
        "DeliveryRun": "",
        "RunPosition": ""
    }
]

  

 

本来也得以采纳JSON作为输入型DML语句,例如INSERT/UPDATE/DELETE
语句中使用“OPENJSON”。由此可以在拥有的数目操作上投入JSON提示。

假若不打听数据结构或者想让其进一步灵敏,那么可以将数据存储为一个JSON格式的字符类型,改列的项目可以使NVARCHAR
类型。Application.People 表中的CustomFields
列就是典型这种状态。可以用如下语句看一下表格格式这些列的情节:

declare @json nvarchar(max)

SELECT @json=[CustomFields]
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where PersonID=8

select * from openjson(@json)

  

 

结果集在报表结果中的呈现:

图片 1

 

用另一种艺术来查询那条记下,前提是急需精通在JSON数据结构和严重性的名字,使用JSON_VALUE
JSON_QUERY
函数:

  SELECT
       JSON_QUERY([CustomFields],'$.OtherLanguages') as OtherLanguages,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.HireDate') as HireDate,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.Title') as Title,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.PrimarySalesTerritory') as PrimarySalesTerritory,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.CommissionRate') as CommissionRate
  FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
  where PersonID=8

  

 

在报表结果集中显示表格格式的结果:

图片 2

 

其一地方最关怀就是查询条件和添加索引。设想一下大家打算去询问所有二〇一一年从此雇佣的人,你可以运行上边的查询语句:

SELECT personID,fullName,JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as hireDate
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where IsEmployee=1
and year(cast(JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as date))>2011

  

 

切记JSON_VALUE
再次回到一个单一的文本值(nvarchar(4000))。须求转移再次回到值到一个日子字段中,然后分别年来筛选查询条件。实际施行陈设如下:

图片 3

 

为了印证怎么样对JSON内容创立索引,须求创建一个统计列。为了举例表达,Application.People
表标记版本,并且参与统计列,当系统版本为ON的时候不辅助。大家那边运用Sales.Invoices表,其中ReturnedDeliveryData
中插入json数据。接下来获取数据,感受一下:

SELECT TOP 100 [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,JSON_QUERY([ReturnedDeliveryData],'$.Events')
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]

  

 

察觉结果集第二个event都是“Ready for collection”:

图片 4

 

下一场拿走二〇一六年3月的发票数额:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
       BETWEEN '20160301' AND '20160331'

  

实质上施行安排如下:

图片 5

 

    插手一个统计列叫做“ReadyDate”, 准备好集合表达式的结果:

ALTER TABLE [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
ADD ReadyDate AS CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)

  

 

随后,重新履行查询,不过使用新的总结列作为标准:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,ReadyDate
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE ReadyDate BETWEEN '20160301' AND '20160331'

  

 

施行安插是同一的,除了SSMS指出的缺失索引:

图片 6

 

由此,按照指出在总结列上建立索引来辅助查询,建立目录如下:

/*
The Query Processor estimates that implementing the following index could improve the query cost by 99.272%.
*/
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Invoices_ReadyDate
ON [Sales].[Invoices] ([ReadyDate])
INCLUDE ([InvoiceID],[CustomerID])
GO

  

 

大家再一次履行查询求证执行布置:

图片 7

 

有了目录之后,大大升高了质量,并且询问JSON的快慢和表列是同样快的。

实例

    当使用查询这几个早已有一定架构的JSON的多寡表时,使用“FOR
JSON

提示在您的T-SQL脚本前边,用那种办法以便于格式化输出。一下实例我利用了SQLServer
2016 Worldwide Importers sample
database,可以在GitHub上向来下载下来(下载地址)。看一下视图Website.customers。大家询问一个数量并格式化输出JSON格式:

SELECT [CustomerID]
      ,[CustomerName]
      ,[CustomerCategoryName]
      ,[PrimaryContact]
      ,[AlternateContact]
      ,[PhoneNumber]
      ,[FaxNumber]
      ,[BuyingGroupName]
      ,[WebsiteURL]
      ,[DeliveryMethod]
      ,[CityName]

 ,DeliveryLocation.ToString() as DeliveryLocation
      ,[DeliveryRun]
      ,[RunPosition]
  FROM [WideWorldImporters].[Website].[Customers]
  WHERE CustomerID=1
  FOR JSON AUTO

  

 

请留心大家有一个地理数据类型列(DeliveryLocation),那必要引入八个至关主要的浮动方案(标黄):

率先,须要转移一个string字符,否则就会报错:

FOR JSON cannot serialize CLR objects. Cast CLR types explicitly into one of the supported types in FOR JSON queries.

其次,JSON选用键值对的语法由此必须指定一个别名来转换数据,假使失败会冒出上面的不当:

Column expressions and data sources without names or aliases cannot be formatted as JSON text using FOR JSON clause. Add alias to the unnamed column or table.

认同了那几个,改写的格式化输出如下:

[
    {
        "CustomerID": 1,
        "CustomerName": "Tailspin Toys (Head Office)",
        "CustomerCategoryName": "Novelty Shop",
        "PrimaryContact": "Waldemar Fisar",
        "AlternateContact": "Laimonis Berzins",
        "PhoneNumber": "(308) 555-0100",
        "FaxNumber": "(308) 555-0101",
        "BuyingGroupName": "Tailspin Toys",
        "WebsiteURL": "http://www.tailspintoys.com",
        "DeliveryMethod": "Delivery Van",
        "CityName": "Lisco",
        "DeliveryLocation": "POINT (-102.6201979 41.4972022)",
        "DeliveryRun": "",
        "RunPosition": ""
    }
]

  

 

当然也可以运用JSON作为输入型DML语句,例如INSERT/UPDATE/DELETE
语句中行使“OPENJSON”。由此得以在所有的多寡操作上参与JSON提示。

万一不打听数据结构或者想让其越发灵活,那么可以将数据存储为一个JSON格式的字符类型,改列的连串能够使NVARCHAR
类型。Application.People 表中的CustomFields
列就是出类拔萃这种状态。可以用如下语句看一下表格格式这些列的情节:

declare @json nvarchar(max)

SELECT @json=[CustomFields]
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where PersonID=8

select * from openjson(@json)

  

 

结果集在报表结果中的显示:

图片 8

 

用另一种办法来查询那条记下,前提是内需掌握在JSON数据结构和要紧的名字,使用JSON_VALUE
JSON_QUERY
函数:

  SELECT
       JSON_QUERY([CustomFields],'$.OtherLanguages') as OtherLanguages,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.HireDate') as HireDate,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.Title') as Title,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.PrimarySalesTerritory') as PrimarySalesTerritory,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.CommissionRate') as CommissionRate
  FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
  where PersonID=8

  

 

在报表结果集中浮现表格格式的结果:

图片 9

 

其一地点最关心就是查询条件和添加索引。设想一下咱们打算去询问所有二零一一年从此雇佣的人,你可以运行上面的查询语句:

SELECT personID,fullName,JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as hireDate
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where IsEmployee=1
and year(cast(JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as date))>2011

  

 

切记JSON_VALUE
重回一个纯净的文本值(nvarchar(4000))。须求转移重临值到一个小时字段中,然后分别年来筛选查询条件。实际履行布置如下:

图片 10

 

为了证实怎样对JSON内容创建索引,须求创立一个统计列。为了举例表达,Application.People
表标记版本,并且参预总计列,当系统版本为ON的时候不接济。我们那里运用Sales.Invoices表,其中ReturnedDeliveryData
中插入json数据。接下来获取数据,感受一下:

SELECT TOP 100 [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,JSON_QUERY([ReturnedDeliveryData],'$.Events')
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]

  

 

察觉结果集第三个event都是“Ready for collection”:

图片 11

 

下一场拿走二〇一六年7月的发票数额:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
       BETWEEN '20160301' AND '20160331'

  

实际上履行安插如下:

图片 12

 

    加入一个总计列叫做“ReadyDate”, 准备好集合表达式的结果:

ALTER TABLE [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
ADD ReadyDate AS CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)

  

 

自此,重新履行查询,不过使用新的总计列作为条件:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,ReadyDate
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE ReadyDate BETWEEN '20160301' AND '20160331'

  

 

执行安插是同等的,除了SSMS指出的缺失索引:

图片 13

 

因而,依照提出在总括列上建立索引来援助查询,建立目录如下:

/*
The Query Processor estimates that implementing the following index could improve the query cost by 99.272%.
*/
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Invoices_ReadyDate
ON [Sales].[Invoices] ([ReadyDate])
INCLUDE ([InvoiceID],[CustomerID])
GO

  

 

大家再一次履行查询证实执行布置:

图片 14

 

有了目录之后,大大升级了品质,并且询问JSON的快慢和表列是一致快的。

总结:

本篇通过对SQL2016 中的新增的内置JSON举行了简要介绍,紧要有如下要点:

 

总结:

本篇通过对SQL2016 中的新增的放到JSON举行了概括介绍,紧要有如下要点:

 

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