JSON_TABLE 表函数返回计算 SQL/JSON 路径表达式的结果表。 行 SQL/JSON path expression 的结果序列中的每一项都表示结果表中的一行或多行。 JSON_TABLE(JSON 表达式FORMAT JSONFORMAT BSON,sql-json-path-expressionAS路径名COLUMNS(,json-table-正则-column-definitionjson-table-格式化-column-definitionjson-table...
JSON_TABLE()函数子级路径(path),可以从嵌套的 JSON 数据中提取所需信息。 JSON_TABLE()函数用于将 JSON 数据从半结构化数据转为结构化数据,即从 JSON 文档中提取数据并返回具有指定列的关系表。通过将 JSON 数据的各个部分映射到一个虚拟表的行和列,它创建了一个清晰的表结构,这不仅便于执行查询操作,还允许...
1.JSON数据源:这个表达式可以引用FROM列表中前面表中的列。在本例中,json_col指的是包含JSON文档的列。 (注意,按照SQL标准的规定,前面的表和引用该表的JSON_TABLE之间有一个隐式的横向连接(lateral join)。换句话说,对于前面的表的每一行,将“调用”JSON_TABLE函数。) 2.应该转换为表的JSON数组的路径。在本...
opt_on_empty_or_error 语义组用于解析标准语法 [on_empty] [on_error],详见 MySQL 源码|43 - 语法解析(V2):关键字函数。 语义组:opt_table_alias opt_table_alias 语义组用于解析可选的、AS 关键字引导的别名子句。 返回值类型:MYSQL_LEX_STRING 结构体(lex_cstr) Bison 语法如下: opt_table_alias: %...
JSON_TABLE函数的语法如下: JSON_TABLE(json_doc,pathCOLUMNS(column_def[,column_def]...)) 1. 其中,json_doc是一个包含JSON数据的表达式,可以是一个JSON文档或一个字符串;path是一个JSON路径表达式,用于指定要解析的JSON数据的位置和结构;column_def是一个列定义,用于指定如何将JSON数据转换为表格。一个JSON...
使用json_table函数可以从该JSON数据中提取出姓名、年龄和城市信息,并将结果存储在一个表中。具体步骤如下: 1. 编写Python代码: ```python import json_table as jt data = '''{ "name": "John", "age": 30, "city": "New York" }''.strip() data = json.loads(data) table = jt.json_table...
通过JSON_TABLE 函数,可以将 JSON 文档中的数据提取出来,并以表格的形式返回客户端。 基本用法: JSON_TABLE(json_doc,pathCOLUMNS(column_list))[AS]alias 1. 2. 3. 4. 其中: json_doc 是 JSON 文档(可以是一个 JSON 列或 JSON 字符串) path 是用于选择 JSON 文档中元素的路径表达式 ...
通过JSON_TABLE函数,可以将JSON文档中的数据提取出来,并以表格的形式返回客户端。 基本用法: 代码语言:sql 复制 JSON_TABLE(json_doc,pathCOLUMNS(column_list))[AS]alias 其中: json_doc 是 JSON 文档(可以是一个 JSON 列或 JSON 字符串) path 是用于选择 JSON 文档中元素的路径表达式 ...
'{"id":904, "name" : { "first":"Sally", "last":"Smith" } }'; JSON_TABLE 函数由三个部分组成。 要解构的 JSON 对象。 从JSON 对象生成零行或更多行的路径表达式。 要返回的结果列的定义。 这包括列名,结果数据类型以及用于查找列信息的路径表达式。
json_table是BigQuery SQL中的一个函数,可以将JSON格式的数据转换成表格形式。它的用法如下: json_table(json_expression, json_schema) 其中,json_expression是包含JSON数据的表达式,可以是字符串、数组等;json_schema是定义转换结果的表格结构的JSON格式。 下面是一个示例,演示如何使用json_table函数将JSON数据转换成...