JSON_EXTRACT_PATH_TEXT 函数返回 JSON 字符串中的一系列路径元素引用的键/值对的值。JSON 路径最深可嵌套至 5 层。路径元素区分大小写。如果 JSON 字符串中不存在路径元素,JSON_EXTRACT_PATH_TEXT 将返回 NULL。 如果null_if_invalid 参数设置为 true 并且JSON 字符串无效,函数将返回 NULL 而不是返回错误。
首先,使用Redshift的内置函数json_extract_path_text来提取json数组中的name值。该函数接受两个参数,第一个参数是json数组的列名,第二个参数是要提取的字段名。例如,如果json数组存储在名为data的列中,可以使用以下语句提取name值: 首先,使用Redshift的内置函数json_extract_path_text来提取json数组中的name值。该函...
可以使用json_extract_path_text函数结合JSONPath来提取JSON中的特定字段值。 使用COPY命令:Redshift的COPY命令可以将数据从外部源(如S3)加载到Redshift表中。在COPY命令中,可以使用JSON格式的数据源文件,并使用相应的参数指定数据的格式和转换规则。 Redshift的表格数据到JSON的转换可以应用于多种场景,例如: 数据导出和...
"kafka_headers" FROM myschema.demotopic; 注意,这个样例视图因为调用了 JSON_EXTRACT_PATH_TEXT 将 JSON 消息中的数据转换为 Redshift 的相应数据类型,所以会确认 MSK 的消息数据是有效 JSON 和 utf8;它也通过 auto refresh yes,开启了自动刷新。 4)在 Amazon Redshift 的查询编辑器中...
JSON_EXTRACT_ARRAY_ELEMENT_ TEXT函數會使用零索引傳回JSON字串最外部陣列中的JSON陣列元素。陣列的第一個元素在位置 0。如果索引為負或超出範圍,JSON_EXTRACT_ARRAY_ELEMENT_TEXT 會傳回空字串。如果 null_if_invalid 引數設定為 true且JSON字串無效,則函數會傳回 NULL,而不是傳回錯誤。
CREATE MATERIALIZED VIEW ev_station_data_extract DISTKEY(5) sortkey(1) AS SELECT approximatearrivaltimestamp, partitionkey, shardid, sequencenumber, json_extract_path_text(from_varbyte(data, 'utf-8'),'_id')::character(36) as ID, json_extract_path_text(from_varbyte(data, 'utf-8'),'clu...
When running a query with the connector a json formatted string will be set as the query group (for example `{"spark-redshift-connector":{"svc":"","ver":"6.4.1-spark_3.5","op":"Read","lbl":"","tid":""}}`). This option will be substituted for the value of the `lbl` key...
本文档详细介绍了Redshift和MaxCompute之间SQL语法的异同。这篇文档有助于加快sql任务迁移到MaxCompute。由于Redshift和MaxCompute之间语法存在很多差异,因此我们需要修改Redshift上编写的脚本,然后才能在MaxCompute中使用,因为服务之间的SQL方言不同。 2.迁移前RedShift于MaxCompute的各项对比差异 ...
When running a query with the connector a json formatted string will be set as the query group (for example `{"spark-redshift-connector":{"svc":"","ver":"6.2.0-spark_3.5","op":"Read","lbl":"","tid":""}}`). This option will be substituted for the value of the `lbl` key...
为了将 JSON 属性提取到sensor_data_extract物化视图的单独列中,我使用了JSON_EXTRACT_PATH_TEXT函数: 将数据加载到 Kinesis 数据流 中为了将数据放入my-input-streamKinesis 数据流,我使用以下random_data_generator.pyPython 脚本模拟来自 IoT 传感器的数据: ...