import sqlparse 接下来,你可以使用sqlparse.parse方法解析SQL查询语句,并使用sqlparse库中的相关方法提取where子句的JSON表示。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import sqlparse query = "SELECT * FROM table WHERE column1 = 'value' AND column2 > 100"
/* firstly we process all strings. This is done because [{} and ] aren't escaped in strings, which complicates an iterative parse. */ WHILE 1 = 1 /* forever until there is nothing more to do */ BEGIN SET @start = PATINDEX('%[^a-zA-Z]["]%', @json collate SQL_Latin1_Gener...
def parseColNameValueListJson(columnValueList: String) = { // 使用FastJSON将字符串解析为JSONArray val jSONArray = JSON.parseArray(columnValueList) // 创建一个可变的列表,用来添加列名列值对 val colNameValuePairList = scala.collection.mutable.ListBuffer[ColNameValuePair]() // 遍历JSONArray,使用until...
在开发中,经常需要根据条件过滤大批量的JSON类型数据。如果仅需要过滤这一种类型,将JSON转为List后过滤即可;如果相同的条件既想过滤数据库表中的数据、也想过滤内存中JSON数据,甚至想过滤Elasticsearch中的数据,那可使用本博客中的方案,使用标准的SQL语法实现多种数据源中的查询或聚合操作。
* | select array_column, a from log, unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a)上述SQL把数组展开成多行数字,unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a),unnest语法把数组展开,以t来命名新生成的表,使用a来引用展开后的列。结果如下...
1.首先先建立一个“通用的json解析自定义函数”。(这个代码是网络上找到的成熟代码) 直接粘贴代码 CREATE FUNCTION [dbo].[parseJSON] ( @JSON NVARCHAR(MAX) ) 。。。 这个自定义函数内容太多了,为了阅读方便,我贴在帖子尾部了。 END 1. 2. 3.
基于Python-sqlparse的SQL表血缘追踪解析实现_fanstuck的博客-CSDN博客jxnuxwt.blog.csdn.net/article/details/127387722 ,大家可以看这篇文章,接下来是接着上篇内容补充一下该功能的完善,也就是实现SQL字段血缘的解析,这是做Hive血缘或者mysql必须完成的功能,当然实现起来也是比较麻烦的。这里主要讲一下思路和实现...
IF SUBSTRING(@json, @NextOpenDelimiter, 1)='{'SELECT @NextCloseDelimiterChar='}', @type='object'ELSESELECT @NextCloseDelimiterChar=']', @type='array'SELECT @OpenDelimiter=@NextOpenDelimiterEND---and parse out the list or name/value pairsSELECT@contents=SUBSTRING(@json, @OpenDelimiter+1,@...
可以在NULL中对VARIANT值进行编码,该值不是 SQLNULL。 因此,parse_json('null') IS NULL为false,但is_variant_null(parse_json('null'))为true。 通过将VARIANT编码的 null 转换为 SQLNULL,可将其转换为某种类型。 例如,parse_json('null')::int IS NULL为true。
上述SQL把数组展开成多行数字,unnest( cast( json_parse(array_column) as array(bigint) ) ) as t(a),unnest语法把数组展开,以t来命名新生成的表,使用a来引用展开后的列。结果如下图: 统计数组中的每个元素的和 * |selectsum(a)fromlog, unnest( cast( json_parse(array_column)asarray(bigint) ) ...