在SQL Server 2008 中,我们可以使用内置的字符串函数来解析 JSON 字符串。下面是一个解析 JSON 字符串的示例: DECLARE@jsonNVARCHAR(MAX)='{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'SELECTJSON_VALUE(@json,'$.name')ASname,JSON_VALUE(@json,'$.age')ASage,JSON_VALUE(@json,'$.city...
SQLSERVER2008 解析JSON函数 使用场景:1,接口输入比较复杂时可使用json传输,相比逗号隔开数据值的意义更明确,避免输入参数过多,这个只需要一个json字符串参数。 2,在一下配置场景可使用json存储,使用时再解析。不适合作为查询条件。 使用方法 DECLARE@parent_IDINT,@Object_IDINT;DECLARE@indexINT,@rate_startFLOAT,...
WHERE ValueType = 'array'; --解析json WHILE ( EXISTS ( SELECT 1 FROM #temp_question_recommend_diff_config_json WHERE parent_ID = @parent_ID ) ) BEGIN SELECT TOP 1 @Object_ID = Object_ID FROM #temp_question_recommend_diff_config_json WHERE parent_ID = @parent_ID; SELECT @index = ...
[parseJSON] ( @JSON NVARCHAR(MAX) ) RETURNS @hierarchy TABLE ( element_id INT IDENTITY(1, 1) NOT NULL , /* internal surrogate primary key gives the order of parsing and the list order */ sequenceNo [int] NULL , /* the place in the sequence for the element */ parent_ID INT ,/*...
一,单层Json数据取出 1.取出取出@JsonData字符串中的 __type,DocNo,OrderPriceTC,Organization_Code 字段 DECLARE @JsonData NVARCHAR(max)='' SET @JsonData='[{ "__type":"CreateRcvFromPO_ReturnData:UFIDA.U9.Cust.XDS.ISV", "DocNo":"RCV02204280003", ...
[转]在SqlServer中解析JSON数据CREATE FUNCTION dbo . parseJSON ( @JSON NVARCHAR ( MAX )) RETURNS @hierarchy TABLE ( element_id INT IDENTITY ( 1 , 1 ) NOT NULL, /* internal surrogate primary key give
Q1: 如何在SQL Server中将JSON字段数组中的元素提取出来? A1: 可以使用OPENJSON函数结合WITH子句中的AS JSON选项来提取数组元素,并通过CROSS APPLY来遍历它们。 Q2: 能否在不更改原始JSON字符串的情况下,向JSON字段添加新的键值对? A2: 可以,可以使用JSON_MODIFY函数,并将路径设置为你想添加新键的位置,然后提供新...
可以解析多层JSON的。/*** Object: UserDefinedFunction [dbo].[JSON_Value] Script Date: 05/0...
在SQL Server中解析JSON值是指从存储为JSON格式的数据中提取特定的值或属性。SQL Server 2016及更高版本引入了内置的JSON函数和操作符,使得解析JSON变得更加简单和高效。 要解析SQL Server中的JSON值,可以使用以下步骤: 首先,确保你的数据库列中存储的是有效的JSON数据。可以使用内置的ISJSON函数来验证JSON的有效性。
SQL Server 2016+ 方法/步骤 1 -- 1、创建前，先删除，达到脚本重复执行的效果if OBJECT_ID('tempdb..#TestJson') is not null drop table #TestJson;2 -- 2、创建测试临时表create table #TestJson( Num int, ColName varchar(100), ColVal varchar(500));3 -- 3、插入测试数据...