京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SQL Server 提供了许多用于处理 JSON 数据的功能,其中之一是解析 JSON 数组。在此篇文章中,我将会介绍如何在 SQL Server 中解析 JSON 数组以及一些相关的注意事项。
JSON 数组的基本概念
JSON 数组是一种存储多个值的方式,每个值都可以是一个简单的类型(例如字符串、数字或布尔值)或者是一个复杂的类型(例如对象或其他数组)。JSON 数组由方括号 [] 包围,其中的值使用逗号分隔。
示例:
[ { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" }, { "name": "Mary", "age": 25, "city": "Los Angeles" } ]
以上是一个包含两个对象的 JSON 数组,每个对象都有 name、age 和 city 三个属性。
SQL Server 如何解析 JSON 数组
SQL Server 提供了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数据。通过这个函数,你可以将 JSON 数组转换成表格形式,每行代表一个数组元素,每列代表一个属性。
以下是 OPENJSON 函数的基本语法:
OPENJSON(json_expression[, path]) [WITH (property_name data_type [,...])]
示例:
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) SET @json = '[{"name": "John","age": 30,"city": "New York"},{"name": "Mary","age": 25,"city": "Los Angeles"}]' SELECT * FROM OPENJSON(@json)
以上 SQL 查询将会返回以下结果:
+-----------+-------+-------------+
| key | value | type |
+-----------+-------+-------------+
| 0 | -- | 5 (= JSON_ARRAY)|
| [0].name | John | 1 (= JSON_STRING)|
| [0].age | 30 | 2 (= JSON_INT)|
| [0].city | New York | 1 (= JSON_STRING)|
| 1 | -- | 5 (= JSON_ARRAY)|
| [1].name | Mary | 1 (= JSON_STRING)|
| [1].age | 25 | 2 (= JSON_INT)|
| [1].city | Los Angeles | 1 (= JSON_STRING)|
+-----------+-------+-------------+
在上面的查询中,我们使用了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数组,并且没有指定 path 参数。因此,整个 JSON 对象都被解析了。OPENJSON 函数返回了一个表格,其中每行代表一个数组元素,每列代表一个属性。具体来说,表格包含三列:
注意事项
在使用 OPENJSON 函数时,需要注意以下几点:
总结
SQL Server 提供了 OPENJSON 函数来解析 JSON 数据,可以将 JSON 数组转换成表格形式,方便后续的数据处理。在
使用 OPENJSON 函数时,需要注意传入的 JSON 数组必须是有效的 JSON 格式,并且如果数组中包含了对象数组,则需要使用嵌套的 OPENJSON 函数来解析。此外,OPENJSON 函数只能返回基本数据类型,如果要返回复杂数据类型,需要进行一些转换操作。
在处理多维数组时,可以使用 CROSS APPLY 子句来展开数组。以下是一个具有嵌套数组和对象的示例:
{ "name": "John", "age": 30, "hobbies": [ { "name": "reading", "level": 3 }, { "name": "swimming", "level": 2 } ] }
我们可以使用如下 SQL 查询来解析该 JSON 对象:
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) SET @json = '{"name": "John","age": 30,"hobbies": [{"name": "reading", "level": 3}, {"name": "swimming", "level": 2}]}' SELECT name, age, hobby_name, hobby_level FROM OPENJSON(@json) WITH (
name VARCHAR(50),
age INT,
hobbies NVARCHAR(MAX) AS JSON
) AS person CROSS APPLY OPENJSON(person.hobbies) WITH (
hobby_name VARCHAR(50),
hobby_level INT );
以上 SQL 查询将会返回以下结果:
+------+-----+------------+-------------+ | name | age | hobby_name | hobby_level | +------+-----+------------+-------------+ | John | 30 | reading | 3 | | John | 30 | swimming | 2 | +------+-----+------------+-------------+
在查询中,我们使用了 CROSS APPLY 子句来展开 hobbies 数组,并用嵌套的 WITH 子句来解析数组中的对象。最终得到包含两列的结果集,其中每行代表一个 hobby 兴趣。
结论
在 SQL Server 中,可以使用 OPENJSON 函数来解析 JSON 数组。通过将 JSON 数组转换为表格形式,可以方便地进行后续的数据处理。在使用 OPENJSON 函数时,需要注意传入的 JSON 数组必须是有效的 JSON 格式,并且如果数组中包含了对象数组,则需要使用嵌套的 OPENJSON 函数来解析。此外,在处理多维数组时,可以使用 CROSS APPLY 子句来展开数组。
推荐学习书籍
《**CDA一级教材**》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03