No SQLite, json_tree()
é uma função com valor de tabela que percorre o valor JSON fornecido como seu primeiro argumento e retorna uma tabela que consiste em uma linha para cada elemento da matriz ou membro do objeto.
Fornecemos o valor JSON como um argumento quando chamamos a função.
Opcionalmente, podemos passar um segundo argumento, que especifica um caminho para começar. Quando fazemos isso, json_tree()
trata esse caminho como o elemento de nível superior.
O json_tree()
A função percorre recursivamente a subestrutura JSON começando com o elemento de nível superior. Para percorrer apenas os filhos imediatos do array ou objeto de nível superior, ou apenas o próprio elemento de nível superior, se o elemento de nível superior for um valor primitivo, use o json_each()
função em vez disso.
Sintaxe
Podemos usar o json_tree()
funcionam das seguintes maneiras:
json_tree(X)
json_tree(X,P)
Onde X
representa o JSON e P
é um argumento opcional que representa o caminho a ser tratado como o nível superior.
Exemplo
Aqui está um exemplo para demonstrar como funciona:
SELECT * FROM json_tree('{ "name" : "Woof", "age" : 10 }');
Resultado:
+------+--------------------------+---------+------+----+--------+---------+------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +------+--------------------------+---------+------+----+--------+---------+------+ | null | {"name":"Woof","age":10} | object | null | 0 | null | $ | $ | | name | Woof | text | Woof | 2 | 0 | $.name | $ | | age | 10 | integer | 10 | 4 | 0 | $.age | $ | +------+--------------------------+---------+------+----+--------+---------+------+
Podemos ver que cada membro do objeto possui sua própria linha com algumas informações úteis, como seu tipo (valor do texto SQL), caminho, etc.
Em relação ao
id
coluna, de acordo com a documentação do SQLite, este é um número interno de manutenção, cujo cálculo pode mudar em versões futuras. A única garantia é que o id
coluna será diferente para cada linha. Matriz
Neste exemplo, o valor JSON é uma matriz:
SELECT * FROM json_tree('[ 10, 30, 45 ]');
Resultado:
+------+------------+---------+------+----+--------+---------+------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +------+------------+---------+------+----+--------+---------+------+ | null | [10,30,45] | array | null | 0 | null | $ | $ | | 0 | 10 | integer | 10 | 1 | 0 | $[0] | $ | | 1 | 30 | integer | 30 | 2 | 0 | $[1] | $ | | 2 | 45 | integer | 45 | 3 | 0 | $[2] | $ | +------+------------+---------+------+----+--------+---------+------+
Especifique um caminho
Podemos usar um segundo argumento para especificar um caminho para tratar como o nível superior.
Exemplo:
SELECT * FROM json_tree('{ "a" : 1, "b" : [ 4, 7, 8 ] }', '$.b');
Resultado:
+-----+---------+---------+------+----+--------+---------+------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +-----+---------+---------+------+----+--------+---------+------+ | b | [4,7,8] | array | null | 4 | null | $.b | $ | | 0 | 4 | integer | 4 | 5 | 4 | $.b[0] | $.b | | 1 | 7 | integer | 7 | 6 | 4 | $.b[1] | $.b | | 2 | 8 | integer | 8 | 7 | 4 | $.b[2] | $.b | +-----+---------+---------+------+----+--------+---------+------+
Documento maior
Neste exemplo, usaremos um documento JSON maior. Primeiro, vamos chamar
json_tree()
sem especificar um caminho:SELECT * FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]'
);
Resultado:
+--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | null | [{"user":"Spike","age":30,"scores":[9,7,3]},{"user":"Faye"," | array | null | 0 | null | $ | $ | | null | age":25,"scores":[90,87,93]},{"user":"Jet","age":40,"scores | null | null | null | null | null | null | | null | ":[50,38,67]}] | null | null | null | null | null | null | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 0 | {"user":"Spike","age":30,"scores":[9,7,3]} | object | null | 1 | 0 | $[0] | $ | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | user | Spike | text | Spike | 3 | 1 | $[0].user | $[0] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | age | 30 | integer | 30 | 5 | 1 | $[0].age | $[0] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | scores | [9,7,3] | array | null | 7 | 1 | $[0].scores | $[0] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 0 | 9 | integer | 9 | 8 | 7 | $[0].scores[0] | $[0].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 1 | 7 | integer | 7 | 9 | 7 | $[0].scores[1] | $[0].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 2 | 3 | integer | 3 | 10 | 7 | $[0].scores[2] | $[0].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 1 | {"user":"Faye","age":25,"scores":[90,87,93]} | object | null | 11 | 0 | $[1] | $ | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | user | Faye | text | Faye | 13 | 11 | $[1].user | $[1] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | age | 25 | integer | 25 | 15 | 11 | $[1].age | $[1] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | scores | [90,87,93] | array | null | 17 | 11 | $[1].scores | $[1] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 0 | 90 | integer | 90 | 18 | 17 | $[1].scores[0] | $[1].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 1 | 87 | integer | 87 | 19 | 17 | $[1].scores[1] | $[1].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 2 | 93 | integer | 93 | 20 | 17 | $[1].scores[2] | $[1].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 2 | {"user":"Jet","age":40,"scores":[50,38,67]} | object | null | 21 | 0 | $[2] | $ | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | user | Jet | text | Jet | 23 | 21 | $[2].user | $[2] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | age | 40 | integer | 40 | 25 | 21 | $[2].age | $[2] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | scores | [50,38,67] | array | null | 27 | 21 | $[2].scores | $[2] | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 0 | 50 | integer | 50 | 28 | 27 | $[2].scores[0] | $[2].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 1 | 38 | integer | 38 | 29 | 27 | $[2].scores[1] | $[2].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+ | 2 | 67 | integer | 67 | 30 | 27 | $[2].scores[2] | $[2].scores | +--------+--------------------------------------------------------------+---------+-------+------+--------+----------------+-------------+
Nesse caso, nosso valor JSON é um array que contém três objetos. Cada objeto é listado nos resultados e cada um dos membros desses objetos é listado, juntamente com seus respectivos valores, e assim por diante.
Agora, vamos chamar
json_tree()
novamente, mas desta vez vamos especificar um caminho:SELECT * FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]',
'$[1]'
);
Resultado:
+--------+----------------------------------------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +--------+----------------------------------------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+ | null | {"user":"Faye","age":25,"scores":[90,87,93]} | object | null | 11 | null | $[0] | $ | | user | Faye | text | Faye | 13 | 11 | $[0].user | $[0] | | age | 25 | integer | 25 | 15 | 11 | $[0].age | $[0] | | scores | [90,87,93] | array | null | 17 | 11 | $[0].scores | $[0] | | 0 | 90 | integer | 90 | 18 | 17 | $[0].scores[0] | $[0].scores | | 1 | 87 | integer | 87 | 19 | 17 | $[0].scores[1] | $[0].scores | | 2 | 93 | integer | 93 | 20 | 17 | $[0].scores[2] | $[0].scores | +--------+----------------------------------------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+
Neste caso eu escolhi o segundo elemento do array especificando
[1]
(matrizes são zero com base em SQLite). O resultado é que a árvore é limitada apenas ao segundo elemento da matriz.
Vamos mais fundo:
SELECT * FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]',
'$[1].scores'
);
Resultado:
+--------+------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +--------+------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+ | scores | [90,87,93] | array | null | 17 | null | $[0].scores | $[0] | | 0 | 90 | integer | 90 | 18 | 17 | $[0].scores[0] | $[0].scores | | 1 | 87 | integer | 87 | 19 | 17 | $[0].scores[1] | $[0].scores | | 2 | 93 | integer | 93 | 20 | 17 | $[0].scores[2] | $[0].scores | +--------+------------+---------+------+----+--------+----------------+-------------+
Quanto mais fundo formos, menos linhas serão retornadas. Isso porque estamos obtendo apenas uma árvore que começa no caminho específico que especificamos.
Filtrando a consulta
Podemos modificar nossa consulta para filtrar os resultados com base em um determinado critério. Por exemplo:
SELECT
fullkey,
value
FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]'
)
WHERE json_tree.value LIKE '%Faye%';
Resultado:
+-----------+--------------------------------------------------------------+ | fullkey | value | +-----------+--------------------------------------------------------------+ | $ | [{"user":"Spike","age":30,"scores":[9,7,3]},{"user":"Faye"," | | null | age":25,"scores":[90,87,93]},{"user":"Jet","age":40,"scores | | null | ":[50,38,67]}] | +-----------+--------------------------------------------------------------+ | $[1] | {"user":"Faye","age":25,"scores":[90,87,93]} | +-----------+--------------------------------------------------------------+ | $[1].user | Faye | +-----------+--------------------------------------------------------------+
Podemos retornar apenas a última linha fazendo isso:
SELECT *
FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]'
)
WHERE json_tree.value = 'Faye';
Resultado:
+------+-------+------+------+----+--------+-----------+------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +------+-------+------+------+----+--------+-----------+------+ | user | Faye | text | Faye | 13 | 11 | $[1].user | $[1] | +------+-------+------+------+----+--------+-----------+------+
Nós de folha de retorno
Podemos limitar os resultados a apenas nós folha, se quisermos. Por “nós de folha”, quero dizer apenas aquelas chaves que não possuem mais elementos filhos.
Há algumas maneiras de fazer isso.
Uma opção é filtrar todos os objetos e arrays:
SELECT *
FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]'
)
WHERE json_tree.type NOT IN ('object','array');
Resultado:
+------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+ | user | Spike | text | Spike | 3 | 1 | $[0].user | $[0] | | age | 30 | integer | 30 | 5 | 1 | $[0].age | $[0] | | 0 | 9 | integer | 9 | 8 | 7 | $[0].scores[0] | $[0].scores | | 1 | 7 | integer | 7 | 9 | 7 | $[0].scores[1] | $[0].scores | | 2 | 3 | integer | 3 | 10 | 7 | $[0].scores[2] | $[0].scores | | user | Faye | text | Faye | 13 | 11 | $[1].user | $[1] | | age | 25 | integer | 25 | 15 | 11 | $[1].age | $[1] | | 0 | 90 | integer | 90 | 18 | 17 | $[1].scores[0] | $[1].scores | | 1 | 87 | integer | 87 | 19 | 17 | $[1].scores[1] | $[1].scores | | 2 | 93 | integer | 93 | 20 | 17 | $[1].scores[2] | $[1].scores | | user | Jet | text | Jet | 23 | 21 | $[2].user | $[2] | | age | 40 | integer | 40 | 25 | 21 | $[2].age | $[2] | | 0 | 50 | integer | 50 | 28 | 27 | $[2].scores[0] | $[2].scores | | 1 | 38 | integer | 38 | 29 | 27 | $[2].scores[1] | $[2].scores | | 2 | 67 | integer | 67 | 30 | 27 | $[2].scores[2] | $[2].scores | +------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+
Outra maneira de fazer isso é verificar o
atom
coluna para valores nulos. Especificamente, só retornaríamos linhas onde esta coluna doesn't
conter um valor nulo:SELECT *
FROM json_tree('[
{
"user" : "Spike",
"age" : 30,
"scores" : [ 9, 7, 3 ]
},
{
"user" : "Faye",
"age" : 25,
"scores" : [ 90, 87, 93 ]
},
{
"user" : "Jet",
"age" : 40,
"scores" : [ 50, 38, 67 ]
}
]'
)
WHERE atom IS NOT NULL;
Resultado:
+------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+ | key | value | type | atom | id | parent | fullkey | path | +------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+ | user | Spike | text | Spike | 3 | 1 | $[0].user | $[0] | | age | 30 | integer | 30 | 5 | 1 | $[0].age | $[0] | | 0 | 9 | integer | 9 | 8 | 7 | $[0].scores[0] | $[0].scores | | 1 | 7 | integer | 7 | 9 | 7 | $[0].scores[1] | $[0].scores | | 2 | 3 | integer | 3 | 10 | 7 | $[0].scores[2] | $[0].scores | | user | Faye | text | Faye | 13 | 11 | $[1].user | $[1] | | age | 25 | integer | 25 | 15 | 11 | $[1].age | $[1] | | 0 | 90 | integer | 90 | 18 | 17 | $[1].scores[0] | $[1].scores | | 1 | 87 | integer | 87 | 19 | 17 | $[1].scores[1] | $[1].scores | | 2 | 93 | integer | 93 | 20 | 17 | $[1].scores[2] | $[1].scores | | user | Jet | text | Jet | 23 | 21 | $[2].user | $[2] | | age | 40 | integer | 40 | 25 | 21 | $[2].age | $[2] | | 0 | 50 | integer | 50 | 28 | 27 | $[2].scores[0] | $[2].scores | | 1 | 38 | integer | 38 | 29 | 27 | $[2].scores[1] | $[2].scores | | 2 | 67 | integer | 67 | 30 | 27 | $[2].scores[2] | $[2].scores | +------+-------+---------+-------+----+--------+----------------+-------------+
O
atom
column é o valor SQL correspondente aos elementos primitivos – elementos que não sejam arrays e objetos JSON. Esta coluna é sempre null
para uma matriz ou objeto JSON. O value
coluna é igual ao atom
coluna para elementos JSON primitivos, mas assume o valor JSON de texto para matrizes e objetos. Um exemplo de banco de dados
Suponha que temos a seguinte tabela:
SELECT * FROM scores;
Resultado:
+---------+---------------------------------------------------------+ | teacher | students | +---------+---------------------------------------------------------+ | Zohan | [{"Amy":[10,8,9]},{"Josh":[3,2,4]},{"Igor":[7,6,5]}] | | Stacy | [{"Pete":[5,3,1]},{"Liz":[5,8,7]},{"Jet":[9,5,7]}] | | Aisha | [{"Zolton":[4,6,7]},{"Bree":[7,7,4]},{"Rohit":[9,8,8]}] | +---------+---------------------------------------------------------+
Esta tabela chamada
scores
tem duas colunas. A primeira coluna contém o nome do professor e a segunda coluna contém um documento JSON. O documento JSON contém alunos e suas pontuações. Aqui está um exemplo de execução de uma consulta que usa
json_tree()
contra esta tabela:SELECT
teacher,
key AS student,
value
FROM
scores,
json_tree(students, '$[1].Liz')
WHERE json_tree.key = 'Liz';
Resultado:
+---------+---------+---------+ | teacher | student | value | +---------+---------+---------+ | Stacy | Liz | [5,8,7] | +---------+---------+---------+
Aqui, devolvemos todas as pontuações para Liz e também devolvemos a professora dela.
A consulta a seguir retorna sua segunda pontuação:
SELECT
teacher,
key AS student,
value AS score
FROM
scores,
json_tree(students, '$[1].Liz')
WHERE json_tree.key = 1;
Resultado:
+---------+---------+-------+ | teacher | student | score | +---------+---------+-------+ | Stacy | 1 | 8 | +---------+---------+-------+