时间:2023-10-31来源:系统城装机大师作者:佚名
在公司接手的项目碰到这么一个表,里面有一列数据保存的是JSON字符串。如果说这一列是一些配置数据,不需要应用到筛选和过滤,只是跟着主键去获得的数据,那你这么做并没有什么不妥。但事实是,这一列需要检索和过滤数据,这**居然是遍历全表,再把json数据转换成对象去遍历匹配。我服了,你咋这么能呢?喜欢这样玩为什么当初不用MongoDB?查了一下文档,知道Oracle 在12C之后有对JSON数据的操作方法,网上关于这部分的文章非常非常非常少(毕竟没几个人会把oracle当成MongoDB这么地**是吧),就整理一下,方便自己以后查看。
有一说一这官方文档非常地硬,啃了好久都啃不动,而且很多理想当然的用法都不行。Oracle中关于JSON的操作函数有JSON_ARRAY
、JSON_EXISTS
、JSON_VALUES
、JSON_TABLE
、JSON_QUERY
,其中JSON_ARRAY
是用来构建JSON数组的,而不是用来查找结果的。在文中也会小篇幅简单说一下用法。
JSON_EXISTS是一个SQL函数,用于判断是否存在符合条件的JSON数据。它可以在WHERE子句中使用,用于筛选JSON列中符合特定条件的数据。
官方给出的语法是这样的:
1 | JSON_EXISTS(json_column, json_path_expression, [returning_clause]) |
其中,json_column是指要查询的JSON列,json_path_expression是指JSON路径表达式,用于指定要查找的JSON数据的位置和条件。
JSON路径表达式中可以使用各种操作符和函数,以及通配符和其他特殊字符。例如:
$
: 表示根元素.
: 表示当前元素[*]
: 表示匹配数组中的所有元素[]
: 表示过滤数组中符合条件的元素@
: 表示当前元素的属性在json_path_expression中,可以使用一些函数,如JSON_VALUE、JSON_QUERY、JSON_TABLE等来处理JSON数据。例如:
返回值:
如果符合条件的JSON数据存在,则返回TRUE;否则返回FALSE。如果使用returning_clause子句,则返回符合条件的JSON数据。
例如:
1 | SELECT * FROM my_table WHERE JSON_EXISTS(json_data, '$.name' ); |
这个例子查询my_table表中json_data列中是否存在name字段的值。如果存在,返回TRUE,否则返回FALSE。
JSON_ARRAY
是一个 Oracle SQL 函数,用于创建一个 JSON 数组。下面是使用 JSON_ARRAY
的一些示例:
语法:
1 | JSON_ARRAY(value1 [, value2] [, value3] ...); |
其中,value1
, value2
, value3
等是一个或多个要添加到 JSON 数组的值。这些值可以是任何有效的 SQL 值,例如字符串、数字、日期、布尔值等。如果没有指定任何值,JSON_ARRAY
将生成一个空的 JSON 数组。
创建一个包含两个字符串值的 JSON 数组
1 | SELECT JSON_ARRAY( 'apple' , 'orange' ) FROM dual; |
输出结果:
["apple", "orange"]
创建一个包含两个数字值的 JSON 数组
1 | SELECT JSON_ARRAY(10, 20) FROM dual; |
输出结果:
[10, 20]
创建一个包含多个元素的 JSON 数组
1 | SELECT JSON_ARRAY( 'apple' , 10, TRUE ) FROM dual; |
输出结果:
["apple", 10, true]
在上述示例中,JSON_ARRAY
函数接受一个或多个参数,并将它们作为一个 JSON 数组返回。你可以在 JSON_ARRAY
中使用不同类型的参数,例如字符串,数字和布尔值,它们都将被转换为相应的 JSON 类型。
JSON_VALUE函数用于提取JSON文档中的值。它的语法如下:
1 | JSON_VALUE(json_document, path_expression [RETURNING datatype]) |
其中:
json_document
是包含JSON文档的字符串或BLOB列。path_expression
是用于指定要提取的值的路径表达式。datatype
是可选的,用于指定返回值的数据类型。以下是一些示例:
提取JSON文档中的单个值:
1 | SELECT JSON_VALUE( '{"name": "John", "age": 30}' , '$.name' ) as name FROM dual; |
输出:
NAME----John
提取JSON文档中的数组:
1 | SELECT JSON_VALUE( '{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}' , '$.fruits' ) as fruits FROM dual; |
输出:
FRUITS
-----------------------
["apple", "banana", "orange"]
提取JSON文档中的数组元素:
1 | SELECT JSON_VALUE( '{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}' , '$.fruits[0]' ) as first_fruit FROM dual; |
输出:
FIRST_FRUIT
-----------
apple
指定返回值的数据类型:
1 | SELECT JSON_VALUE( '{"price": 9.99}' , '$.price' RETURNING NUMBER) as price FROM dual; |
输出:
PRICE
-----
9.99
在使用JSON_VALUE函数时,需要注意以下几点:
JSON_QUERY函数用于从JSON文档中查询数据,返回一个JSON对象或数组。它的语法如下:
1 | JSON_QUERY(json_document, path_expression [RETURNING datatype]) |
其中:
json_document
是包含JSON文档的字符串或BLOB列。path_expression
是用于指定要查询的值的路径表达式。datatype
是可选的,用于指定返回值的数据类型。以下是一些示例:
查询JSON文档中的单个值:
1 | SELECT JSON_QUERY( '{"name": "John", "age": 30}' , '$.name' ) as name FROM dual; |
输出:
NAME
----
null
查询JSON文档中的数组:
1 | SELECT JSON_QUERY( '{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}' , '$.fruits' ) as fruits FROM dual; |
输出:
FRUITS
-----------------------
["apple", "banana", "orange"]
查询JSON文档中的数组元素:
1 | SELECT JSON_QUERY( '{"fruits": ["apple", "banana", "orange"]}' , '$.fruits[0]' ) as first_fruit FROM dual; |
输出:
FIRST_FRUIT
-----------
null
因为是单值,json_query无法展示
在使用JSON_QUERY函数时,需要注意以下几点:
总之,JSON_QUERY函数在处理JSON文档时非常有用,可以轻松地查询和提取需要的数据。
JSON_TABLE函数可以将JSON数据转换为表格形式。以下是JSON_TABLE的用法:
语法:
1 | JSON_TABLE(json, path COLUMNS (column1 expr1 [, column2 expr2]...)) |
参数说明:
json
:要转换的JSON数据。path
:要提取的JSON元素的路径。COLUMNS
:指定要转换的列及其表达式。column1 expr1 [, column2 expr2]...
:指定要转换的列及其表达式。示例:
假设我们有以下JSON数据:
1 2 3 4 5 6 7 |
{ "employees" : [ { "name" : "John" , "age" : 30 , "gender" : "male" }, { "name" : "Jane" , "age" : 25 , "gender" : "female" }, { "name" : "Bob" , "age" : 35 , "gender" : "male" } ] } |
我们可以使用以下查询将其转换为表格形式:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
SELECT name , age, gender FROM JSON_TABLE( '{ "employees": [ { "name": "John", "age": 30, "gender": "male" }, { "name": "Jane", "age": 25, "gender": "female" }, { "name": "Bob", "age": 35, "gender": "male" } ] }' , '$.employees[*]' COLUMNS ( name VARCHAR2(50) PATH '$.name' , age NUMBER PATH '$.age' , gender VARCHAR2(10) PATH '$.gender' )); |
输出结果:
NAME AGE GENDER
------ ---- ------
John 30 male
Jane 25 female
Bob 35 male
在上面的例子中,$.employees[*]
指定要处理的JSON元素路径,name
, age
, 和 gender
列使用 PATH
关键字指定表达式的路径。
我举个实际的例子,我有一列,对应的一列的数据大概是这样的:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 |
{ "name" : "cxk" , // string "sex" : "female" , // stirng "hobbies" : [ "sing" , "dance" , "rap" , "basketball" ], // 普通数组 "company" : { "name" : "unknow" , "staffNum" : "unknow" }, // 对象属性 "fans" : [ // 对象数组 { "name" : "ncFans1" }, { "name" : "ncFans2" } ] } |
看了前面的介绍,可能有些同学对这个完全不能理解,有什么区别?
查询单值
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
select JSON_QUERY ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.name' ) as json_query_res, JSON_VALUE ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.name' ) as json_value_res from dual; |
输出结果:
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
--------------------------------
null cxk
区别1:json_query无法返回单值,json_value可以返回单值
查询对象
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
select JSON_QUERY ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.company' ) as json_query_res, JSON_VALUE ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.company' ) as json_value_res from dual; |
输出结果:
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
{"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} null
区别2:json_query能返回对象,json_value不能返回对象值
查询普通数组
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
select JSON_QUERY ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.hobbies' ) as json_query_res, JSON_VALUE ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.hobbies' ) as json_value_res from dual; |
输出结果:
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
["sing", "dance", "rap", "basketball"] null
区别3:json_query能返回普通数组,json_value不能返回数组
结合1、2、3点,我们给hobbies加个下标
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
select JSON_QUERY ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.hobbies[0]' ) as json_query_res, JSON_VALUE ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.hobbies[0]' ) as json_value_res from dual; |
输出结果:
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
null sing
查询对象数组
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 |
select JSON_QUERY ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.fans' ) as json_query_res, JSON_VALUE ( '{ "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"}, "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] }' , '$.fans' ) as json_value_res from dual; |
输出结果:
JSON_QUERY_RES JSON_VALUE_RES
-------------------------------- ------------------
[{"name": "ncFans1"},{"name": "ncFans2"}] null
区别4:JSON_QUERY可以匹配对象数组的值,JSON_VALUE不可以
这是比较难的一个步骤,我自己摸索了很久很久才懂,我这里举例都写到了谓动词的位置,实际上JSON_EXISTS是用在where后的。
案例1:找出存在name属性的行
1 | SELECT case when JSON_EXISTS( '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' , '$.name' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
输出:
RESULT
---------
true
但其实,我们更多都是在匹配name值等于具体的值,这就要用匹配的机制,但愿你还记得前面介绍的用法
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
SELECT case when JSON_EXISTS( ' { "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] } ' , '$.name ? (@ == "cxk")' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
@
表示当前name属性这一层,值一定要用双引号括起来
多值匹配
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
SELECT case when JSON_EXISTS( ' { "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] } ' , '$.company ? (@.name == "unknow" && @.staffNum == "unknow")' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
如果是不同层级的多值匹配,建议在where后用AND连接起来,比如:
1 2 3 4 |
select * from mytable where JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.name ? (@ == "cxk")' ) AND JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.company ? (@.name == "unknow" && @.staffNum == "unknow")' ) |
JSON_EXISTS可以检索普通数组中的值
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
SELECT case when JSON_EXISTS( ' { "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] } ' , '$.hobbies[*] ? (@ == "sing")' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
执行结果为true
JSON_EXISTS无法检索对象数组
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
SELECT case when JSON_EXISTS( ' { "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [ {"name": "ncFans1"}, {"name": "ncFans2"} ] } ' , '$.fans")' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
无论是$.fans
还是$.fans[*]
返回结果都是false,完全无法获取对象数组中的值。无法判断里面的值的对比情况。
JSON_EXISTS遇到空数组时,返回的是true
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
SELECT case when JSON_EXISTS( ' { "name": "cxk", "sex": "female", "hobbies": ["sing", "dance", "rap", "basketball"], "company": {"name": "unknow", "staffNum": "unknow"} "fans": [] } ' , '$.fans")' ) then 'true' else 'false' end as result FROM dual; |
但如果是$.fans[0]
返回的是false
1 2 3 4 |
select * from mytable where JSON_VALUE(my_cloumn, '$.name' ) = 'cxk' and JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans' ) = '[]' -- 判空 |
1 2 |
SELECT * from mytable where JSON_VALUE(JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans' ), '$.name' ) = 'ncFans1' |
这个语句就是查找出fans中有ncFans1的记录
1 2 |
select * from mytable where JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans' ) = '[]' |
使用JSON_EXISTS
1 2 |
select * from mytable where not JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.fans[0]' ) |
但是JSON_TABLE本身就很复杂,如果用来筛选数据,那这个语句太难维护了。
所以用#{}
无法注入,要用${}
,这在有些公司是不被允许的。目前我是这么用了,等安全部门的渗透测试结果出来,是否有sql注入风险再来更新。
以上提到的操作均需要在Oracle12以上版本中使用,但并不是12以上版本都能使用。这个和数据库设置的compatible
值有关。compatible
必须大于12.0才可以使用。
你可以使用拥有DBA权限的用户执行以下语句查看compatible
值
1 | SELECT name , value FROM v$parameter WHERE name = 'compatible' |
否则,你会得到这样的一个报错
ORA-00406: COMPATIBLE parameter needs to be 12.0 or greater
然后你就白忙活了,因为一般都不会为了你特地升级compatible的。没事,我就是白忙活了。
到此这篇关于oracle中对JSON数据处理的文章就介绍到这了,
2023-10-31
Oracle如何编写一个sqlldr实例2023-10-31
Oracle的SQLLDR用法简介2023-10-31
Oracle中的高效SQL编写PARALLEL解析1.Oracle数据库系统结构概述 2.Oracle数据库存储结构 物理存储结构 控制文件 数据文件 重做日志文件 归档日志文件 Oracle数据库逻辑结构 数据块(Data Block) (盘)区(Extent) 段(Segment) 表空间(Tablespace) 本地管...
2023-10-31
windows下的Oracle19c 一、官网下载Oracle19c数据库 二、安装Oracle数据库 1.解压安装包 2.运行setup.exe安装 三、配置 四、安装完Oracle数据库,给scott用户解锁 1.解决Oracle数据库中没有scott账户的问题 2.给scott...
2023-10-31