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全国水利建设市场信用信息平台门户网站申请域名流程后怎样做网站

全国水利建设市场信用信息平台门户网站,申请域名流程后怎样做网站,做微商货源网站赚钱吗,微信小程序设计与开发JSON已经成为现代数据系统中处理半结构化和非结构化数据的通用语言。无论是在日志记录和可观察性场景、实时数据流、移动应用存储还是机器学习管道中,JSON的灵活结构使其成为跨分布式系统捕获和传输数据的首选格式。 测试环境 docker镜像 Official Images clickhouse docker…

JSON已经成为现代数据系统中处理半结构化和非结构化数据的通用语言。无论是在日志记录和可观察性场景、实时数据流、移动应用存储还是机器学习管道中,JSON的灵活结构使其成为跨分布式系统捕获和传输数据的首选格式。

测试环境

docker镜像
Official Images clickhouse
docker pull clickhouse:25.4.5.24

docker run -d --rm --name ch25 --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse:25.4.5.24docker run -d -p 18123:8123 -p19000:9000 -e CLICKHOUSE_PASSWORD=thinker --name ch25 --ulimit nofile=262144:262144 clickhouse:25.4.5.24

json列类型

ClickHouse 从24.8版本提供了专为半结构化和动态数据设计的原生JSON列类型,需要注意的是它是列类型,不是数据格式, 只有当数据结构是动态的,而不是仅仅存储JSON时,用户才应该使用JSON类型

在ClickHouse中,开源JSON数据类型在25.3版本中被标记为生产就绪。在以前的版本中,不建议在生产中使用这种类型。

在使用25.3以后的版本就可以使用JSON列类型了

何时使用json列类型

  • 有不可预测的键,可以随着时间的推移而改变。
  • 包含不同类型的值(例如,某个路径的值可能是字符串,也可能是数字)
  • 在严格类型不可行的情况下需要模式灵活性

如果您的数据结构是已知且一致的,则很少需要JSON类型,即使您的数据是JSON格式,数据特点如下:

  • 具有已知键的扁平结构:使用标准列类型,例如字符串。
  • 可预测嵌套:对这些结构使用元组、数组或嵌套类型。
  • 具有不同类型的可预测结构:考虑动态或变体类型。
    针对这种情况不要使用JSON列类型,但可以混合使用各种方法,如对可预测的顶级字段使用静态列,对有效负载的动态部分使用单个JSON列。

如何定义json列类型

要声明JSON类型的列,可以使用以下语法:

<column_name> JSON
(max_dynamic_paths=N, max_dynamic_types=M, some.path TypeName, SKIP path.to.skip, SKIP REGEXP 'paths_regexp'
)
  • max_dynamic_paths 默认为1024,json paths最大的数量,如果超过这个限制,所有其他路径将一起存储在一个结构中。
  • max_dynamic_types 默认为32
  • some.path TypeName根据需要指定子列的类型
  • SKIP path.to.skip 跳过不需要的path
  • SKIP REGEXP ‘path_regexp’ 设置路径表达式跳过不需要的path

函数

  • FORMAT PrettyJSONEachRow 指定select数据的输出格式
  • FORMAT JSONEachRow 指定insert的数据格式
  • FORMAT JSONAsObject 当表中只有一个JSON字段时,指定insert的数据格式
  • JSONAllPathsWithTypes(doc) 输出json字段的所有path及其类型
  • Using CAST with ::JSON
    • cast string to json: '{"a" : {"b" : 42},"c" : [1, 2, 3], "d" : "Hello, World!"}'::JSON AS json;
    • cast tuple to json:
    • Object(‘json’)toJSON`
-- 建表示例
CREATE TABLE test (json JSON(a.b UInt32, SKIP a.e)) ENGINE = Memory;
INSERT INTO test VALUES ('{"a" : {"b" : 42}, "c" : [1, 2, 3]}'), ('{"f" : "Hello, World!"}'), ('{"a" : {"b" : 43, "e" : 10}, "c" : [4, 5, 6]}');
SELECT json FROM test;-- CAST from `String` to `JSON`
SELECT '{"a" : {"b" : 42},"c" : [1, 2, 3], "d" : "Hello, World!"}'::JSON AS json;-- CAST from `Tuple` to `JSON`
SET enable_named_columns_in_function_tuple = 1;  
SELECT (tuple(42 AS b) AS a, [1, 2, 3] AS c, 'Hello, World!' AS d)::JSON AS json;-- CAST from `Map` to `JSON`
--类型都使用string
SET enable_variant_type=1,
http://www.dtcms.com/a/480956.html

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