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公司网站如何建设教学视频,今日头条网站推广,苏州网络推广公司哪家好,消息提示怎么做网站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/wzjs/492316.html

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