运营好还是网站开发好品牌营销案例
一、概念
OPENJSON 是 SQL Server（2016 及更高版本） 中引入的一个表值函数，它将 JSON 文本转换为行和列的关系型数据结构。通过添加 WITH 子句，可以明确指定返回数据的结构和类型，实现 JSON 数据到表格数据的精确映射。
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OPENJSON 函数
OPENJSON 函数用于将 JSON 文本解析为关系型数据，即将 JSON 数据转换为一张表。默认情况下，OPENJSON 返回三列：-
key：JSON 的键值
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value：对应的值
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type：值的数据类型（例如：字符串、整数、对象、数组等标记为数字）
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WITH 子句
使用 WITH 子句可以将 JSON 中的数据映射为指定的列，并定义其数据类型与 JSON 路径。这样不仅可以对 JSON 进行解析，还能以传统的关系型数据方式进行查询和处理。
二、语法
SELECT column_list
FROM OPENJSON(json_expression)
WITH (
column1 data_type '$.path1',
column2 data_type '$.path2',
...
);说明：
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json_expression：可以是一个包含 JSON 字符串的变量、列或直接的 JSON 文本。
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WITH 子句中指定了需要映射的列名、数据类型以及 JSON 路径。
-
$.path 表示从根（$）开始的 JSON 路径。例如：$.id、$.customer.name 等。
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这样，OPENJSON 会把解析的结果返回为一张虚拟表，通过 SELECT 语句可以直接查询。
三、使用示例
示例1：解析简单的 JSON 对象
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = N'{"id": 1, "name": "张三", "age": 30, "isActive": true}';SELECT *
FROM OPENJSON(@json)
WITH (id INT '$.id',name NVARCHAR(50) '$.name',age INT '$.age',isActive BIT '$.isActive'
);示例2：处理 JSON 数组
- 将整个数组转换为表行：使用 OPENJSON 将数组中的每个元素转换为结果集中的一行。
- 提取数组元素的特定属性：结合 WITH 子句指定需要提取的属性及其数据类型。
- 处理嵌套数组：使用 CROSS APPLY 配合多层 OPENJSON 调用。
关键点：
- 对数组元素使用 AS JSON 选项保持 JSON 格式以便进一步处理
- 使用 CROSS APPLY 连接多个 OPENJSON 调用来处理多层嵌套
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = N'[{"id": 1, "name": "张三", "skills": ["SQL", "C#", "Python"]},{"id": 2, "name": "李四", "skills": ["Java", "JavaScript"]}
]';SELECT id, name, skills
FROM OPENJSON(@json)
WITH (id INT '$.id',name NVARCHAR(50) '$.name',skills NVARCHAR(MAX) '$.skills' AS JSON
);输出结果
这个查询从JSON数组中提取基本信息并保留skills数组为JSON格式：
| id | name | skills |
|---|---|---|
| 1 | 张三 | ["SQL", "C#", "Python"] |
| 2 | 李四 | ["Java", "JavaScript"] |
--处理用户及其标签的 JSON 数组
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = N'[{"userID": 1, "username": "user1", "tags": ["前端", "JavaScript", "React"]},{"userID": 2, "username": "user2", "tags": ["后端", "Python", "Django"]},{"userID": 3, "username": "user3", "tags": ["全栈", "JavaScript", "Node.js", "MongoDB"]}
]';-- 提取用户基本信息（保留标签数组为 JSON）
SELECT userID, username, tags
FROM OPENJSON(@json)
WITH (userID INT '$.userID',username NVARCHAR(50) '$.username',tags NVARCHAR(MAX) '$.tags' AS JSON
) AS users;-- 展开每个用户的标签到单独的行（一对多关系）
SELECT u.userID,u.username,JSON_VALUE(t.value, '$') AS tag
FROM OPENJSON(@json)
WITH (userID INT '$.userID',username NVARCHAR(50) '$.username',tags NVARCHAR(MAX) '$.tags' AS JSON
) AS u
CROSS APPLY OPENJSON(u.tags) AS t;第一部分输出结果
这个查询提取用户基本信息，保留标签数组为JSON格式：
| userID | username | tags |
|---|---|---|
| 1 | user1 | ["前端", "JavaScript", "React"] |
| 2 | user2 | ["后端", "Python", "Django"] |
| 3 | user3 | ["全栈", "JavaScript", "Node.js", "MongoDB"] |
第二部分输出结果
这个查询使用CROSS APPLY展开每个用户的标签到单独的行，实现了一对多的关系展示：
| userID | username | tag |
|---|---|---|
| 1 | user1 | 前端 |
| 1 | user1 | JavaScript |
| 1 | user1 | React |
| 2 | user2 | 后端 |
| 2 | user2 | Python |
| 2 | user2 | Django |
| 3 | user3 | 全栈 |
| 3 | user3 | JavaScript |
| 3 | user3 | Node.js |
| 3 | user3 | MongoDB |
示例3：处理嵌套的 JSON 对象
这个例子展示了 SQL Server 中 JSON 路径表达式的使用，特别是 $.path 格式如何从根（$）开始导航嵌套的 JSON 结构。
重要概念解释
- $ 符号：始终表示"当前上下文的根"，不一定是整个 JSON 文档的根
- 上下文切换：OPENJSON 的第二个参数改变了解析上下文，所有 WITH 子句中的路径都相对于这个新上下文
DECLARE @json NVARCHAR(MAX) = N'{"employee": {"id": 101,"name": "王五","contact": {"email": "wangwu@example.com","phone": "13800138000"}}
}';SELECT id, name, email, phone
FROM OPENJSON(@json, '$.employee')
WITH (id INT '$.id',name NVARCHAR(50) '$.name',email NVARCHAR(100) '$.contact.email',phone NVARCHAR(20) '$.contact.phone'
);在这个示例中：
- OPENJSON 的第二个参数
'$.employee'：$表示整个 JSON 文档的根.employee表示从根访问名为 "employee" 的对象- 这个参数将查询的上下文（或"基准点"）设置为 employee 对象内部
- WITH 子句中的路径：
'$.id'和'$.name'从 employee 对象（当前上下文）直接访问属性'$.contact.email'和'$.contact.phone'表示从当前上下文（employee 对象）开始，先访问 contact 对象，然后获取其中的 email 或 phone 属性