oracle中对JSON数据处理的详细指南

背景

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。

入门探究

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

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：

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：

• JSON_VALUE(json_column, '$.name'): 返回json_column列中name字段的值
• JSON_QUERY(json_column, '$.name'): 返回json_column列中address字段的值
• JSON_TABLE(json_column, '$.hobbies[*]' COLUMNS (phone_number VARCHAR2(20) PATH '$')): 返回json_column列中phones数组中的所有元素的phone_number字段的值

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：

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

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：

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

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

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

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

JSON_VALUE函数用于提取JSON文档中的值。它的语法如下：

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：

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：

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：

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：

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：

• 如果路径表达式不匹配JSON文档中的任何内容，则返回NULL。
• 如果未指定返回值的数据类型，则返回的值将是一个字符串。
• JSON_VALUE函数还有一个类似的兄弟函数JSON_QUERY，不同的是，它返回JSON对象或数组，而不是标量值。

JSON_QUERY

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：

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：

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：

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：

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：

• 如果路径表达式不匹配JSON文档中的任何内容，则返回NULL。
• 如果未指定返回值的数据类型，则返回的值将是一个字符串。
• JSON_QUERY函数还有一个类似的兄弟函数JSON_VALUE，不同的是，它返回标量值，而不是JSON对象或数组。

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

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：

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：

{
"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：

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。

进阶实战篇

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：

{
  "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"}
  ]
}

1. JSON_QUERY与JSON_VALUE的区别

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

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

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

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

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

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

2. JSON_EXISTS判断某个值是否等于目标值

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

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

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

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：

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

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

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

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

3. $.xx中不能用字符串拼接、不能用任何函数会报ORA-40442错误

4. 比较非对象数组的值除了JSON_EXISTS可以用JSON_VALUE与JSON_QUERY

select * from mytable where
JSON_VALUE(my_cloumn, '$.name') = 'cxk'
and
JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans') = '[]' -- 判空

5. JSON_QUERY不支持通配符，查询全部就是$.fans，不需要$.fans[*]；支持使用下标指定

6. JSON_VALUE与JSON_QUERY可以嵌套使用，比如

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

7. 数组判空 使用JSON_QUERY

select * from mytable where
JSON_QUERY(my_cloumn, '$.fans') = '[]'

使用JSON_EXISTS

select * from mytable where
not JSON_EXISTS(my_cloumn, '$.fans[0]')

8. 使用JSON_TABLE可以解决任何复杂的问题

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。

9. 在mybatis框架中，由于$.xx的语句要放在单引号中'，切不能使用任何函数，不能字符拼接

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。

注意事项

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

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。

总结

关于oracle中对JSON数据处理的文章就介绍至此，更多相关oracle中JSON数据处理内容请搜索编程宝库以前的文章，希望以后支持编程宝库！

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