Come Padroneggiare le Query Avanzate JSON in SQLite

Nell’articolo precedente, Learning the Basics: How to Use JSON in SQLite, ci siamo immersi nelle funzioni JSON essenziali di SQLite e nelle loro capacità. Abbiamo esplorato l’uso di JSON come dati non strutturati all’interno di un database SQLite. In particolare, abbiamo illustrato alcune delle funzioni JSON di SQLite necessarie, discutendo il loro ruolo nel data storage e nel recupero dei dati, seguito da esempi pratici di query SQL. Questa comprensione di base di come lavorare con i dati JSON in SQLite prepara il terreno per la tua esplorazione avanzata del tema.

Iniziamo!

Integrazione delle capacità SQL e NoSQL attraverso una piena padronanza del trattamento dei dati JSON in SQLite

Potenziare le tue conoscenze sulle capacità di gestione dei dati JSON di SQLite unisce il meglio di SQL e NoSQL, fornendo una soluzione efficiente e completa per gestire formati di dati misti. Il supporto dei dati JSON in SQLite trasforma SQLite in una potenza per i dati non strutturati, simile a database come MongoDB.

L’avanzata integrazione JSON di SQLite unisce la flessibilità di JSON alla robustezza di SQLite, ideale per le applicazioni oggi ricche di dati. Le capacità JSON di SQLite non si limitano a memorizzare e recuperare dati. Permettono operazioni simili a SQL su dati JSON, creando un ponte tra la gestione dei dati strutturati e non strutturati.

Questa guida si concentra sull’arricchimento delle tue competenze pratiche con le funzioni JSON di SQLite attraverso esempi di query SQL pratici. Ogni sezione è progettata per aumentare la tua comprensione e darti il via libera nella manipolazione di dati JSON nel mondo reale in SQLite.

Alla fine, sarai ben equipaggiato con l’arsenale disponibile per la gestione dei dati JSON in SQLite per affrontare qualsiasi struttura di dati JSON. Imparerai come applicare indici, eseguire query con espressioni di percorso, filtrare e persino validare i dati – compiti essenziali per gestire dati dinamici in ambienti strutturati utilizzando le funzioni JSON in SQLite.

1. Come Integrare JSON All’interno di SQLite

Le funzioni JSON integrate di SQLite svolgono un ruolo cruciale nell’integrazione di JSON e SQLite. A partire dalla versione 3.38.0 di SQLite, rilasciata il 2022-02-22, le funzioni JSON sono incluse per impostazione predefinita, mentre in precedenza erano un’estensione. Ciò significa che prima di questa versione, queste funzioni JSON in SQLite erano facoltative, mentre ora sono disponibili per impostazione predefinita e possono essere disattivate tramite l’impostazione di un’opzione di compilazione, nel caso sia necessario disabilitarle.

È possibile importare dati JSON in SQLite utilizzando semplici query SQL di inserimento. In alternativa, è anche possibile utilizzare strumenti di terze parti o tecniche di scripting per importare in blocco estesi set di dati JSON. Per estrarre dati JSON, è possibile utilizzare la funzione json_extract() che recupera i valori associati a una chiave specifica da una colonna di dati JSON.

2. Sfruttare le funzioni JSON di SQLite per la decodifica avanzata di JSON e la consultazione SQL

In questa sezione, esploreremo funzioni JSON avanzate e le loro capacità in SQLite, utilizzando esempi di query SQL per ciascuna. In tutto questo post sul blog, utilizzeremo i dati JSON generati a campione, denominati movie, come riferimento da utilizzare come dati esaminati:

È possibile inserire i dati in una tabella chiamata movie con un campo denominato data e iniziare a eseguire queste query di esempio a partire da ora contro di essa. Nelle query seguenti, utilizzeremo i testi di input delle funzioni JSON, per essere chiari sull’esposizione delle funzioni, e poi torneremo ai dati inseriti nel database a partire dalla sezione 3.

Per semplicità in questo esempio, utilizzeremo una versione più semplice dei primi dati JSON:

{
    "Name": "Naked of Truth",
    "Year": 1979,
    "Director": "Ellynn O'Brien",
    "Producer": "Kayley Byron Tutt",
    "Runtime": 183,
    "Rate": 8.0,
    "Description": "Donec pretium nec dolor in auctor."
}

Rilevamento degli errori con la funzione json_error_position() in SQLite

La funzione json_error_position() può essere utilizzata per rilevare eventuali errori nella sintassi dei dati JSON. Se la stringa di input è un JSON valido, restituirà 0, altrimenti restituirà la posizione del carattere del primo errore.

Ad esempio, se si dispone di una stringa JSON interrotta come input di questa funzione, come questa:

SELECT
    json_error_position ( '{"Name":"Naked of Truth","Year":1979,' ) AS err_position

Il risultato dell’esecuzione di questa query sarebbe la posizione dell’errore di sintassi che si è verificato, che in questo caso è la posizione della mancata “}” alla fine:

Unire Oggetti JSON con la Funzione json_patch() in SQLite

La funzione json_patch() unisce 2 oggetti JSON, consentendo di aggiungere, modificare e eliminare oggetti JSON.

Ad esempio, questa query combinherebbe i 2 input JSON in 1 JSON:

SELECT
    json_patch ( '{"Name":"Naked of Truth"}', '{"Year": 2011}' ) AS patched_json;

Il risultato sarebbe qualcosa di simile a questo, un oggetto JSON costruito da entrambi i campi:

Manipolare Campi JSON Utilizzando la Funzione json_set() in SQLite

La funzione json_set() viene utilizzata per aggiungere o sostituire proprietà JSON. json_set() prende una stringa JSON come primo argomento seguita da zero o più coppie di argomenti percorso/valore. Il risultato sarebbe una stringa JSON creata dall’aggiunta o dalla sostituzione dei valori in base alle coppie di percorso e valore fornite.

Ad esempio, costruendo sul JSON dei dati della query precedente, se si desidera aggiungere un campo Director ai dati JSON, si può scrivere una query come questa:

SELECT
    json_set ( '{"Name":"Naked of Truth","Year":2011}', '$.Director', 'Ellynn OBrien' ) AS json_data;

E il risultato sarebbe qualcosa di simile a questo:

La Funzione json_quote() in SQLite

La funzione json_quote() è molto semplice, consiste semplicemente nel racchiudere il valore di input tra doppie virgolette per renderlo una stringa JSON valida. Ecco un semplice esempio di query:

SELECT
    json_quote ( 'Naked Of Truth' ) AS valid_json_string;

E il risultato sarebbe simile a questo:

Come Utilizzare json_group_object() e json_group_array() Funzioni JSON in SQLite per Aggregazione

Per questo insieme di funzioni JSON in SQLite, dobbiamo espandere i dati JSON di esempio rispetto agli esempi precedenti, per dimostrare il caso d’uso di ciascuna funzione in un modo comprensibile. Supponiamo che questa sia la tua tabella movie nel database con un campo chiamato data, come menzionato all’inizio di questa sezione:

La Funzione Aggregata json_group_array() Con Esempio di Query SQL

La funzione json_group_array() è simile a qualsiasi altra funzione aggregata in SQLite, raggruppa più righe di dati in un unico array JSON.

Ad esempio, questa query restituirebbe un array JSON con tutti i nomi dei film con un Rating maggiore di 6:

SELECT
    json_group_array ( json_extract ( data, '$.Name' ) ) AS movie_names
FROM
    movie
WHERE
    json_extract ( data, '$.Rate' ) > 6

E il risultato sarebbe simile a questo:

La funzione JSON json_group_object() con esempio di query SQL

La funzione json_group_object() crea un oggetto JSON raggruppando due colonne di una query, dove la prima colonna viene utilizzata come chiave e la seconda come valore. La prima verrà utilizzata come nome della chiave dei campi JSON, e la seconda come loro valori.

Ad esempio, questa query restituirà un oggetto JSON dove il nome di ogni campo è l’ID di un film e il valore del campo è il corrispondente Nome, se il movie ha un Rate maggiore di 6, il che escluderebbe l’ultimo film:

SELECT
    json_group_object ( json_extract ( Data, '$.ID' ), json_extract ( Data, '$.Name' ) ) AS movie_rates
FROM
    movie
WHERE
    json_extract ( Data, '$.Rate' ) > 5

Il risultato sarebbe qualcosa di simile, un oggetto JSON che consiste nell’ID e nel Nome dei primi due film perché hanno un Rate superiore a 5:

Analizzare i dati JSON con json_each() e json_tree() Funzioni a Valore Tabellare in SQLite

SQLite offre due potenti funzioni a valore tabellare per lavorare con i tuoi dati JSON, json_each() e json_tree(). Esistono variazioni con e senza il parametro path, consentendoti di interagire con i tuoi JSON a diverse profondità.

Si supponga che questo sia il solo valore JSON inserito nel campo dati della tabella film nel database SQLite, iniziamo a spiegare le funzioni aggregate su di esso:

La funzione json_each() in SQLite con esempio di query SQL

La funzione json_each() suddivide un oggetto JSON in righe, con ogni riga che rappresenta un campo nell’oggetto JSON, passando solo attraverso il livello 1 di campi JSON nidificati.

Ad esempio, questa query restituirebbe 8 righe per ogni campo nel dato JSON:

SELECT
    key,
    value,
    type
FROM
    movie,
    json_each ( data )

Il risultato sarebbe simile a questo, elencando la chiave e i valori di ogni campo nel JSON come riga, Come vedi, il campo array Genre e Cast sono elencati così come sono, e la funzione non è andata a elencare gli elementi del secondo livello:

La funzione json_tree() in SQLite con esempio di query SQL

La funzione json_tree() viene utilizzata per attraversare e analizzare completamente i dati JSON, il che significa che entrerebbe in ogni campo attraverso tutti i livelli nidificati. La funzione json_tree() attraversa il JSON, esaminando ogni parte di esso, e poi ti fornisce una tabella che dettaglia ogni elemento che ha trovato.

Il json_tree() visualizza i risultati come un insieme di righe, fornendo una chiara visione anche dei dati JSON più complessi e annidati. Questa tabella ti indica il nome di ogni elemento, il tipo di dati che è, il suo valore e dove si trova all’interno della struttura JSON.

Quindi, questa query restituirebbe diverse righe, descrivendo la struttura dell’oggetto JSON, inclusa la campo Cast annidato:

SELECT
    key,
    value,
    type
FROM
    movie,
    json_tree ( data )

Il risultato della query di cui sopra sarebbe qualcosa del genere:

Con il parametro path, json_tree() può concentrarsi su una specifica parte del JSON. Se si fornisce a json_tree() un percorso specifico nel JSON come secondo argomento, inizierà la sua esplorazione da lì.

Ad esempio, questa query ignora tutto ciò che si trova al di fuori del campo Cast, offrendo una visione focalizzata di questo array JSON annidato:

SELECT
    key,
    value,
    type
FROM
    movie,
    json_tree ( data, '$.Cast' )

Il risultato della query di cui sopra sarebbe qualcosa del genere:

Fatto divertente: Avete mai notato il ‘1’ nella URL della documentazione ufficiale di JSON in SQLite e vi siete chiesti se ha una storia? Quando il supporto JSON è stato rilasciato per la prima volta in SQLite nel 2015, il creatore si aspettava che ‘JSON1’ sarebbe stato solo l’inizio di una serie di versioni—JSON2, JSON3, e così via. Ma ecco la parte divertente: ‘JSON1’ era così efficace ed efficiente che non hanno mai dovuto creare un ‘JSON2’ o ‘JSON3’. Quindi, il ‘1’ in ‘JSON1’ non è semplicemente un indicatore di versione—è un marchio di successo!

3. Approcci Pratici Per Interrogare Qualsiasi Dati JSON Complessi in SQLite

Utilizzando le funzioni JSON di SQLite in collaborazione con le funzioni integrate di SQLite, è possibile eseguire interrogazioni di dati più complesse. Qui puoi vedere alcuni esempi tra cui aggregazione, filtraggio e espressioni di percorso.

Come accennato all’inizio del post, i dati JSON nella tabella movie negli esempi per tutte le sezioni rimanenti sarebbero simili a questa:

Creazione di Query SQL Aggregate con Funzioni JSON in SQLite

Questo approccio coinvolge l’uso delle funzioni JSON insieme alle funzioni aggregate integrate di SQLite per eseguire calcoli sui dati JSON. Ad esempio, puoi calcolare la durata media del film classificato come Commedia utilizzando la seguente query:

SELECT
    AVG( json_extract ( data, '$.Runtime' ) ) AS average_runtime
FROM
    movie AS M,
    json_each ( json_extract ( M.data, '$.Genre' ) ) AS T
WHERE
    T.value = 'Comedy';

Il risultato della query sopra sarebbe qualcosa del genere poiché ci sono due film nel database con il genere Commedia, e la loro durata è di 90 e 98 minuti, quindi la media sarebbe così:

Decodifica e filtraggio dei dati JSON con condizioni multiple

Puoi utilizzare la funzione json_extract() di SQLite per un filtraggio approfondito utilizzandola nella clausola WHERE di una query SQL. Ad esempio, puoi filtrare i film in base a specifiche condizioni, come i film che hanno due membri del cast o più e una Rate superiore a un certo valore.

SELECT
    json_extract ( data, '$.Name' ) AS movie_name,
    json_extract ( data, '$.Rate' ) AS movie_rate,
    json_array_length ( json_extract ( data, '$.Cast' ) ) AS cast_size
FROM
    movie
WHERE
    json_array_length ( json_extract ( data, '$.Cast' ) ) >= 2
    AND json_extract ( data, '$.Rate' ) > 8;

Il risultato della query sopra sarebbe qualcosa del genere:

Utilizzo di Espressioni di Percorso per Estrarre Valori Specifici dai Dati JSON in SQLite

Le espressioni di percorso possono essere utilizzate per accedere ai dati JSON annidati in quell’indirizzo specifico. Questo esempio restituisce un elenco di tutti i movie directors che hanno diretto un film in un certo genere, come la Storia.

SELECT DISTINCT
    json_extract ( data, '$.Director' ) AS movie_director
FROM
    movie,
    json_each ( json_extract ( data, '$.Genre' ) )
WHERE
    value = 'History';

Il risultato della query di cui sopra sarebbe simile a questo:

4. Come Controllare lo Schema dei Vostri Dati JSON in SQLite

Il controllo dello schema dei dati JSON in SQLite è un modo per garantire la struttura e la coerenza dei vostri dati, migliorare la gestione degli errori futuri e semplificare la manipolazione dei dati complessi. Sebbene SQLite non disponga di funzioni integrate per la validazione dello schema, è possibile utilizzare le sue funzioni JSON e la CHECK per questo scopo.

Controllare la Struttura JSON con le Funzioni SQLite json_type() e check()

La funzione json_type() può essere utilizzata per verificare il tipo di un campo nei dati JSON. Ad esempio, costruendo sulla precedente creazione della tabella dei film, supponiamo che durante la creazione della tabella per memorizzare i dati JSON di un film, si desideri assicurarsi che ogni voce abbia i campi Name e Year, con Year come intero. A tal fine, è possibile utilizzare una restrizione CHECK() con la funzione json_type() nella creazione della tabella:

CREATE TABLE movie ( data TEXT CHECK ( json_type ( data, '$.Name' ) IS NOT NULL AND json_type ( data, '$.Year' ) = 'integer' ) );

Qui json_type() verifica il tipo dei campi specificati nel tuo dato JSON, il Nome e l’Anno. Se un’operazione di inserimento o aggiornamento cerca di aggiungere dati in cui il Nome non esiste o l’Anno non è un intero, la restrizione CHECK() fallirà e l’operazione sarà respinta. Ciò aiuta a mantenere l’integrità dei dati del tuo JSON nella tabella dei film.

Convalidare i Dati JSON Utilizzando la Funzione json_valid() in SQLite

La funzione json_valid() verifica la validità dei dati JSON dal punto di vista del formato standard JSON, offrendo un certo livello di convalida dello schema. Ad esempio, per garantire l’integrità dei dati JSON prima dell’inserimento, è possibile applicare controlli di convalida come questo:

INSERT INTO movie ( data ) SELECT
'{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}' AS movie_input
WHERE
    json_valid ( movie_input );

In questa dichiarazione, json_valid() verifica se la stringa JSON fornita è valida. Se lo è, i dati vengono inseriti nella tabella dei film e se non lo è, l’operazione viene ignorata. Questo controllo impedisce l’inserimento di dati JSON malformati.

Consideriamo un altro esempio che combina le due regole, la restrizione nella fase di creazione della tabella dei film e il controllo json_valid() nelle inserzioni. Considerando la seguente query:

INSERT INTO movie ( data ) SELECT
'{"Year":"1979"}' AS movie_input
WHERE
    json_valid ( movie_input );

Il risultato di questa query sarebbe un messaggio di errore “CHECK constraint failed” poiché il valore di input non ha un campo Name e il campo Year non è un numero intero, quindi l’inserimento fallirebbe, anche se i dati JSON forniti sono un JSON valido.

Inoltre, per una migliore validazione dello schema su dati JSON complessi e annidamenti, potresti considerare anche la libreria JSONschema di Python.

5. Come gestire i dati JSON annidamenti in SQLite

Navigare attraverso dati JSON annidamenti e gerarchici in SQLite può presentare alcune sfide. Tuttavia, le funzioni JSON integrate di SQLite semplificano questo processo e lo rendono gestibile. Qui, puoi vedere alcune strategie per gestire il JSON annidato in SQLite.

Espandere i dati JSON gerarchici utilizzando interrogazioni SQL

Le funzioni di SQLite json_each() e json_extract() possono aiutarti a navigare attraverso le strati di dati JSON annidamenti. Considera questa query che utilizza json_each() per analizzare i dati e json_extract() per estrarre in modo selettivo le informazioni richieste.

Ad esempio, questa query esplorerà l’array Cast in ogni record JSON nel campo data nella tabella movie, e elencherà i movies che hanno più di 2 membri Cast:

SELECT
    key,
    json_extract ( data, '$.Name' ) AS movie_name,
    json_extract ( data, '$.Year' ) AS movie_year,
    json_array_length ( json_extract ( data, '$.Cast' ) ) AS cast_size
FROM
    movie,
    json_each ( data )
WHERE
    type = 'array'
    AND cast_size > 2
GROUP BY
    movie_name;

Il risultato della query precedente sarebbe simile a questo:

Navigazione attraverso gli array JSON mediante interrogazioni SQL

Gli oggetti JSON possono contenere informazioni importanti sotto forma di array, utilizzando json_tree() e json_extract() in combinazione, è possibile iterare attraverso questi array annidati e estrarre i dati da essi.

Ad esempio, questa query recupera il nome di ogni Attore dal Cast array di ogni record di film:

SELECT
    json_extract ( data, je.fullkey ) AS actor,
    json_extract ( data, '$.Name' ) AS movie_name,
    json_array_length ( data, '$.Cast' ) AS cast_size
FROM
    movie,
    json_tree ( data ) AS je
WHERE
    ( je.type = 'text' )
    AND ( je.fullkey LIKE '%Cast%' );

Il risultato di questa query sarebbe questo:

Appiattimento dei dati JSON utilizzando la funzione json_each() in SQLite

A volte, semplificare le strutture JSON annidate mediante appiattimento può essere un approccio pratico per risolvere alcune query complesse contro gli oggetti JSON. La funzione json_tree() di SQLite può essere utilizzata per appiattire gli oggetti JSON.

Ad esempio, questa query utilizza json_tree() per convertire i dati JSON in una tabella di coppie chiave-valore, completamente appiattita, la query recuperherebbe ogni tipo di valore primario, passando anche attraverso array e oggetti, del primo record di film:

SELECT
    jt.fullkey,
    jt.key,
    jt.value
FROM
    movie,
    json_tree ( data ) AS jt
WHERE
    ( jt.key<> '' )
    AND ( jt.type IN ( 'integer', 'text', 'real' ) )
    AND json_extract ( data, '$.ID' ) = 1

Il risultato di questa query sarebbe questo:

Adottando questi metodi, è possibile efficacemente analizzare, gestire e decodificare i dati JSON in SQLite, il che è prezioso quando si ha a che fare con dati JSON complessi.

6. Come utilizzare l’indicizzazione per l’ottimizzazione delle query sui dati JSON in SQLite

Indice dei dati JSON in SQLite è un modo efficace per ottimizzare le operazioni di ricerca e migliorare le prestazioni delle query, specialmente per grandi dataset. Creando un indice basato su determinate proprietà JSON, puoi velocizzare notevolmente le operazioni di ricerca su una colonna JSON.

Il principio alla base di questo approccio è semplice. Invece di eseguire una scansione completa della tabella e analizzare il JSON per ogni riga, che può essere dispendioso in termini di risorse, SQLite può sfruttare l’indice per individuare rapidamente le righe di interesse.

Come Aggiungere Indici SQL su Dati JSON in SQLite

Consideriamo un esempio pratico con il dataset film. Ad esempio, se spesso cerchi film per il loro Nome, creare un indice su questa proprietà sarebbe vantaggioso:

CREATE INDEX idx_name ON movie ( json_extract ( data, '$.item.Name' ) );

Qui, il data è la colonna con i dati JSON e il film è la tabella. La funzione json_extract() estrae il Nome di ogni film dei dati JSON, e SQLite utilizza questo valore per creare un indice.

Una volta eseguita questa query e stabilito l’indice, SQLite può recuperare rapidamente i dati quando si effettua una query per un film tramite il suo Name. Questa query sarebbe molto più veloce con l’indice idx_name in atto. Pertanto, l’aggiunta di indicizzazione ai dati JSON in SQLite offre potenti capacità di ottimizzazione, rendendolo un modo efficiente per gestire grandi dataset JSON.

Come Creare Un Indice Su Più Campi Dei Dati JSON in SQLite

Consideriamo un altro esempio in cui potresti effettuare spesso ricerche di dati specifici basate su più campi. Ad esempio, se ricercavi frequentemente movies per Nome e Anno, sarebbe vantaggioso creare un indice su queste proprietà insieme. In SQLite, ciò potrebbe essere fatto creando un indice su un’espressione calcolata:

CREATE INDEX idx_name_year ON movie ( json_extract ( data, '$.Item.Name' ), json_extract ( data, '$.Item.Year' ) );

Ancora una volta, una volta stabilito questo indice, SQLite può recuperare rapidamente i dati quando si effettua una query per un film per Nome e Anno.

7. Supporto Json5 in SQLite

Il JSON5 è stato introdotto per supportare alcune sintassi compatibili con ECMA e rendere il JSON un po’ più adatto da utilizzare come linguaggio di configurazione. SQLite ha introdotto il supporto per l’estensione JSON5 a partire dalla versione 3.42.0. Mentre SQLite può leggere e interpretare testo JSON che include estensioni JSON5, qualsiasi testo JSON generato dalle funzioni di SQLite sarà rigorosamente conforme alla definizione di JSON canonico. Ecco alcune delle principali caratteristiche che l’estensione JSON5 aggiunge al supporto JSON in SQLite.

Oggetti JSON con Commenti in SQLite JSON

JSON5 consente commenti singoli (//…) e multilinea (/…/). Ciò può essere particolarmente utile per aggiungere contesto o spiegazioni direttamente all’interno dei dati JSON. Ecco un esempio di commenti negli oggetti JSON:

/* A
multi-line
comment
in JSON5 */

{ 
  "key": "value" // A single-line comment in JSON5
}

Chiavi degli Oggetti Senza Apici in SQLite JSON

In JSON5, le chiavi degli oggetti possono essere identificatori senza apici, semplificando la sintassi JSON. Tuttavia, è importante notare che ciò potrebbe limitare la compatibilità con sistemi che seguono rigorosamente gli standard JSON.

{  key: "value" }

Stringhe Multilinea negli Oggetti JSON

JSON5 supporta stringhe multilinea, che possono essere ottenute eseguendo l’escape dei caratteri di nuova linea. Ciò è utile quando si gestiscono grandi stringhe o quando si formattano le stringhe in un formato più leggibile.

{  key: "This is a \\\\\\\\  multiline string" }

Json5 vs. Validazione JSON Canonico in SQLite

Qui, esamineremo le tecniche di validazione complete per gli oggetti JSON5 e JSON canonici, spiegandone il supporto attraverso esempi precisi di query SQL nel database SQLite.

Per determinare se una stringa è valida JSON5, puoi utilizzare la funzione json_error_position(). Questa funzione restituirà un valore non zero se la stringa non è ben formata in JSON o JSON5. Ecco un esempio:

SELECT
    json_error_position ( '{ key: "value"}' ) AS error_position;

Il risultato di questa query sarebbe 0, indicando che non è rilevato alcun errore, anche se la chiave non è racchiusa tra virgolette poiché questa è una valida estensione di JSON5.

D’altra parte, per convertire una stringa JSON5 in JSON canonico, puoi utilizzare la funzione json(). Mentre questa funzione riconosce e elabora l’input JSON5, restituirà solo JSON canonico. Questo permette la retrocompatibilità con sistemi che si aspettano JSON canonico. Ecco un esempio:

SELECT
    JSON ( '{key: "value"}' ) AS canonical_json;

Il risultato di questa query sarebbe un JSON canonico, convertito dal formato JSON5, che ha reso la chiave racchiusa tra virgolette qui:

Tuttavia, tieni presente che la funzione json_valid() continuerà a segnalare false per input che non sono JSON canonici, anche se l’input è valido JSON5. Questa è una distinzione importante quando si lavora con sia JSON canonico che JSON5 in SQLite. Ad esempio, considera la seguente query:

SELECT
    json_valid ( '{key: "value"}' ) AS valid_json;

Il risultato di questa query sarebbe 0, indicando che questo non è un JSON valido poiché ha una chiave non racchiusa tra virgolette, che è una violazione del formato JSON canonico:

8. Errori comuni e risoluzione dei problemi durante l’utilizzo di JSON in SQLite

Gestione dei dati JSON in SQLite: considerazioni chiave e risoluzione degli errori di sintassi

Come risolvere gli errori di sintassi nei dati JSON durante la fase di parsing in SQLite

I dati JSON devono essere formattati correttamente e seguire una sintassi standard specifica per essere elaborati e processati nel database SQLite. Se la stringa JSON è mal formattata, SQLite non sarà in grado di interpretarla, causando errori. Ad esempio, potresti avere parentesi non accoppiate, un uso errato delle virgolette o virgole posizionate male.

SQLite offre la funzione json_valid() per la validazione delle stringhe JSON, come suggerisce il nome. La funzione json_valid() restituisce uno se l’input è una stringa JSON ben formata e 0 altrimenti. Ecco un esempio:

SELECT json_valid('{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}');

In caso di errore di sintassi nella stringa JSON, la funzione json_error_position() può essere utilizzata per identificare la posizione nella stringa dove si è verificato l’errore:

SELECT json_error_position('{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}');

Uso scorretto delle funzioni JSON durante le query sui dati JSON

L’uso scorretto delle funzioni JSON è un altro problema comune, quindi è cruciale avere una solida comprensione delle funzioni JSON e del loro utilizzo in SQLite per gestire con successo i dati. Ad esempio, utilizzare un percorso errato o non tener conto del sistema di indicizzazione a base zero degli array JSON in SQLite può causare errori o recuperi di dati non corretti.

Nessun supporto per BLOB nelle funzioni JSON di SQLite

È importante assicurarsi di non tentare di utilizzare BLOB con le funzioni JSON in SQLite perché tutte le funzioni JSON in SQLite attualmente generano un errore se uno qualsiasi dei loro argomenti è un BLOB e non è un input JSON valido. SQLite attualmente non supporta alcuna codifica binaria di JSON, sebbene questa possa essere un’ulteriore potenziale miglioria futura.

Come eseguire la validazione JSON durante la query dei dati JSON in SQLite

La funzione json() in SQLite viene principalmente utilizzata per imporre la formattazione JSON di una stringa aggiungendo virgolette, evitando caratteri necessari, ecc. L’uso scorretto della funzione json() potrebbe risultare in una mancanza di individuazione degli errori e potenziali incongruenze dei dati.

Tuttavia, non è progettata per validare un JSON. Per convalidare una stringa JSON o individuare un errore di sintassi, utilizzare le funzioni json_valid() e json_error_position() come discusso in precedenza.

Conclusioni

In questa guida completa, abbiamo esplorato l’integrazione potente di JSON e SQLite, offrendo intuizioni sulle ampie opportunità che questa combinazione offre. Abbiamo iniziato con una panoramica delle funzioni JSON di SQLite insieme a loro casi d’uso dettagliati con esempi di query SQL.

Abbiamo esplorato tecniche di interrogazione avanzate come la gestione dei dati JSON gerarchici all’interno di SQLite. Il percorso si è approfondito nelle meccaniche di decodifica e gestione dei dati JSON, evidenziando l’utilità delle funzioni SQLite come json_each() e json_tree(). Abbiamo anche affrontato il valore della planarizzazione dei dati JSON per una gestione dati efficiente.

Successivamente, ci siamo spostati in un’area significativa spesso trascurata: il potenziamento delle prestazioni attraverso l’indicizzazione. Questa potente ottimizzazione può accelerare notevolmente le prestazioni delle query e migliorare la tua esperienza con SQLite e JSON. Si è poi discusso l’estensione moderna JSON5, che offre maggiore flessibilità nella formattazione dei dati JSON.

Infine, abbiamo affrontato alcuni errori comuni e suggerimenti per la risoluzione dei problemi per agevolare il tuo percorso attraverso JSON in SQLite, ribadendo l’importanza della corretta sintassi JSON e dell’uso appropriato delle funzioni JSON di SQLite.

Ricorda, l’apprendimento e l’esperimento sono le chiavi per sbloccare il pieno potenziale di JSON in SQLite. Applicando queste tecniche ai tuoi progetti, condividi le tue esperienze per aiutare gli altri in un percorso simile. Quindi, continuiamo ad imparare e spingere i confini con JSON in SQLite. Buon uso di JSON!