前回の記事「Learning the Basics: How to Use JSON in SQLite」では、SQLiteの基本的なJSON関数とその機能について掘り下げました。SQLiteデータベース内でのJSONを用いた非構造化データの利用について考察し、重要なSQLiteのJSON関数について説明し、データの保存と取得における役割を議論し、実践的なSQLクエリ例を示しました。SQLiteでのJSONデータ操作の基本を理解することは、このトピックの高度な探求にふさわしい土台を築きます。
始めましょう！
SQLiteにおけるJSON処理の完全理解によるSQLとNoSQL機能の統合
SQLiteのJSON処理能力に関する知識を深めることは、SQLとNoSQLの良さを組み合わせ、混合データ形式を管理するための効率的なオールインワンソリューションを提供します。SQLiteにおけるJSONデータのサポートは、MongoDBのようなデータベースに匹敵する非構造化データの力強いツールにSQLiteを変えます。
SQLiteの高度なJSON統合は、JSONの柔軟性とSQLiteの堅牢性を結びつけ、現代のデータ重視型アプリケーションに最適です。SQLiteのJSON機能は、データの保存と取得だけでなく、JSONデータに対するSQLライクな操作を可能にし、構造化データと非構造化データの管理の間に橋を架けています。
このガイドでは、実践的なスキルセットをSQLiteのJSON関数で充実させるために、実践的なSQLクエリ例を通じて学びます。各セクションは、あなたの理解を深め、実世界のJSONデータ操作でSQLiteを使いこなすための第一歩を提供することを目的としています。
最後まで学ぶことで、SQLiteで利用可能なJSONデータ処理のツールセットを完全に備え、どんなJSONデータ構造にも対処できるようになります。インデックスの適用方法、パス式でのクエリ、フィルタリング、さらにはデータの検証方法について学びます。これらは、構造化環境で動的データを扱うための基本的なタスクです。
1. SQLite内でのJSONの統合方法
SQLiteの組み込みJSON関数は、JSONとSQLiteの統合において重要な役割を果たしています。SQLiteバージョン3.38.0、2022年2月22日にリリースより、JSON関数はデフォルトで含まれるようになりましたが、以前は拡張機能でした。これは、このバージョン以前はSQLiteのJSON関数がオプトインであったのに対し、現在はデフォルトで利用可能であり、コンパイル時オプションを設定することで必要に応じて無効化できることを意味します。
JSONデータをSQLiteにインポートするには、シンプルなINSERT SQLクエリを使用できます。また、第三者ツールやスクリプティング技術を利用して、大規模なJSONデータセットを一括インポートすることも可能です。JSONデータを抽出するためには、json_extract()関数を活用し、JSONデータ列から特定のキーに関連する値を取得できます。
2. SQLiteのJSON関数を活用した高度なJSONデコードとSQLクエリ
このセクションでは、SQLiteにおける高度なJSON関数とその機能を探索し、各関数に対するSQLクエリの例を使用して説明します。このブログ投稿全体では、movieという名前のサンプル生成されたJSONデータを参照データとして使用します。
データをmovieという名前のテーブルに、dataという名前の1つのフィールドに挿入し、これらのサンプルクエリを実行し始めることができます。以下のクエリでは、JSON関数の入力テキストを使用して、関数の説明を明確にするために、セクション3からデータベースに挿入されたデータに戻ります。
この例では、シンプルさを保つために、最初のJSONデータのシンプルなバージョンを使用します。
{
"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."
}SQLiteのjson_error_position()関数によるエラー検出
json_error_position()関数は、JSONデータの構文内のエラーを検出するために使用できます。入力文字列が有効なJSONであれば0を返し、そうでなければ最初のエラーの文字位置を返します。
例えば、この関数の入力としてこのような壊れたJSON文字列がある場合:
SELECT
json_error_position ( '{"Name":"Naked of Truth","Year":1979,' ) AS err_positionこのクエリを実行した結果は、エラー構文が発生した位置であり、この場合は末尾に欠けている「}」の位置です。
| error_position |
|---|
| 38 |
SQLiteでjson_patch()関数を使用してJSONオブジェクトをマージする
json_patch()関数は2つのJSONオブジェクトをマージし、JSONオブジェクトの追加、変更、削除を可能にします。
例えば、このクエリは2つのJSON入力を1つのJSONに結合します。
SELECT
json_patch ( '{"Name":"Naked of Truth"}', '{"Year": 2011}' ) AS patched_json;結果はこのようなものになります。つまり、両方のフィールドから構成されるJSONオブジェクトです。
| patched_json |
|---|
| {“Name”:”Naked of Truth”,”Year”:2011} |
SQLiteでjson_set()関数を使用してJSONフィールドを操作する
json_set()関数はJSONプロパティを追加または置換するために使用されます。json_set()は最初の引数としてJSON文字列を取り、次にパス/値のペアをゼロ個以上取ります。結果は、提供されたパスと値のペアに基づいて値を追加または置換することで作成されたJSON文字列になります。
例えば、前のクエリのJSONデータに基づいて、DirectorフィールドをJSONデータに追加したい場合、このようなクエリを書くことができます。
SELECT
json_set ( '{"Name":"Naked of Truth","Year":2011}', '$.Director', 'Ellynn OBrien' ) AS json_data;そして結果はこのようなものになります。
| json_data |
|---|
| {“Name”:”Naked of Truth”,”Year”:2011,”Director”:”Ellynn OBrien”} |
SQLiteのjson_quote()関数
json_quote()関数はシンプルで、入力値をダブルクォートで囲むだけで、有効なJSON文字列にします。以下はその簡単なクエリ例です：
SELECT
json_quote ( 'Naked Of Truth' ) AS valid_json_string;そして、結果は次のようになります：
| valid_json_string |
|---|
| “Naked of Truth” |
SQLiteでの集約におけるjson_group_object()およびjson_group_array()JSON関数の使い方
SQLiteのこれらのJSON関数については、前の例と比較してサンプルのJSONデータを拡張する必要があります。各関数の使用例を理解しやすく示すためです。これが、このセクションの冒頭で述べた、データベース内のmovieテーブルで、dataというフィールドがあると仮定します：
| data |
|---|
| {“ID”: 1, “Name”: “Forgotten in the Planet”, “Year”: 1970, “Genre”: [“Comedy”, “Crime”], “Director”: “Henrie Randell Githens”, “Cast”: [“Adrian Gratianna”, “Tani O’Hara”, “Tessie Delisle”], “Runtime”: 90, “Rate”: 7.0} |
| {“ID”: 2, “Name”: “The Obsessed’s Fairy”, “Year”: 1972, “Genre”: [“Adventure”], “Director”: “Susanne Uriel Lorimer”, “Cast”: [“Dacy Dex Elsa”, “Matilde Kenton Collins”], “Runtime”: 98, “Rate”: 9.5} |
| {“ID”: 3, “Name”: “Last in the Kiss”, “Year”: 1965, “Genre”: [“History”, “Animation”], “Director”: “Simone Mikey Bryn”, “Cast”: [“Margery Maximilianus Shirk”,”Harri Garwood Michelle”], “Runtime”: 106, “Rate”: 4.1} |
json_group_array()集約関数とSQLクエリ例
json_group_array()関数は、SQLiteの他の集約関数と同様に、複数の行のデータを単一のJSON配列にまとめます。
例えば、このクエリは、レートが6より大きいすべての映画の名前を含むJSON配列を返します：
SELECT
json_group_array ( json_extract ( data, '$.Name' ) ) AS movie_names
FROM
movie
WHERE
json_extract ( data, '$.Rate' ) > 6そして、結果は次のようになります：
| movie_names |
|---|
| [“Forgotten in the Planet”, “The Obsessed’s Fairy”] |
json_group_object() SQLクエリ例でのJSON関数
json_group_object()関数は、クエリの2つの列をグループ化してJSONオブジェクトを作成します。ここで、最初の列はキーとして、2番目の列は値として使用されます。最初の列はJSONフィールドのキー名として使用され、2番目の列はそれらの値として使用されます。
例えば、このクエリは、movieのRateが6より大きい場合にのみ、各フィールドの名前が映画のIDで、フィールドの値が対応する名前であるJSONオブジェクトを返します。これにより、最後の映画は除外されます。
SELECT
json_group_object ( json_extract ( Data, '$.ID' ), json_extract ( Data, '$.Name' ) ) AS movie_rates
FROM
movie
WHERE
json_extract ( Data, '$.Rate' ) > 5
結果はこのようなものになります。JSONオブジェクトは、最初と2番目の映画のIDと名前で構成されています。なぜなら、これらはRateが5より大きいからです。
| movie_rates |
|---|
| {“1”: “Forgotten in the Planet”,”2″:”The Obsessed’s Fairy”} |
SQLiteでjson_each()とjson_tree()のテーブル値関数を使用してJSONデータを解析
SQLiteは、JSONデータを操作するための強力なテーブル値関数json_each()とjson_tree()を提供しています。これらには、パスパラメーターの有無に応じて異なる深さでJSONと対話できるバリエーションがあります。
これがSQLiteデータベースの映画テーブルのデータフィールドに挿入された唯一のJSON値であると仮定し、その集約関数について説明を始めましょう:
| data |
|---|
| { “ID”: 1, “Name”: “Forgotten in the Planet”, “Year”: 1970, “Genre”: [“Comedy”, “Crime”], “Director”: “Henrie Randell Githens”, “Cast”: [“Adrian Gratianna”, “Tani O’Hara”, “Tessie Delisle”], “Runtime”: 90, “Rate”: 7.0 } |
SQLiteでのjson_each()関数とSQLクエリ例
SQLiteのjson_each()関数は、JSONオブジェクトを行に分割し、各行がJSONオブジェクトのフィールドを表しますが、ネストされたJSONフィールドのレベル1のみを通過します。
例えば、このクエリはJSONデータの各フィールドに対して8行を返します:
SELECT
key,
value,
type
FROM
movie,
json_each ( data )結果は次のようになり、JSONの各フィールドのキーと値を行としてリストアップします。配列フィールドGenreとCastはそのままリストされ、関数はそれらに入って2番目のレベルの項目をリストアップすることはありません:
| key | Value | Type |
|---|---|---|
| ID | 1 | integer |
| Name | Forgotten in the Planet | text |
| Year | 1970 | integer |
| Genre | [“Comedy”,”Crime”] | array |
| Director | Henrie Randell Githens | text |
| Cast | [“Adrian Gratianna”,”Tani O’Hara”,”Tessie Delisle”] | array |
| Runtime | 90 | integer |
| Rate | 7.0 | real |
SQLiteでのjson_tree()関数とSQLクエリ例
SQLiteのjson_tree()関数は、JSONデータを完全にトラバースして解析するために使用されます。つまり、すべてのネストされたレベルを通って各フィールドに入ります。json_tree()関数は、JSON全体を通過し、その各部分を調べ、それから見つけたすべての要素を詳細に示すテーブルを提供します。
json_tree()は結果を行のセットとして表示し、最も複雑なネストされたJSONデータであっても明確な視覚化を提供します。このテーブルは、各要素の名前、データの種類、その値、およびJSON構造内の位置を示しています。
したがって、このクエリは、ネストされたCastフィールドを含むJSONオブジェクトの構造を記述する複数の行を返します。
SELECT
key,
value,
type
FROM
movie,
json_tree ( data )上記のクエリの結果は次のようになります。
| key | Value | Type |
|---|---|---|
| {“ID”:1,”Name”:”Forgotten in the Planet”,”Year”:1970,”Genre”:[“Comedy”,”Crime”],”Director”:”Henrie Randell Githens”,”Cast”:[“Adrian Gratianna”,”Tani O’Hara”,”Tessie Delisle”],”Runtime”:90,”Rate”:7.0} | object | |
| ID | 1 | integer |
| Name | Forgotten in the Planet | text |
| Year | 1970 | integer |
| Genre | [“Comedy”,”Crime”] | array |
| 0 | Comedy | text |
| 1 | Crime | text |
| Director | Henrie Randell Githens | text |
| Cast | [“Adrian Gratianna”,”Tani O’Hara”,”Tessie Delisle”] | array |
| 0 | Adrian Gratianna | text |
| 1 | Tani O’Hara | text |
| 2 | Tessie Delisle | text |
| Runtime | 90 | integer |
| Rate | 7 | real |
パスパラメータを使用すると、json_tree()はJSONの特定の部分に焦点を当てることができます。JSON内の特定のパスを第二引数としてjson_tree()に与えると、そこから探索を開始します。
たとえば、このクエリはCastフィールド以外のすべてを無視し、このネストされたJSON配列の焦点を絞ったビューを提供します。
SELECT
key,
value,
type
FROM
movie,
json_tree ( data, '$.Cast' )上記のクエリの結果は次のようになります。
| key | Value | Type |
|---|---|---|
| 0 | Adrian Gratianna | text |
| 1 | Tani O’Hara | text |
| 2 | Tessie Delisle | text |
豆知識：SQLiteの公式ドキュメントのJSONのURLの’1’に気付いたことはありますか？それには物語があるのでしょうか？JSONサポートが最初にSQLiteでリリースされた2015年に、作成者は’JSON1’が単に一連のバージョンの始まりであると予想していました—JSON2、JSON3など。しかし、楽しいところは、’JSON1’が非常に効果的で効率的であったため、’JSON2’や’JSON3’を作成する必要がなかったことです。そのため、’JSON1’の’1’は単なるバージョンインジケータではなく、成功の印です！
3. SQLiteで任意の複雑なJSONデータをクエリする実践的なアプローチ
SQLiteのJSON関数をSQLiteの組み込み関数と連携させることで、より高度なデータ検索を実行できます。ここでは、集計、フィルタリング、パス式などの例をいくつか紹介します。
投稿の冒頭で述べたように、残りのセクションの例で使用されるmovieテーブルのJSONデータは次のようになります。
| data |
|---|
| {“ID”: 1, “Name”: “Forgotten in the Planet”, “Year”: 1970, “Genre”: [“Comedy”, “Crime”], “Director”: “Henrie Randell Githens”, “Cast”: [“Adrian Gratianna”, “Tani O’Hara”, “Tessie Delisle”], “Runtime”: 90, “Rate”: 7.0} |
| {“ID”: 2, “Name”: “The Obsessed’s Fairy”, “Year”: 1972, “Genre”: [“Comedy”, “Adventure”], “Director”: “Susanne Uriel Lorimer”, “Cast”: [“Dacy Dex Elsa”, “Matilde Kenton Collins”], “Runtime”: 98, “Rate”: 9.5} |
| {“ID”: 3, “Name”: “Last in the Kiss”, “Year”: 1965, “Genre”: [“History”, “Animation”], “Director”: “Simone Mikey Bryn”, “Cast”: [“Margery Maximilianus Shirk”,”Harri Garwood Michelle”], “Runtime”: 106, “Rate”: 4.1} |
SQLiteでJSON関数を使用して集計SQLクエリを作成する
このアプローチでは、JSON関数とSQLiteの組み込み集計関数を組み合わせて、JSONデータに対する計算を実行します。例えば、コメディジャンルの映画の平均ランタイムを次のクエリを使用して計算できます。
SELECT
AVG( json_extract ( data, '$.Runtime' ) ) AS average_runtime
FROM
movie AS M,
json_each ( json_extract ( M.data, '$.Genre' ) ) AS T
WHERE
T.value = 'Comedy';上記のクエリの結果は、データベース内のコメディージャンルの映画が2つあり、そのランタイムが90と98であるため、それらの平均は次のようになります。
| average_runtime |
|---|
| 94 |
複数の条件でJSONデコードとデータフィルタリング
SQLiteではjson_extract()関数を使用して、SQLクエリのWHERE句で詳細なフィルタリングを実行できます。例えば、キャストメンバーが2人以上であり、Rateが特定の値以上の映画をフィルタリングできます。
SELECT
json_extract ( data, '$.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;上記のクエリの結果は次のようになります。
| movie_name | movie_rate | cast_size |
|---|---|---|
| The Obsessed’s Fairy | 9.5 | 2 |
SQLiteでパス式を使用してJSONデータから特定の値を抽出する
パス式を使用すると、特定のアドレスにあるネストされたJSONデータにアクセスできます。この例では、歴史のような特定のジャンルの映画を監督したすべての映画 監督者のリストを返します。
SELECT DISTINCT
json_extract ( data, '$.Director' ) AS movie_director
FROM
movie,
json_each ( json_extract ( data, '$.Genre' ) )
WHERE
value = 'History';上記のクエリの結果は次のようなものになります:
| movie_director |
|---|
| Simone Mikey Bryn |
4. SQLiteでJSONデータのスキーマを確認する方法
SQLiteでのJSONデータのスキーマチェックは、データの構造と一貫性を確保し、将来のエラー処理を改善し、複雑なデータ操作を簡略化する方法です。SQLiteにはスキーマ検証のための組み込み関数はありませんが、JSONとCHECK関数を使用してこの目的に対応できます。
SQLite関数json_type()とcheck()を使用してJSON構造をチェックする
json_type()関数は、JSONデータ内のフィールドのタイプをチェックするために使用できます。例えば、前述の映画テーブルの作成に基づいて、映画のJSONデータを格納するテーブルを作成する際に、各エントリに名前と年のフィールドがあり、年が整数であることを確認したいとします。そのためには、テーブル作成時にjson_type()関数を使用したCHECK制約を使用できます。
CREATE TABLE movie ( data TEXT CHECK ( json_type ( data, '$.Name' ) IS NOT NULL AND json_type ( data, '$.Year' ) = 'integer' ) );ここでjson_type()は、JSONデータ内の指定されたフィールド、NameとYearのタイプをチェックします。新しい挿入や更新操作がNameが存在しないデータやYearが整数でないデータを追加しようとすると、CHECK()制約が失敗し、操作が拒否されます。これにより、movieテーブル内のJSONデータのデータ整合性が維持されます。
SQLiteでjson_valid()関数を使用したJSONデータの検証
json_valid()関数は、JSON標準フォーマットの観点からJSONデータの有効性を確認し、スキーマ検証の程度を提供します。例えば、挿入前にJSONデータの整合性を確保するために、以下のような検証チェックを適用できます：
INSERT INTO movie ( data ) SELECT
'{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}' AS movie_input
WHERE
json_valid ( movie_input );このステートメントでは、json_valid()は提供されたJSON文字列が有効かどうかをチェックします。有効であればデータがmovieテーブルに挿入され、そうでなければ操作がスキップされます。このセーフティーメカニズムにより、構造不良のJSONデータの挿入が防がれます。
次の例を考えてみましょう。movieテーブルの作成段階での制約と挿入時のjson_valid()チェックの2つのルールを組み合わせたものです。以下のクエリを考えてみましょう：
INSERT INTO movie ( data ) SELECT
'{"Year":"1979"}' AS movie_input
WHERE
json_valid ( movie_input );このクエリの結果は、「CHECK制約に失敗しました」エラーメッセージになります。これは、入力値がNameフィールドを持たず、Yearフィールドが整数でないため、挿入が失敗するからです。提供されたJSONデータは有効なJSONですが、それでも挿入は失敗します。
さらに、複雑で入れ子になったJSONデータに対するより徹底的なスキーマ検証のために、PythonのJSONschemaライブラリも検討してみてください。
5. SQLiteでの入れ子になったJSONデータの管理方法
SQLiteでの入れ子になったJSONデータのナビゲーションは、いくつかの課題を提示することがあります。しかし、SQLiteの組み込みJSON関数はこのプロセスをストレートフォワードにし、管理可能にします。ここでは、SQLiteで入れ子になったJSONを管理するためのいくつかの戦略を見ていきます。
SQLクエリを使用した階層型JSONデータの展開
SQLiteのjson_each()およびjson_extract()関数を使用して、入れ子になったJSONデータの層をナビゲートできます。このクエリはjson_each()を使用してデータを解析し、json_extract()を使用して必要な情報を選択的に引き出します。
例えば、このクエリは、dataフィールドの各JSONレコードのCast配列を掘り下げ、movieテーブルのmoviesをリストアップします。そして、2人以上のCastメンバーを持つmoviesを表示します。
SELECT
key,
json_extract ( data, '$.Name' ) AS movie_name,
json_extract ( data, '$.Year' ) AS movie_year,
json_array_length ( json_extract ( data, '$.Cast' ) ) AS cast_size
FROM
movie,
json_each ( data )
WHERE
type = 'array'
AND cast_size > 2
GROUP BY
movie_name;上記のクエリの結果は以下のようになります:
| key | movie_name | movie_year | cast_size |
|---|---|---|---|
| Simone Mikey Bryn | Forgotten in the Planet | 1970 | 3 |
SQLクエリによるJSON配列の操作
JSONオブジェクトは配列の形で重要な情報を保持しています。json_tree()とjson_extract()を組み合わせることで、これらの入れ子になった配列を反復処理し、データを抽出することができます。
例えば、このクエリは各Actorの名前を、各映画レコードのCast配列から取得します:
SELECT
json_extract ( data, je.fullkey ) AS actor,
json_extract ( data, '$.Name' ) AS movie_name,
json_array_length ( data, '$.Cast' ) AS cast_size
FROM
movie,
json_tree ( data ) AS je
WHERE
( je.type = 'text' )
AND ( je.fullkey LIKE '%Cast%' );このクエリの結果は以下の通りです:
| actor | movie_name | cast_size |
|---|---|---|
| Adrian Gratianna | Forgotten in the Planet | 3 |
| Tani O’Hara | Forgotten in the Planet | 3 |
| Tessie Delisle | Forgotten in the Planet | 3 |
| Dacy Dex Elsa | The Obsessed’s Fairy | 2 |
| Matilde Kenton Collins | The Obsessed’s Fairy | 2 |
| Margery Maximilianus Shirk | Last in the Kiss | 2 |
| Harri Garwood Michelle | Last in the Kiss | 2 |
| Adrian Gratianna | Forgotten in the Planet | 3 |
| Tani O’Hara | Forgotten in the Planet | 3 |
| Tessie Delisle | Forgotten in the Planet | 3 |
SQLiteのjson_each()関数を使用したJSONデータの平坦化
時に、入れ子になったJSON構造を平坦化することで、JSONオブジェクトに対する複雑なクエリを解決するための実践的なアプローチとなることがあります。SQLiteのjson_tree()関数は、JSONオブジェクトを平坦化するために使用できます。
例えば、このクエリはjson_tree()を使用して、JSONデータを完全に平坦化されたキー-値ペアのテーブルに変換し、最初の映画レコードの各プライマリ値タイプを取得します。
SELECT
jt.fullkey,
jt.key,
jt.value
FROM
movie,
json_tree ( data ) AS jt
WHERE
( jt.key<> '' )
AND ( jt.type IN ( 'integer', 'text', 'real' ) )
AND json_extract ( data, '$.ID' ) = 1このクエリの結果は以下の通りです:
| fullkey | key | value |
|---|---|---|
| $.ID | ID | 1 |
| $.Name | Name | Forgotten in the Planet |
| $.Year | Year | 1970 |
| $.Genre[0] | 0 | Comedy |
| $.Genre[1] | 1 | Crime |
| $.Director | Director | Henrie Randell Githens |
| $.Cast[0] | 0 | Adrian Gratianna |
| $.Cast[1] | 1 | Tani O’Hara |
| $.Cast[2] | 2 | Tessie Delisle |
| $.Runtime | Runtime | 90 |
| $.Rate | Rate | 7 |
これらの方法を採用することで、SQLiteで複雑なJSONデータを効率的に解析、管理、およびデコードすることができます。これは、複雑なJSONデータを扱う際に非常に価値があります。
6. SQLiteでJSONデータに対するクエリ最適化のためのインデックスの使用方法
JSONデータをSQLiteでインデックス化することは、検索操作を最適化し、特に大規模データセットに対するクエリパフォーマンスを向上させる効果的な方法です。特定のJSONプロパティに基づいてインデックスを作成することで、JSON列上の検索操作を大幅に高速化できます。
このアプローチの背後にある原理は単純です。リソースを消費する可能性のあるフルテーブルスキャンを行い、各行のJSONを解析する代わりに、SQLiteはインデックスを活用して興味のある行を迅速に検索できます。
SQLiteでJSONデータにSQLインデックスを追加する方法
実用的な例としてmovieデータセットを考えてみましょう。たとえば、Nameで映画を頻繁に検索する場合、このプロパティにインデックスを作成することが有益です。
CREATE INDEX idx_name ON movie ( json_extract ( data, '$.item.Name' ) );ここで、dataはJSONデータの列であり、movieはテーブルです。json_extract()関数は各movieのJSONデータのNameを抽出し、SQLiteはこの値を使用してインデックスを作成します。
このクエリを実行し、インデックスが確立されると、SQLiteはNameで映画を検索する際に迅速にデータを取得できます。idx_nameインデックスが設置されていると、このクエリは大幅に高速化されます。したがって、SQLiteのJSONデータにインデックスを追加することは、強力な最適化機能を提供し、大規模なJSONデータセットを効率的に管理する方法となります。
SQLiteでJSONデータの複数フィールドに対して1つのインデックスを作成する方法
別の例を考えてみましょう。特定のデータを複数のフィールドに基づいてより頻繁に検索する場合があります。例えば、映画の名前と年をよく検索する場合、これらのプロパティに対してインデックスを作成することが有益です。SQLiteでは、計算された式に対してインデックスを作成することができます。
CREATE INDEX idx_name_year ON movie ( json_extract ( data, '$.Item.Name' ), json_extract ( data, '$.Item.Year' ) );再び、このインデックスが確立されると、SQLiteは映画の名前と年でクエリを実行する際に迅速にデータを取得できます。
7. SQLiteのJson5サポート
JSON5は、いくつかのECMA互換の構文をサポートし、JSONをよりユーザーに適した設定言語にするために導入されました。SQLiteはJSON5拡張機能をバージョン3.42.0でサポートするようになりました。SQLiteはJSON5拡張機能を含むJSONテキストを読み取り、解釈できますが、SQLiteの関数が生成するJSONテキストは、規範的なJSONの定義に厳密に従います。以下は、SQLiteのJSONサポートにJSON5拡張機能が追加する主な機能のいくつかです。
SQLite JSON内のコメントを含むJSONオブジェクト
JSON5は、シングル（//…）およびマルチライン（/…/）コメントを許可します。これは、JSONデータ内に直接コンテキストや説明を追加するために特に便利です。コメントの例を以下に示します。
/* A
multi-line
comment
in JSON5 */
{
"key": "value" // A single-line comment in JSON5
}SQLite JSON内のクォートなしオブジェクトキー
JSON5では、オブジェクトキーを引用符なしの識別子として使用でき、JSON構文を簡素化できます。ただし、これは厳密にJSON標準に従うシステムとの互換性を制限する可能性があることに注意してください。
{ key: "value" }JSONオブジェクト内のマルチライン文字列
JSON5は、改行文字をエスケープすることでマルチライン文字列をサポートします。これは、大きな文字列を扱う場合や、文字列をより読みやすい形式でフォーマットする場合に役立ちます。
{ key: "This is a \\\\\\\\ multiline string" }SQLiteにおけるJson5と規範的なJSONの検証
ここでは、JSON5および標準的なJSONオブジェクトの完全な検証手法について説明し、SQLiteデータベースにおける正確なSQLクエリ例によるサポートを解説します。
文字列が有効なJSON5かどうかを判定するには、json_error_position()関数を使用できます。この関数は、文字列が正しく形成されたJSONまたはJSON5でない場合に非ゼロ値を返します。例を示します。
SELECT
json_error_position ( '{ key: "value"}' ) AS error_position;このクエリの結果は0になり、エラーが検出されないことを示します。ここではキーが引用符で囲まれていないものの、これはJSON5の有効な拡張であるためです。
| error_position |
|---|
| 0 |
一方、JSON5文字列を標準的なJSONに変換するには、json()関数を使用します。この関数はJSON5入力を認識して処理しますが、出力は標準的なJSONのみです。これにより、標準的なJSONを期待するシステムとの下位互換性が確保されます。例を示します。
SELECT
JSON ( '{key: "value"}' ) AS canonical_json;このクエリの結果は、キーが引用符で囲まれたJSON5形式から変換された標準的なJSONになります。
| canonical_json |
|---|
| {“key”: “value”} |
ただし、json_valid()関数は、入力が標準的なJSONでなくても有効なJSON5であっても、偽を報告し続けます。これは、標準的なJSONとJSON5の両方をSQLiteで扱う際の重要な違いです。次のクエリを考えてみましょう。
SELECT
json_valid ( '{key: "value"}' ) AS valid_json;このクエリの結果は0になり、キーが引用符で囲まれていないため、標準的なJSON形式に違反していることを示します。
| valid_json |
|---|
| {“key”: “value”} |
8. SQLiteでJSONを扱う際の一般的な間違いとトラブルシューティング
SQLiteでJSONデータを扱う際には、特定のメカニズムについての深い理解を持つことで避けられる共通の落とし穴がいくつかあります。関数の正しい使用法などがその一例です。以下は、いくつかの重要な考慮事項です。
SQLiteのJSON解析フェーズでJSONデータの構文エラーをデバッグする方法
JSONデータは、SQLiteデータベースで解析および処理できるように、特定の標準構文に従って正しくフォーマットされている必要があります。JSON文字列が不適切にフォーマットされている場合、SQLiteはそれを解釈できず、エラーが発生します。たとえば、括弧が一致しない、引用符の誤用、またはコンマの誤置が考えられます。
SQLiteは、json_valid()関数を提供しており、その名前が示す通り、JSON文字列の検証に使用されます。json_valid()関数は、入力が適切に形成されたJSON文字列である場合に1を返し、そうでない場合は0を返します。例を示します。
SELECT json_valid('{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}');JSON文字列内の構文エラーの場合、json_error_position()関数を使用して、エラーが発生した文字列内の位置を特定できます。
SELECT json_error_position('{"Name":"Naked of Truth","Year":1979}');JSONデータに対してクエリを実行する際のJSON関数の誤用
JSON関数の誤用は別の共通の問題であるため、SQLiteでのJSON関数とその使用法に関する確固たる理解を確保することが、データ処理の成功に不可欠です。例えば、間違ったパスを使用したり、SQLiteのJSON配列のゼロベースのインデックスシステムを考慮に入れなかったりすると、エラーや誤ったデータの取得が発生する可能性があります。
SQLiteのJSON関数でのBLOBサポートなし
SQLiteでJSON関数とBLOBsを使用しようとしていないことを確認することが重要です。なぜなら、SQLiteのすべてのJSON関数は現在、引数のいずれかがBLOBであり、有効なJSONとして入力されていない場合にエラーをスローするからです。SQLiteは現在、JSONのバイナリエンコーディングをサポートしておらず、これは将来の潜在的な機能強化です。
SQLiteでJSONデータをSQLクエリで検証する方法
SQLiteのjson()関数は、引用符を追加し、必要な文字をエスケープするなど、文字列のJSONフォーマットを強制するために主に使用されます。json()関数を誤って使用すると、エラー捕捉が不足し、データの一貫性が失われる可能性があります。
ただし、JSONを検証するように設計されているわけではありません。JSON文字列を検証したり、構文エラーを見つけたりするためには、以前に説明したようにjson_valid()およびjson_error_position()関数を使用してください。
まとめ
この包括的なガイドでは、JSONとSQLiteの強力な統合を通じて旅をしました。この組み合わせが提供する多くの機会について洞察を提供しました。SQLiteのJSON関数の概要から始め、SQLクエリ例での詳細な使用例について説明しました。
私たちはSQLite内の階層型JSONデータを扱う高度なクエリ技術を探求しました。この旅は、JSONデータのデコードと管理のメカニズムに深く入り、SQLiteの関数の有用性を強調しました。例えば、json_each()やjson_tree()です。また、JSONデータを平坦化することの効率的なデータ処理への価値についても触れました。
次に、しばしば見落とされがちな重要な領域、インデックス作成によるパフォーマンス向上について説明しました。この強力な最適化は、クエリのパフォーマンスを大幅に高速化し、JSONでSQLiteの経験を向上させることができます。新世代のJSON5拡張についても議論し、JSONデータのフォーマットにより柔軟性をもたらしました。
最後に、SQLiteでJSONを扱う際の一般的な間違いとトラブルシューティングのヒントについて説明し、正しいJSON構文の重要性とSQLiteのJSON関数の適切な使用を強調しました。
覚えておいてください、学びと実験がSQLiteでJSONの完全な可能性を引き出す鍵です。これらの技術をプロジェクトに応用する際には、同じ旅にある他の人への助けとなる経験を共有してください。それでは、学びを続け、SQLiteでのJSONの境界を押し進めましょう。良いJSONの使い方を！
Source:
https://dzone.com/articles/how-to-master-advanced-json-querying-in-sqlite