掌握SQLite中的高级JSON查询技巧

在前一篇文章《基础学习：如何在SQLite中使用JSON》中，我们深入探讨了SQLite的关键JSON函数及其功能。我们探究了在SQLite数据库中使用JSON作为非结构化数据的方法。关键的是，我们详细介绍了一些必要的SQLite JSON函数，讨论了它们在数据存储和检索中的作用，并随后提供了实际的SQL查询示例。这种对SQLite中处理JSON数据的基础理解，为你深入探索该主题奠定了基础。

让我们开始吧！

通过全面掌握SQLite中的JSON处理来整合SQL与NoSQL能力

深化你对SQLite JSON处理能力的了解，结合了SQL和NoSQL的最佳特性，为管理混合数据格式提供了一个高效、一体化的解决方案。SQLite对JSON数据的支持使其成为处理非结构化数据的强大工具，类似于MongoDB等数据库。

SQLite的高级JSON集成将JSON的灵活性与SQLite的稳健性相结合，非常适合当今数据密集型应用。SQLite的JSON功能不仅限于存储和检索数据，还支持对JSON数据进行类似SQL的操作，架起了结构化与非结构化数据管理之间的桥梁。

本指南通过实际的SQL查询示例，专注于提升你在SQLite中使用JSON函数的实际技能。每个部分旨在加深你的理解，并让你在实际的JSON数据操作中领先一步。

最终，你将全面掌握SQLite中处理JSON数据的工具集，能够应对各种JSON数据结构。你将学习如何应用索引、使用路径表达式查询、过滤甚至验证数据——这些是使用SQLite中的JSON函数在结构化环境中处理动态数据的关键任务。

1. 如何在SQLite中集成JSON

SQLite内置的JSON函数在整合JSON与SQLite方面发挥着关键作用。自2022年2月22日发布的SQLite版本3.38.0起，JSON函数默认包含在内，而此前它们是一个扩展选项。这意味着在此版本之前，SQLite中的JSON函数是可选加入的，而现在它们默认可用，并且可以通过设置编译时选项来选择退出，以防需要禁用它们。

你可以使用简单的INSERT SQL查询将JSON数据导入SQLite。此外，还可以利用第三方工具或脚本技术批量导入大型JSON数据集。要提取JSON数据，可以利用json_extract()函数，该函数从JSON数据列中提取与特定键关联的值。

2. 利用SQLite JSON函数进行高级JSON解码和SQL查询

在本节中，我们将深入探讨SQLite中高级JSON函数及其功能，通过SQL查询示例逐一展示。本文将使用名为movie的示例生成的JSON数据作为参考，以此数据进行分析：

您可以将此数据插入名为movie的表中，该表仅含一个名为data的字段，并从此刻开始针对此表运行这些示例查询。在接下来的查询中，我们将使用JSON函数的输入文本，以便直接解释各函数的功能，并在第3节开始时回到数据库中已插入的数据。

为简化示例，我们将使用第一份JSON数据的简化版本：

{
    "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中使用json_error_position()函数进行错误检测

json_error_position()函数可用于检测JSON数据语法中的任何错误。如果输入字符串是有效的JSON，则返回0；否则，将返回第一个错误出现的字符位置。

例如，若将以下损坏的JSON字符串作为此函数的输入：

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

执行此查询的结果将是错误语法发生的位置，在本例中，是缺少结尾“}”的位置。

在SQLite中使用json_patch()函数合并JSON对象

json_patch()函数用于合并两个JSON对象，允许添加、修改和删除JSON对象。

例如，以下查询将两个JSON输入合并为一个JSON：

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

结果将如下所示，一个由两个字段构成的JSON对象：

通过使用SQLite中的json_set()函数操作JSON字段

json_set()函数用于添加或替换JSON属性。json_set()接受一个JSON字符串作为其第一个参数，后跟零个或多个路径/值对。结果将是一个JSON字符串，根据提供的路径和值对添加或替换值。

例如，基于之前的查询JSON数据，如果你想向JSON数据中添加一个Director字段，你可以编写如下查询：

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

结果将如下所示：

SQLite中的json_quote()函数

json_quote()函数是一个简单的函数，它只需用双引号将输入值包裹起来，使其成为一个有效的JSON字符串。以下是该函数的一个简单查询示例：

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

其结果将类似于：

如何在SQLite中使用json_group_object()和json_group_array()JSON函数进行聚合

对于SQLite中的这一组JSON函数，我们需要扩展示例JSON数据，以便与之前的示例进行比较，以清晰展示每个函数的使用场景。假设这是数据库中的movie表，其中有一个名为data的字段，如本节开头所述：

使用SQL查询示例的json_group_array()聚合函数

json_group_array()函数类似于SQLite中的任何其他聚合函数，它将多行数据聚合成一个单一的JSON数组。

例如，以下查询将返回一个JSON数组，其中包含所有评分大于6的电影名称：

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

而结果将类似于：

使用SQL查询示例的json_group_object() JSON函数

json_group_object()函数通过查询中的两列创建一个JSON对象，其中第一列用作键，第二列用作值。第一列将作为JSON字段的键名，第二列作为它们的值。

例如，此查询将返回一个JSON对象，其中每个字段的名称是电影的ID，字段的值是对应的名称，如果movie的Rate大于6，这将排除最后一部电影：

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

结果将类似于这样，一个JSON对象，由前两部电影的ID和名称组成，因为它们的Rate大于5：

使用json_each()和json_tree()在SQLite中解析JSON数据的表值函数

SQLite提供了两个强大的表值函数来处理您的JSON数据，json_each()和json_tree()。它们有带路径参数和不带路径参数的变体，允许您在不同深度与您的JSON数据交互。

假设这是你唯一插入到SQLite数据库电影表数据字段中的JSON值，接下来我们将对其上的聚合函数进行解释：

SQLite中的json_each()函数及SQL查询示例

json_each()函数将一个JSON对象分解为行，每行代表JSON对象中的一个字段，仅遍历第一层嵌套的JSON字段。

例如，以下查询将针对JSON数据中的每个字段返回8行：

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

结果将类似这样，列出JSON中每个字段的键和值作为一行，可以看到，数组字段Genre和Cast被原样列出，该函数并未深入它们以列出第二层项目：

SQLite中的json_tree()函数及SQL查询示例

json_tree()函数用于完全遍历和解析JSON数据，意味着它会深入每个字段，遍历所有嵌套层级。json_tree()函数遍历JSON，检查其每个部分，然后提供一个详细列出所发现每个元素的表格。

json_tree()函数将结果展示为一列行，清晰呈现最复杂嵌套的JSON数据。该表格告知每个元素的名称、数据类型、值及其在JSON结构中的位置。

因此，此查询将返回多行，描述JSON对象的结构，包括嵌套的Cast字段：

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

上述查询的结果可能如下所示：

通过路径参数，json_tree()能够聚焦于JSON的特定部分。若将JSON中的特定路径作为第二个参数传递给json_tree()，它将从该处开始探索。

例如，此查询忽略Cast字段之外的所有内容，提供此嵌套JSON数组的专注视图：

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

上述查询的结果可能如下所示：

有趣的事实：你是否注意到SQLite官方JSON文档URL中的’1’，并好奇它是否有故事？当SQLite于2015年首次发布JSON支持时，创建者预期’JSON1’仅是系列版本的开始——JSON2、JSON3等。但有趣的是：’JSON1’如此高效，以至于他们从未需要创建’JSON2’或’JSON3’。因此，’JSON1’中的’1’不仅是版本指示符，更是成功的标志！

3. 在SQLite中查询任意复杂JSON数据的实用方法

结合使用SQLite的JSON函数与内置函数，能够执行更为复杂的数据查询。以下是一些示例，涵盖了聚合、筛选及路径表达式的应用。

如文章开头所述，本节及后续所有示例中，movie表内的JSON数据格式如下：

利用JSON函数构建SQLite聚合SQL查询

此方法通过结合JSON函数与SQLite内置聚合函数，对JSON数据进行计算处理。例如，要计算喜剧类别电影的平均时长，可采用以下查询：

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';

由于数据库中存在两部喜剧电影，其时长分别为90分钟和98分钟，因此上述查询结果将显示它们的平均时长：

多条件下的JSON解码与数据筛选

在SQLite中，可通过json_extract()函数进行深入筛选，将其应用于SQL查询的WHERE子句中。例如，筛选出演员阵容至少包含两位且Rate高于特定值的电影：

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;

上述查询将得到如下结果：

运用路径表达式从SQLite的JSON数据中提取特定值

路径表达式可用于访问嵌套JSON数据中的特定地址。例如，此示例返回所有电影 导演的列表，这些导演曾执导过某个特定类型（如历史）的电影。

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

上述查询的结果可能类似于以下内容：

4. 如何在SQLite中检查JSON数据的架构

在SQLite中检查JSON数据的架构是一种确保数据结构和一致性的方法，有助于改进未来的错误处理并简化复杂的数据操作。尽管SQLite没有内置的架构验证功能，但可以使用其JSON功能和CHECK函数来实现这一目的。

使用json_type()和check()SQLite函数检查JSON结构

json_type()函数可用于检查JSON数据中字段的类型。例如，基于之前创建的电影表，假设在创建存储电影JSON数据的表时，您希望确保每个条目都包含Name和Year字段，且Year为整数。为此，可以在表创建中使用带有json_type()函数的CHECK()约束：

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

这里json_type()用于检查JSON数据中指定字段（即Name和Year）的类型。如果尝试在Name不存在或Year不是整数的情况下进行新插入或更新操作，CHECK()约束将失败，从而拒绝该操作。这有助于维护movie表中JSON数据的数据完整性。

使用SQLite中的json_valid()函数验证JSON数据

函数json_valid()从JSON标准格式的角度验证JSON数据的合法性，提供了一种模式验证的机制。例如，为了确保在插入前JSON数据的完整性，可以进行如下验证检查：

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

在此语句中，json_valid()检查提供的JSON字符串是否有效。如果有效，数据将被插入到movie表中；如果无效，则跳过该操作。这种保护措施防止了格式错误的JSON数据的插入。

让我们考虑另一个结合了这两条规则的例子：在创建movie表时的约束以及在插入时进行的json_valid()检查。考虑以下查询：

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

此查询结果将显示“CHECK约束失败”错误消息，因为输入值没有Name字段且Year字段不是整数，故插入操作会失败，尽管提供的JSON数据本身是有效的JSON。

此外，对于更全面地验证复杂嵌套的JSON数据，您可以考虑使用Python的JSONschema库。

5. 如何在SQLite中管理嵌套JSON数据

在SQLite中处理嵌套和层次化的JSON数据可能会带来一些挑战。然而，SQLite内置的JSON函数简化了这一过程，使其易于管理。以下是一些管理SQLite中嵌套JSON数据的策略。

使用SQL查询展开层次化JSON数据

SQLite的json_each()和json_extract()函数可以帮助您遍历嵌套JSON数据的各层。考虑以下查询，它使用json_each()解析数据，并使用json_extract()有选择地提取所需信息。

例如，此查询将深入到movie表中data字段内每个JSON记录的Cast数组，并列出拥有超过2名Cast成员的movies：

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;

上述查询的结果可能类似于这样：

通过SQL查询遍历JSON数组

JSON对象以数组形式存储重要信息，结合使用json_tree()和json_extract()，可以遍历这些嵌套数组并从中提取数据。

例如，此查询从每部电影记录的Cast数组中提取每位Actor的名字：

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%' );

此查询的结果将是这样：

在SQLite中使用json_each()函数平铺JSON数据

有时，通过平铺简化嵌套的JSON结构是解决针对JSON对象的某些复杂查询的实用方法。SQLite的json_tree()函数可用于平铺JSON对象。

例如，此查询使用json_tree()将JSON数据转换为完全平铺的键值对表，该查询将提取每部电影记录的每个主要值类型，遍历数组和对象：

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

此查询的结果将是这样：

采用这些方法，可以高效地解析、管理和解码SQLite中的JSON数据，这在处理复杂JSON数据时极为宝贵。

6. 如何在SQLite中对JSON数据进行索引以优化查询

在SQLite中对JSON数据进行索引是一种优化搜索操作和提升查询性能的有效方法，尤其适用于大型数据集。通过基于某些JSON属性创建索引，可以显著加快对JSON列的搜索操作。

这一方法的原理很简单。与其对整个表进行扫描并逐行解析JSON数据，这种做法可能消耗大量资源，SQLite可以利用索引快速定位感兴趣的行。

如何在SQLite中对JSON数据添加SQL索引

我们以movie数据集为例进行实际操作。例如，如果你经常按Name搜索电影，那么在该属性上创建索引将大有裨益：

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

这里，data是包含JSON数据的列，movie是表名。json_extract()函数用于提取每部movie的JSON数据中的Name，SQLite利用此值来创建索引。

一旦运行此查询并建立了索引，SQLite 就能在您通过名称查询电影时快速检索数据。有了 idx_name 索引，这一查询将显著加快。因此，在 SQLite 中为 JSON 数据添加索引提供了强大的优化能力，使其成为管理大型 JSON 数据集的高效方式。

如何在 SQLite 中为 JSON 数据的多个字段创建索引

我们再考虑一个例子，其中您可能经常基于不止一个字段查询特定数据。例如，如果您经常按名称和年份搜索电影，那么在这两个属性上共同创建索引将是有益的。在 SQLite 中，可以通过在计算表达式上创建索引来实现：

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

同样，一旦建立了这个索引，SQLite 就能在您按名称和年份查询电影时快速检索数据。

7. SQLite 对 Json5 的支持

JSON5的引入是为了支持一些与ECMA兼容的语法，并使JSON更适合作为配置语言使用。SQLite在版本3.42.0中引入了JSON5扩展支持。虽然SQLite能够读取和解释包含JSON5扩展的JSON文本，但SQLite函数生成的任何JSON文本都将严格符合规范JSON的定义。以下是JSON5扩展为SQLite中的JSON支持添加的一些主要特性：

SQLite JSON中的带注释JSON对象

JSON5允许使用单行（//…）和多行（/…/）注释。这对于直接在JSON数据中添加上下文或解释特别有用。以下是JSON对象中注释的示例：

/* A
multi-line
comment
in JSON5 */

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

SQLite JSON中无引号的键对象

在JSON5中，对象键可以是未加引号的标识符，简化了JSON语法。但需要注意的是，这可能会限制与严格遵循JSON标准的系统的兼容性。

{  key: "value" }

JSON对象中的多行字符串

JSON5支持多行字符串，可以通过转义换行符实现。当处理大型字符串或以更易读的格式设置字符串时，这非常有用。

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

SQLite中Json5与规范JSON的验证对比

在此，我们将详细介绍JSON5和标准JSON对象的完整验证技术，并通过SQLite数据库中的精确SQL查询示例来阐述其支持情况。

要判断一个字符串是否为有效的JSON5，可使用json_error_position()函数。若字符串非良好构成的JSON或JSON5，该函数将返回非零值。以下是一个示例：

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

此查询结果为0，表明未检测到错误，尽管键未加引号，但这在JSON5中是有效的扩展。

另一方面，若要将JSON5字符串转换为标准JSON，可使用json()函数。虽然该函数能识别并处理JSON5输入，但其输出仅为标准JSON。这确保了与期望标准JSON的系统的向后兼容性。以下是一个示例：

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

此查询结果将是一个从JSON5格式转换而来的标准JSON，此处键已被加引号：

然而，需要注意的是，json_valid()函数对于非标准JSON的输入，即使其为有效的JSON5，仍将报告为假。在SQLite中同时处理标准JSON和JSON5时，这一区别至关重要。例如，考虑以下查询：

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

此查询结果为0，表明这不是有效的JSON，因其包含未加引号的键，违反了标准JSON格式：

8. 在SQLite中处理JSON时的常见错误与故障排除

在SQLite中处理JSON数据时，存在一些常见的陷阱，通过深入理解特定机制（如函数的正确使用）可以避免这些问题。以下是一些关键考虑因素。

如何在SQLite的JSON解析阶段调试JSON数据中的语法错误

JSON数据必须格式正确并遵循特定的标准语法，才能在SQLite数据库中进行解析和处理。如果JSON字符串格式不当，SQLite将无法解释它，从而导致错误。例如，可能存在括号不匹配、引号使用错误或逗号放置不当的情况。

SQLite提供了json_valid()函数用于验证JSON字符串，顾名思义。json_valid()函数如果输入是格式良好的JSON字符串则返回1，否则返回0。这里有一个示例：

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

对于JSON字符串中的语法错误，可以使用json_error_position()函数来识别字符串中错误发生的位置：

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

查询JSON数据时对JSON函数的错误使用

误用JSON函数是另一个常见问题，因此确保对SQLite中JSON函数及其使用有坚实理解对于成功处理数据至关重要。例如，使用错误的路径或未考虑到SQLite中JSON数组的零基索引系统可能导致错误或数据检索不正确。

SQLite的JSON函数不支持BLOB

确保不要尝试在SQLite的JSON函数中使用BLOB，因为目前SQLite中的所有JSON函数在遇到任何参数为BLOB而非有效JSON输入时会抛出错误。SQLite当前不支持JSON的任何二进制编码，尽管这可能是未来的潜在增强功能。

如何在SQLite中通过SQL查询验证JSON数据

SQLite中的json()函数主要用于通过添加引号、转义必要字符等方式强制字符串遵循JSON格式。错误使用json()函数可能导致无法捕获错误和潜在的数据不一致。

然而，它并不设计用于验证JSON。要验证JSON字符串或查找语法错误，请使用之前讨论过的json_valid()和json_error_position()函数。

总结

在本综合指南中，我们深入探讨了JSON与SQLite的强大集成，揭示了这种结合所提供的广阔机遇。我们从SQLite的JSON函数概述开始，结合SQL查询示例详细介绍了它们的使用场景。

我们深入探讨了在SQLite中处理层次化JSON数据的高级查询技巧。这一探索之旅深入到了解码和管理JSON数据的机制，突显了SQLite函数如json_each()和json_tree()的实用性。同时，我们也强调了将JSON数据扁平化以提高数据处理效率的重要性。

随后，我们转向一个常被忽视的重要领域：通过索引提升性能。这种强大的优化手段能显著加快查询速度，提升使用SQLite处理JSON的体验。接着，我们讨论了新一代的JSON5扩展，为JSON数据格式化带来更多灵活性。

最后，我们探讨了一些常见错误和故障排除技巧，以平滑您在SQLite中使用JSON的旅程，重申了正确JSON语法和SQLite JSON函数恰当使用的重要性。

请记住，学习和实践是解锁SQLite中JSON全部潜力的关键。当您将这些技巧应用于您的项目时，请分享您的经验，以帮助那些走在相似旅程上的人。让我们继续学习，不断突破界限，探索SQLite中的JSON世界。祝您使用JSON愉快！