如何在SQLite中精通高級JSON查詢

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。我们探讨了在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，并跟随实际的SQL查询示例。这一对如何在SQLite中处理JSON数据的基本理解，为您深入探讨该主题奠定了基础。

让我们开始吧！

通过完全掌握SQLite中的JSON处理，整合SQL和NoSQL能力

深入了解SQLite的JSON处理能力，结合了SQL和NoSQL的最佳特性，提供了一个高效、一体化的解决方案，用于管理混合数据格式。SQLite对JSON数据的支持使其成为非结构化数据的强大工具，类似于MongoDB等数据库。

SQLite 的進階 JSON 整合將 JSON 的靈活性與 SQLite 的穩健性結合，非常適合現今數據密集型的應用。SQLite 的 JSON 功能不僅限於存儲和檢索數據，還允許對 JSON 數據進行類似 SQL 的操作，搭建了結構化與非結構化數據管理之間的橋樑。

本指南通過實際的 SQL 查詢示例，專注於提升您在 SQLite 中使用 JSON 函數的實用技能。每個章節旨在加深您的理解，並讓您在真實世界的 JSON 數據操作中領先一步。

最終，您將掌握 SQLite 中處理 JSON 數據的完整工具集，能夠應對任何 JSON 數據結構。您將學習如何應用索引、使用路徑表達式查詢、過濾，甚至驗證數據——這些都是使用 SQLite 中的 JSON 函數在結構化環境中處理動態數據的關鍵任務。

1. 如何在 SQLite 中整合 JSON

SQLite內建的JSON函數在整合JSON與SQLite方面扮演著關鍵角色。自SQLite版本3.38.0起，於2022年2月22日發布，JSON函數已預設包含，在此之前則需作為擴展添加。這意味著在此版本之前，SQLite中的JSON函數是可選的，而現在它們默認可用，僅在需要時通過設置編譯時選項來禁用。

您可以使用簡單的插入SQL查詢將JSON數據導入SQLite。此外，您還可以利用第三方工具或腳本技術批量導入大型JSON數據集。要提取JSON數據，可以使用json_extract()函數，該函數從JSON數據列中提取與特定鍵關聯的值。

2. 利用SQLite JSON函數進行高級JSON解碼和SQL查詢

在本節中，我們將探討SQLite中高級JSON函數及其功能，並使用SQL查詢示例逐一說明。在本篇博客文章中，我們將使用名為movie的樣本生成JSON數據作為參考，用於分析數據：

您可以將數據插入名為movie的表中，該表僅含有一個名為data的字段，並從現在開始針對此表運行這些示例查詢。在以下查詢中，我們將使用JSON函數的輸入文本，以便直接解釋函數的功能，然後我們將回到數據庫中插入的數據，從第3節開始。

為了簡化此示例，我們將使用第一個JSON數據的簡化版本：

{
    "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."
}

使用json_error_position()函數在SQLite中進行錯誤檢測

json_error_position()函數可用於檢測JSON數據語法中的任何錯誤。如果輸入字符串是有效的JSON，則返回0；否則，它將返回第一個錯誤的字符位置。

例如，如果您有一個作為此函數輸入的損壞JSON字符串，如下所示：

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

運行此查詢的結果將是發生錯誤語法的位置，在本例中，是缺少“}”結尾的位置：

在SQLite中使用json_patch()函數合併JSON物件

json_patch()函數用於合併兩個JSON物件，允許添加、修改和刪除JSON物件。

例如，以下查詢將兩個JSON輸入合併為一個JSON：

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

結果將如下所示，一個由兩個欄位構成的JSON物件：

使用SQLite中的json_set()函數操作JSON欄位

json_set()函數用於添加或替換JSON屬性。json_set()接受一個JSON字串作為其第一個參數，後跟零個或多個路徑/值對。結果將是一個JSON字串，根據提供的路徑和值對添加或替換值。

例如，基於先前查詢的JSON數據，如果您想向JSON數據中添加一個Director欄位，您可以編寫如下查詢：

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

而結果將如下所示：

SQLite中的json_quote()函數

json_quote() 函數相當簡單，它僅將輸入值用雙引號包裹，使其成為有效的 JSON 字符串。以下是其簡單查詢示例：

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

而結果將類似於以下內容：

如何在 SQLite 中使用 json_group_object() 和 json_group_array() JSON 函數進行聚合

對於 SQLite 中的這組 JSON 函數，我們需要擴展樣本 JSON 數據，與之前的示例相比，以便以易於理解的方式展示每個函數的用途。假設這是您在數據庫中的 movie 表，其中包含一個名為 data 的字段，如本節開始所述：

使用 SQL 查詢示例的 json_group_array() 聚合函數

json_group_array() 函數類似於 SQLite 中的任何 其他聚合函數，它將多行數據組合成單個 JSON 數組。

例如，此查詢將返回一個 JSON 數組，其中包含所有評分大於 6 的電影名稱：

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

而結果將類似於以下內容：

使用SQL查詢範例的json_group_object() JSON函數

json_group_object()函數透過將查詢中的兩個欄位進行分組來建立JSON物件，其中第一個欄位用作鍵，第二個欄位用作值。第一個欄位將作為JSON欄位的鍵名，第二個欄位則作為其值。

例如，此查詢將返回一個JSON物件，其中每個欄位的名稱是電影的ID，欄位的值是對應的Name，如果movie的Rate大於6，則會排除最後一部電影：

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

結果將類似於這樣，一個JSON物件，包含第一部和第二部電影的ID和Name，因為它們的Rate大於5：

使用json_each()和json_tree()在SQLite中解析JSON數據的表值函數

SQLite提供了兩個強大的表值函數來處理您的JSON數據，json_each()和json_tree()。它們有帶路徑參數和不帶路徑參數的變體，允許您在不同深度與您的JSON互動。

假設這是您在SQLite資料庫的電影表中數據字段插入的唯一JSON值，讓我們開始解釋在它之上的聚合函數：

SQLite中的json_each()函數與SQL查詢示例

SQLite中的json_each()函數將JSON對象分解成行，每行代表JSON對象中的一個字段，僅遍歷嵌套JSON字段的第一層。

例如，此查詢將為JSON數據中的每個字段返回8行：

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

結果將類似於此，列出JSON中每個字段的鍵和值作為一行，如您所見，數組字段Genre和Cast如實列出，該函數並未進入它們以列出第二級項目：

SQLite中的json_tree()函數與SQL查詢示例

SQLite中的json_tree()函數用於完全遍歷和解析JSON數據，意味著它將進入每個字段通過所有嵌套層級。json_tree()函數遍歷JSON，檢查其每個部分，然後給您一個詳細列出它找到的每個元素的表。

json_tree() 將結果顯示為一系列的行，即使是最複雜的嵌套 JSON 數據也能提供清晰的視圖。此表格告訴您每個元素的名稱、數據類型、其值以及它在 JSON 結構中的位置。

因此，此查詢將返回多行，描述 JSON 對象的結構，包括嵌套的 Cast 字段：

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

上述查詢的結果可能如下所示：

通過路徑參數，json_tree() 可以聚焦於 JSON 的特定部分。如果您給 json_tree() 提供 JSON 中的特定路徑作為第二個參數，它將從那裡開始探索。

例如，此查詢忽略 Cast 字段之外的所有內容，提供此嵌套 JSON 數組的專注視圖：

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

上述查詢的結果可能如下所示：

有趣的事實：您是否曾注意到 SQLite 官方 JSON 文檔 的 URL 中的 ‘1’，並想知道它是否有故事？當 JSON 支持最初於 2015 年在 SQLite 中發布時，創建者預計 ‘JSON1′ 只是一系列版本的開始——JSON2、JSON3 等。但有趣的是：’JSON1’ 如此有效和高效，以至於他們從未需要創建 ‘JSON2’ 或 ‘JSON3’。因此，’JSON1’ 中的 ‘1’ 不僅僅是版本指示符——它是成功的標誌！

3. 在 SQLite 中查詢任何複雜 JSON 數據的實用方法

透過結合SQLite的JSON函數與其內建函數，您能夠執行更複雜的數據查詢。以下是一些示例，涵蓋了聚合、篩選及路徑表達式等操作。

如文章開頭所述，本節之後所有示例中，movie表內的JSON數據將呈現如下形式：

利用SQLite中的JSON函數構建聚合SQL查詢

此方法涉及將JSON函數與SQLite的內建聚合函數結合使用，以對JSON數據進行計算。例如，您可以計算被歸類為喜劇的電影的平均片長，使用以下查詢：

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';

上述查詢的結果將類似於此，因資料庫中有兩部喜劇電影，其片長分別為90和98分鐘，因此平均片長將如下所示：

使用多重條件進行JSON解碼與數據過濾

您可以利用SQLite中的json_extract()函數，在SQL查詢的WHERE子句中進行深入過濾。例如，您可以基於特定條件篩選電影，如演員陣容達兩人以上且Rate高於某個值的電影。

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;

上述查詢的結果將類似於此：

在SQLite中利用路徑表達式提取JSON數據的特定值

路徑表達式可用於存取特定地址的嵌套JSON資料。此範例返回所有電影 導演的列表，這些導演曾執導過某個特定類型（如歷史）的電影。

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

上述查詢的結果可能類似於以下內容：

4. 如何在SQLite中檢查JSON資料的結構

在SQLite中檢查JSON資料的結構是一種確保資料結構和一致性的方法，有助於改善未來的錯誤處理並簡化複雜的資料操作。儘管SQLite沒有內建的結構驗證功能，但您可以利用其JSON功能和CHECK函數來實現這一目的。

使用json_type()和check()SQLite函數檢查JSON結構

json_type()函數可用於檢查JSON資料中某個欄位的類型。例如，基於先前創建的電影表，假設在創建用於存儲電影JSON資料的表時，您希望確保每個條目都包含Name和Year欄位，且Year為整數。為此，您可以在表創建時使用與json_type()函數結合的CHECK()約束：

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

這裡json_type()用於檢查JSON數據中指定字段（即Name和Year）的類型。如果進行新的插入或更新操作時試圖添加數據，而Name不存在或Year不是整數，那麼CHECK()約束將失敗，該操作將被拒絕。這有助於維護movie表中JSON數據的完整性。

使用SQLite中的json_valid()函數驗證JSON數據

json_valid()函數從JSON標準格式的角度驗證JSON數據的有效性，提供了一定程度的模式驗證。例如，為了在插入前確保JSON數據的完整性，可以進行如下驗證檢查：

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

在這條語句中，json_valid()檢查提供的JSON字符串是否有效。如果是，則將數據插入movie表；如果不是，則跳過該操作。這種保護措施防止了畸形JSON數據的插入。

讓我們考慮另一個結合兩條規則的例子：在movie表創建階段的約束以及插入時的json_valid()檢查。考慮以下查詢：

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

此查詢的結果將會是一條“CHECK constraint failed”錯誤訊息，因為輸入值缺少了Name欄位，且Year欄位並非整數，故插入操作將會失敗，儘管提供的JSON資料本身是有效的JSON。

此外，為了對複雜及嵌套的JSON資料進行更全面的結構驗證，您或許可以考慮使用Python的JSONschema庫。

5. 如何在SQLite中管理嵌套JSON資料

在SQLite中導航嵌套和層次化的JSON資料可能會帶來一些挑戰。然而，SQLite內建的JSON函數簡化了這一過程，使其變得可管理。以下是一些管理SQLite中嵌套JSON的策略。

使用SQL查詢展開層次化JSON資料

SQLite的json_each()和json_extract()函數能幫助您穿越嵌套JSON資料的各層。考慮以下使用json_each()解析資料並用json_extract()選擇性提取所需資訊的查詢。

例如，此查詢將深入每條JSON紀錄的data欄位中的movie表，並列出擁有超過2個Cast成員的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;

上述查詢的結果可能類似於以下內容：

透過SQL查詢導航JSON陣列

JSON物件能以陣列形式儲存重要資訊，透過結合使用json_tree()與json_extract()，您可以遍歷這些嵌套陣列並從中提取數據。

例如，此查詢從每部電影記錄的Cast陣列中提取每位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%' );

此查詢的結果將是這樣：

使用SQLite的json_each()函數展平JSON數據

有時，通過展平來簡化嵌套的JSON結構，對於解決針對JSON物件的某些複雜查詢是一種實用的方法。SQLite的json_tree()函數可用於展平JSON物件。

例如，此查詢使用json_tree()將JSON數據轉換為完全展平的鍵值對表，查詢將提取每個基本數據類型，同時遍歷陣列和物件，針對第一部電影記錄：

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

此查詢的結果將是這樣：

採用這些方法，您可以高效地解析、管理和解碼SQLite中的JSON數據，這在處理複雜的JSON數據時極為寶貴。

6. 如何在SQLite中對JSON數據使用索引以優化查詢

在SQLite中對JSON數據進行索引是一種有效的優化搜索操作和提升查詢性能的方法，特別適用於大型數據集。通過基於特定的JSON屬性創建索引，可以顯著加速JSON列上的搜索操作。

此方法背後的原理很簡單。與其進行全表掃描並逐行解析JSON，這種做法可能會消耗大量資源，SQLite可以利用索引快速定位感興趣的行。

如何在SQLite中對JSON數據添加SQL索引

讓我們以電影數據集為一個實際例子。例如，如果你經常通過名稱搜索電影，則在此屬性上創建索引將非常有利：

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

在這裡，數據是包含JSON數據的列，而電影是表名。json_extract()函數從每個電影的JSON數據中提取名稱，SQLite使用此值來創建索引。

一旦您執行此查詢並建立了索引，當您按其名稱查詢電影時，SQLite 能夠快速檢索數據。有了 idx_name 索引，此查詢將顯著加快。因此，在 SQLite 中對 JSON 數據添加索引提供了強大的優化能力，使其成為管理大型 JSON 數據集的高效方式。

如何在 SQLite 中對 JSON 數據的多個字段創建索引

讓我們考慮另一個例子，您可能經常根據多個字段查詢特定數據。例如，如果您經常按名稱和年份搜索電影，則在這些屬性上一起創建索引將是有益的。在 SQLite 中，這可以通過在計算表達式上創建索引來實現：

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

再次，當此索引建立後，SQLite 能夠快速檢索數據，當您按名稱和年份查詢電影時。

7. SQLite 中的 Json5 支持

JSON5 的推出是為了支援一些與 ECMA 相容的語法，並使 JSON 更適合作為配置語言使用。SQLite 在版本 3.42.0中引入了JSON5 擴展支援。儘管 SQLite 能夠讀取和解釋包含 JSON5 擴展的 JSON 文本，但 SQLite 函數生成的任何 JSON 文本都將嚴格符合規範 JSON 的定義。以下是 JSON5 擴展為 SQLite 中的 JSON 支援添加的一些主要功能：

SQLite JSON 中的帶註釋 JSON 物件

JSON5 允許使用單行（//…）和多行（/…/）註釋。這對於直接在 JSON 數據中添加上下文或解釋特別有用。以下是 JSON 物件中註釋的示例：

/* A
multi-line
comment
in JSON5 */

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

SQLite JSON 中無引號的物件鍵

在 JSON5 中，物件鍵可以是未加引號的識別符，簡化了 JSON 語法。然而，需要注意的是，這可能會限制與嚴格遵循 JSON 標準的系統的兼容性。

{  key: "value" }

JSON 物件中的多行字串

JSON5 支援多行字串，這可以通過轉義新行字符來實現。當處理大型字串或在更易讀的格式中格式化字串時，這非常有用。

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

SQLite 中 Json5 與規範 JSON 的驗證比較

在此，我们将探讨JSON5和规范JSON对象的完整验证技术，并通过SQLite数据库中的精确SQL查询示例来解释其支持情况。

要确定一个字符串是否为有效的JSON5，您可以使用json_error_position()函数。如果该字符串不是格式良好的JSON或JSON5，此函数将返回非零值。以下是一个示例：

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

此查询的结果将为0，表示未检测到错误，尽管键未加引号，因为这是JSON5的有效扩展。

另一方面，要将JSON5字符串转换为规范JSON，您可以使用json()函数。虽然此函数识别并处理JSON5输入，但它仅输出规范JSON。这允许与期望规范JSON的系统保持向后兼容性。以下是一个示例：

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

此查询的结果将是一个从JSON5格式转换而来的规范JSON，这里键被加上了引号：

然而，请注意json_valid()函数将继续对非规范JSON的输入报告为假，即使输入是有效的JSON5。这是在SQLite中同时处理规范JSON和JSON5时的一个重要区别。例如，考虑以下查询：

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

此查询的结果将为0，表示这不是有效的JSON，因为它有一个未加引号的键，违反了规范JSON格式：

8. 在SQLite中使用JSON时的常见错误和故障排除

在SQLite中處理JSON數據時，了解特定的機制及其正確使用方法，可以避免一些常見的陷阱。以下是幾個關鍵考慮因素。

如何調試SQLite中JSON解析階段的語法錯誤

JSON數據必須正確格式化，並遵循特定的標準語法，才能在SQLite數據庫中進行解析和處理。如果您的JSON字符串格式不當，SQLite將無法解釋它，從而導致錯誤。例如，您可能有括號不匹配、引號使用不當或逗號放置不當。

SQLite提供了json_valid()函數來驗證JSON字符串，顧名思義。json_valid()函數在輸入是格式良好的JSON字符串時返回1，否則返回0。以下是一個示例：

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

如果JSON字符串中存在語法錯誤，可以使用json_error_position()函數來識別字符串中錯誤發生的位置：

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

查詢JSON數據時對JSON函數的錯誤使用

誤用JSON函數是另一個常見問題，因此確保對SQLite中JSON函數及其使用有堅實的理解，對於成功處理數據至關重要。例如，使用錯誤的路徑或在SQLite的JSON數組的零基索引系統中未能考慮到這一點，可能導致錯誤或不正確的數據檢索。

SQLite 的 JSON 函數不支援 BLOB

在使用 SQLite 的 JSON 函數時，務必確保不要嘗試將 BLOB 與 JSON 函數一起使用，因為目前 SQLite 中的所有 JSON 函數在遇到其參數為 BLOB 而非有效的 JSON 輸入時會拋出錯誤。SQLite 目前不支持任何 JSON 的二進制編碼，這可能是未來的潛在增強功能。

如何在 SQLite 中進行 SQL 查詢 JSON 數據時進行 JSON 驗證

SQLite 中的json()函數主要用於通過添加引號、轉義必要字符等方式強制字符串遵循 JSON 格式。錯誤使用json()函數可能導致無法捕捉錯誤及潛在的數據不一致。

然而，它並未設計用於驗證 JSON。要驗證 JSON 字符串或查找語法錯誤，請使用先前討論過的json_valid()和json_error_position()函數。

總結

在本綜合指南中，我們深入探討了 JSON 與 SQLite 的強大整合，提供了對這種結合所帶來的廣闊機遇的洞察。我們從 SQLite 的 JSON 函數概述開始，並通過 SQL 查詢示例詳細介紹了它們的使用案例。

我們探討了在SQLite中處理層次化JSON數據的高級查詢技巧。這一旅程深入到了解碼和管理JSON數據的機制，突顯了SQLite函數如json_each()和json_tree()的實用性。我們還討論了將JSON數據扁平化以提高數據處理效率的重要性。

接著，我們轉向一個常被忽視的重要領域：通過索引來提升性能。這種強大的優化能大幅加快查詢速度，並增強您在SQLite中使用JSON的體驗。隨後，我們討論了新時代的JSON5擴展，為JSON數據格式化帶來更多靈活性。

最後，我們探討了一些常見錯誤和故障排除技巧，以平滑您在SQLite中使用JSON的旅程，強化了正確JSON語法和SQLite JSON函數適當使用的重要性。

記住，學習和實驗是解鎖SQLite中JSON全部潛能的關鍵。當您將這些技巧應用於您的項目時，請分享您的經驗以幫助處於相似旅程的其他人。讓我們繼續學習並在SQLite中使用JSON推動界限。祝您使用JSON愉快！