人大金仓数据库中 JSON 字段查询、排序与优化技巧 - 不止于python

1

前言

在现代应用中，JSON 数据类型越来越常见，特别是在存储复杂结构化数据时。人大金仓数据库支持对 JSON 字段进行查询、排序等操作。本文将介绍如何在人大金仓数据库中进行 JSON 字段的查询、排序操作，结合嵌套字典和数组示例，以及条件过滤。最后，总结如何优化这些操作以提高执行效率。

2

操作符号

人大金仓数据库支持以下常用 JSON 查询操作符：

1 2	->：提取 JSON 对象 ->>：提取 JSON 键值（文本类型）

使用这些操作符，可以灵活地访问 JSON 字段中的嵌套数据并进行查询和排序操作。

3

示例数据结构

假设我们有一个表 cwa.test，其中的 data 字段包含以下 JSON 结构，且有一个时间字段 timestamp：

{  
    "user": {  
        "name": "John",  
        "details": {  
            "age": 30,  
            "skills": ["Python", "SQL", "Docker"],  
            "address": {  
                "city": "Beijing",  
                "zipcode": "100000"  
            }  
        }  
    },  
    "timestamp": "2024-01-15 10:30:00"  
}

1. 查询嵌套字典中的键值

从 user 字典中提取 name：

1 2	SELECT data->'user'->>'name' AS user_name FROM cwa.test;

2. 按嵌套字段进行排序

在查询时，可以对嵌套 JSON 字段进行排序操作。以下示例中，根据用户 details 中的 age 字段对结果进行排序：

1
2
3

SELECT data->'user'->'details'->>'age' AS user_age  
FROM cwa.test  
ORDER BY (data->'user'->'details'->>'age')::INT;

注意，这里使用了 ::INT 类型转换，将 JSON 提取出的年龄值从文本转换为整数进行排序。返回结果将按年龄从小到大排列。

3. 按嵌套时间字段排序

假设按照 JSON 字段中的 timestamp 对数据进行排序，可以使用以下 SQL：

1
2
3

SELECT data->>'timestamp' AS timestamp  
FROM cwa.test  
ORDER BY (data->>'timestamp')::TIMESTAMP;

这条查询将根据 timestamp 对结果进行升序排列，确保排序时正确处理时间格式。

4. 嵌套数组的查询和排序

如果 JSON 字段中包含数组，也可以对数组中的某个元素进行排序。例如，根据 skills 数组的第一个元素进行排序：

1
2
3

SELECT data->'user'->'details'->'skills'->>0 AS first_skill  
FROM cwa.test  
ORDER BY data->'user'->'details'->'skills'->>0;

该查询会返回用户技能的第一个值，并根据该值对结果进行排序。

5. 使用 `LIKE` 进行模糊查询

可以使用 LIKE 操作符对 JSON 字段进行模糊查询，例如查找名字包含 “Joh” 的用户：

1
2
3

SELECT *  
FROM cwa.test  
WHERE data->'user'->>'name' LIKE '%Joh%';

6. 使用 `BETWEEN` 进行时间范围查询

可以结合 BETWEEN 操作符对 JSON 中的时间字段进行范围查询。例如，查询 2024-01-01 到 2024-12-31 之间的记录：

1
2
3

SELECT *  
FROM cwa.test  
WHERE data->>'timestamp' BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

执行效率及优化建议

JSON 数据复杂度：嵌套越深的 JSON 字段解析越耗时，查询时间会相应增加。建议对常用查询字段提取为普通字段，便于建立索引。
索引限制：人大金仓不支持直接对 JSON 字段建立索引。如果频繁查询某个 JSON 字段，建议将其单独存储为表字段。
排序和类型转换：对 JSON 字段排序时，确保进行正确的类型转换，例如将字符串转换为整数或时间戳，避免性能问题。
减少嵌套解析次数：当需要访问多个嵌套层次时，建议将查询结果保存在临时表或缓存中，减少多次解析带来的性能开销。

5

总结

通过本文的示例，可以掌握如何在人大金仓数据库中进行 JSON 字段的查询、排序和条件过滤。要注意的是，在实际应用中，查询和排序的性能取决于 JSON 数据的复杂度、查询操作的频率等。为了保持良好的查询性能，建议对常用的 JSON 字段进行优化，例如将常用字段提取为表字段，利用索引提升查询效率。