查询嵌套数据

如果您使用 flatten_arrays=FALSE（默认）加载 JSON 或 Avro 数据，则 __raw__ 列中的 VMap 数据可以包含多个嵌套结构。事实上，任何 VMap JSON 或 Avro 数据都可以包含嵌套结构。此部分描述如何以最好方式查询此类数据。

查询 VMap 嵌套值

要查询嵌套结构，您可以使用多个 maplookup() 函数，每个级别一个。但是，最有效的方法是使用括号 ([]) 运算符。

解析或提取 VMap 数据时，默认行为是修整数据。修整的 VMap 数据将键名连接成一个长名称，使用默认分隔符 (.) 或用户定义的分隔符分隔元素。

要对 VMap 数据中的嵌套结构使用括号运算符，数据不能被修整。此外，您不能对任何现有的修整 VMap 数据使用括号运算符。

要正确加载或提取 VMap 数据，请为 fjsonparser、favroparser 和 mapjsonextractor() 函数指定 flatten_maps=FALSE。

嵌套 JSON 的括号运算符

此示例使用以下 JSON 数据作为嵌套数据的示例。将此数据另存为 restaurant.json：

{
  "restaurant" : {
      "_name_" : "Bob's pizzeria",
      "cuisine" : "Italian",
      "location" : {"city" : "Cambridge", "zip" : "02140"},
      "menu" : [{"item" : "cheese pizza", "price" : "$8.25"},
                {"item" : "chicken pizza", "price" : "$11.99"},
                {"item" : "spinach pizza", "price" : "$10.50"}]
  }
}

创建 Flex 表 rests，并使用 restaurant.json 文件加载它：

=> COPY rests FROM '/home/dbadmin/tempdat/restaurant.json' PARSER fjsonparser (flatten_maps=false);
 Rows Loaded
-------------
           1
(1 row)

将数据加载到 Flex 表后，有两种方法可以使用括号访问嵌套数据：

• 从 __raw__ 列开始，后跟括号中的字符值

• 从最顶层元素的名称开始，后跟括号中的字符值

两种方法同样有效。以下是两者的示例：

=> SELECT __raw__['restaurant']['location']['city'] FROM rests;
  __raw__
-----------
 Cambridge
(1 row)
=> SELECT restaurant['location']['city'] from rests;
 restaurant
------------
 Cambridge
(1 row)

推特数据的括号运算符

此示例展示如何从推特数据中提取一些基本信息。

创建 Flex 表 tweets 并加载一些数据后，Flex 表有一个推文块。

在下面的 SELECT 语句中，注意如何指定表 tweets 的 __raw__ 列（后跟括号运算符）来定义相关虚拟列 (['delete']['status']['user_id'])。此查询使用 COUNT() 函数计算已删除推文的数量并输出 10 个结果：

=> SELECT  __raw__['delete']['status']['user_id'] as UserId, COUNT(*) as TweetsDelete from tweets
-> WHERE mapcontainskey(__raw__, 'delete')
-> GROUP BY __raw__['delete']['status']['user_id']
-> ORDER BY TweetsDelete DESC, UserID ASC LIMIT 10;
  UserId   | TweetsDelete
-----------+--------------
 106079547 |            4
 403474369 |            4
 181188657 |            3
 223136123 |            3
 770139481 |            3
 154602299 |            2
 192127653 |            2
 215011332 |            2
 23321883  |            2
 242173898 |            2
(10 rows)