Funções PostgreSQL JSON
Crie coluna/tabela JSON:
Agora a ferramenta de consulta foi aberta, você deve adicionar algum código para criar dados JSON. Usamos o comando Create Table para criar uma nova tabela "maquiagem" dentro do banco de dados embutido Postgres. Esta tabela contém duas colunas. Um deles armazena o ID do produto de maquiagem, e o sistema o incenta automaticamente. Outro é a coluna do tipo JSON “Data” usada para armazenar as informações do par de valores-chave nesta coluna da tabela de maquiagem. Outro comando, e.g., Insert Int, tem sido usado para inserir os pares de valor-chave ou informações do tipo JSON sobre produtos de maquiagem em uma coluna “Dados” da maquiagem da tabela. O botão "Executar" na barra de tarefas do editor de consultas foi pressionado para executar este código, como mostrado abaixo. As consultas funcionaram perfeitamente bem, e a mensagem de sucesso foi mostrada na área de saída.
Para ver se a coluna e os dados do tipo JSON foram criados e inseridos no banco de dados do Postgres com sucesso, você deve ver a área das tabelas. Lá você encontrará uma tabela "maquiagem". Clique com o botão direito do mou. Ele se expandirá ainda mais e você deve tocar na opção “All lines” para buscar os dados em uma visualização de grade. A saída será a mesma demonstrada na figura abaixo. Você pode ver os dados JSON na tabela.
Json_each:
Vamos explorar algumas funções do JSON para buscar os pares de valor-chave da respectiva coluna "Dados" da tabela "maquiagem". Nosso primeiro método JSON será o método json_each () para expandir a maioria dos objetos externos do JSON em um par de valores-chave. Na tabela acima da mecha, o "produto" é uma chave mais externa e o "marcador" é o valor mais externo. Os outros valores entre colchetes serão o valor de uma chave fora do suporte, e.g., "detalhes". A função json_each toma a coluna "Data" como um parâmetro dentro da consulta selecionada para buscar o par externo de valor-chave. A consulta declarada abaixo nos deu os 10 pares de valor-chave para 5 registros da tabela "Maquiagem" da coluna "Dados".
# Selecione JSON_EACH (column_name) de table_name;Json_each_text:
Este método de JSON funciona da mesma forma que a função acima, mas retorna o valor de uma chave como tipo "texto" dentro da saída. É por isso que não usamos a tabela de "maquiagem" aqui. Então, usamos a consulta abaixo com a função JSON_EECH_TEXT usando pares de valor-chave dentro dela. A saída mostra as teclas e valores separadamente como tipos de texto na tabela de saída.
# Selecione * de json_each_text ('“key”: “value”, “chave”: “value”');Json_object_keys:
Esta função do JSON foi usada para buscar as chaves do objeto mais externo dos dados JSON. Para acessar as chaves dos dados, você deve atribuir o objeto mais externo dos dados JSON como um parâmetro para esta função. Vamos supor que estamos dando a coluna "dados" dentro do parâmetro de json_object_keys (), enquanto indica o objeto "detalhes" com um operador. Isso significa que ele irá para a coluna "dados" e, dentro desta coluna, ele buscará as chaves de um objeto "detalhes" da maquiagem da tabela. Ao usar esta função na consulta selecionada do PostgreSQL, temos as chaves de um objeto "detalhes" e.g., tons e total, conforme a saída. Não se esqueça de usar o botão "Executar" da barra de tarefas do editor de consulta para executá -lo. Há um total de 10 chaves encontradas no objeto "Detalhes" da coluna "Dados". A consulta é declarada da seguinte maneira:
# Selecione json_object_keys (column_name-> 'object_name) de tabela_name;Json_typeof:
Esta função de JSON é usada especificamente no comando select para nos dizer o tipo de dados de qualquer objeto. Para esse fim, usamos a coluna "dados" e mencionamos o objeto "detalhes" para ver que tipo de dados os principais "detalhes" têm. Usamos o comando declarado abaixo no editor seguido pelo botão "Executar". Como os "detalhes" já são um objeto mais externo, ele mostra o tipo como "objeto" conforme a tabela de saída.
# Selecione json_typeof (column_name -> 'objeto') de tabela_name;Você também pode ver o tipo de dados que qualquer objeto tem, aproveitando -se mais. Para esse fim, você deve mencionar essa chave no parâmetro de uma função para obter seu tipo de valor. Então, mencionamos a coluna "dados" e, dentro dela, estaremos verificando o tipo de valor de uma chave "total" de um objeto mais externo "detalhe". A consulta abaixo foi executada através do botão "Executar" no editor de consultas e obteve os resultados como mostrado na imagem. Isso mostra que o valor de uma chave "total" é do tipo "número". Isso significa que o valor deve ser algum número inteiro, e isso é verdade.
# Selecione json_typeof (column_name 'objeto' -> 'key') de tabela_name;Array_to_json:
Este método foi usado no PostgreSQL para converter uma matriz em uma matriz JSON de matrizes. Para esse fim, atribuiremos uma matriz a esta função e a executaremos de acordo com o comando declarado abaixo. Você pode ver que mencionamos uma matriz multidimensional nessa função como um valor paramétrico. A função converteu sua matriz em uma linha do tipo JSON, conforme a saída mostrada na figura. Não se esqueça de mencionar o tipo de matriz no parâmetro.
# Selecione Array_to_json ('1,6, 12.35 ':: int []);Jsonb_pretty:
Este método é um bônus para este artigo. Este método fez parte dos tipos de dados JSONB. Este método foi usado para converter seus dados em um estilo bonito para mais consumo humano. Torna seus dados mais legíveis e fáceis para os usuários entender. Então, aplicamos essa função de alguns pares de "valor-chave" de tipos de dados JSOBB e pressionamos o botão "Executar". Tape duplo na linha de valor de saída para ver os resultados.
Esta função converteu os dados em um formato funcional conforme a saída.
Conclusão:
Este artigo consiste na implementação de algumas funções JSON mais populares no PostgreSQL, incluindo: JSON_EACH, JSON_EECH_TEXT, JSON_TYPEOF, ARRAY_TO_JSON e JSON_OBJECT_KEYS. Para entender melhor as funções JSON, você deve pelo menos tentar cada função para o maior número possível de códigos de exemplo. Esperamos.