如何掌握SQLite中的高级JSON查询

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;

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

此处 json_type() 检查 JSON 数据中指定字段的类型、名称和年份。如果新的插入或更新操作尝试添加 Name 不存在或 Year 不是整数的数据，则 CHECK（） 约束将失败，并且该操作将被拒绝。这有助于维护电影表中 JSON 数据的数据完整性。

使用 json_valid() SQLite 中的函数验证 JSON 数据

该 json_valid() 函数从 JSON 标准格式 的角度验证 JSON 数据的有效性，提供一定程度的架构验证。例如，若要在插入之前确保 JSON 数据的完整性，可以应用验证检查，如下所示：

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。如果是，则将数据插入到电影表中，如果不是，则跳过该操作。此保护措施可防止插入格式错误的 JSON 数据。

让我们考虑另一个结合了这两个规则的示例，即电影表创建阶段的约束和 json_valid() 插入中的检查。考虑以下查询：

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

此查询的结果将是“CHECK 约束失败”错误消息，因为输入值没有 Name 字段，并且 Year 字段不是整数，因此即使提供的 JSON 数据是有效的 JSON，插入也会失败readthedocs.io/en/stable/“ spellcheck=”false“>JSONschema 库。

5. 如何在SQLite中管理嵌套的JSON数据

在SQLite中导航嵌套和分层的JSON数据可能会带来一些挑战。但是，SQLite的内置JSON函数简化了此过程并使其易于管理。在这里，您可以看到一些在 SQLite 中管理嵌套 JSON 的策略。

使用 SQL 查询展开分层 JSON 数据

SQLite json_each() 和 json_extract() 函数可以帮助您浏览嵌套的 JSON 数据层。请考虑此查询，该查询用于 json_each() 分析数据并 json_extract() 有选择地提取所需信息。

例如，此查询将深入挖掘表中字段中movie每个 JSON 记录data中的 Cast 数组，并列出具有 2 Cast 个以上成员的 movies Cast 数组：

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;

上述查询的结果如下所示：

通过 SQL 查询浏览 JSON 数组

JSON 对象可以以数组的形式保存重要信息，通过使用 json_tree() 和 json_extract() 组合，您可以遍历这些嵌套数组并从中提取数据fullkey ） AS actor，
json_extract （ data， ‘$.名称’ ） AS movie_name，
json_array_length （ data， ‘$.演员表’ ） AS cast_size
从
电影
json_tree （ data ） AS je
哪里
（ je.type = ‘文本’ ）
AND （ je.fullkey LIKE ‘%Cast%’ ）;“ data-lang=”“>

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%' );

此查询的结果如下：

使用 json_each() SQLite 中的函数展平 JSON 数据

有时，通过扁平化来简化嵌套的 JSON 结构可能是解决针对 JSON 对象的一些复杂查询的实用方法

例如，此查询用于 json_tree() 将 JSON 数据转换为键值对表，完全扁平化，该查询将获取第一个电影记录的每个主要值类型，并遍历数组和对象：

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

此查询的结果如下：

类型[1]

通过采用这些方法，您可以在 SQLite 中有效地解析、管理和解码 JSON 数据，这在处理复杂的 JSON 数据时非常宝贵。

6. 如何在SQLite中使用索引对JSON数据进行查询优化

在 SQLite 中为 JSON 数据编制索引是优化搜索操作和提高查询性能的有效方法，尤其是对于大型数据集

这种方法背后的原理很简单。SQLite可以利用 索引 快速找到感兴趣的行，而不是执行全表扫描并解析每一行的JSON，这可能会消耗资源。

如何在SQLite中对JSON数据添加SQL索引

让我们考虑一个数据集 movie 的实际示例。例如，如果您经常按 ， Name则在此属性上创建索引将是有益的：

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

这里，是 data 包含 JSON 数据的列，是 movie 表。该 json_extract() 函数提取 Name 每个 movie的 JSON 数据，SQLite 使用此值创建索引。

运行此查询并建立索引后，SQLite 可以在您通过其 Name.有了idx_name索引，此查询会快得多。因此，在 SQLite 中为 JSON 数据添加索引提供了强大的优化功能，使其成为管理大型 JSON 数据集的有效方法。

如何在SQLite中对JSON数据的多个字段创建一个索引

让我们考虑另一个示例，在该示例中，您可以基于多个字段更频繁地查询特定数据。例如，如果您经常按“名称”和“年份”进行搜索 movies ，则同时创建这些属性的索引将是有益的。在SQLite中，这可以通过在计算表达式上创建索引来完成：

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

同样，建立此索引后，SQLite可以在您按名称和年份查询电影时快速检索数据 SQLite 中的 Json5 支持

引入 JSON5 是为了支持一些与 ECMA 兼容的语法，并使 JSON 更适合用作配置语言。SQLite 在 3.42.0 版中引入了 JSON5 扩展支持。虽然 SQLite 可以读取和解释包含 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 扩展添加到 SQLite 中 JSON 支持的一些主要功能。

SQLite JSON 中带有注释的 JSON 对象

JSON5 允许单行 （//…） 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。下面是 JSON 对象中的注释示例：

/* A
multi-line
comment
in JSON5 */

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

SQLite JSON 中不带引号的对象键

在 JSON5 中，对象键可以是不带引号的标识符，从而简化了 JSON 语法。但是，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，这可以通过转义换行符来实现。这在处理大型字符串或以更具可读性的格式格式化字符串时非常有用。

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

Json5 与 SQLite 中的规范 JSON 验证

在这里，我们将介绍 JSON5 和规范 JSON 对象的完整验证技术，并通过 SQLite 数据库中精确的 SQL 查询示例来解释它们的支持 如果字符串不是格式正确的 JSON 或 JSON5，则此函数将返回非零值。下面是一个示例：

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

此查询的结果为 0，表示此处未检测到错误，即使键未加引号，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，您可以使用该 json() 函数。虽然此函数识别并处理 JSON5 输入，但它将仅输出规范 JSON。这允许向后兼容需要规范 JSON 的系统。下面是一个示例：

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

此查询的结果将是一个规范的 JSON，从 JSON5 格式转换而来，这使得此处引用的键：

但是，请注意，即使输入是有效的 JSON5，该 json_valid() 函数也将继续为非规范 JSON 的输入报告 false 例如，请考虑以下查询：

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

此查询的结果为 0，表示这不是有效的 JSON，因为它有一个不带引号的键，这违反了规范的 JSON 格式：

8. 在SQLite中使用JSON时的常见错误和故障排除

在SQLite中处理JSON数据涉及一些常见的陷阱，可以通过更深入地了解特定机制（例如正确使用函数）来避免这些陷阱。以下是一些关键注意事项。

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 字符串的格式不正确，SQLite 将无法解释它，从而导致错误。例如，您的括号可能不匹配、引号使用不正确或逗号放错位置。

顾名思义， json_valid() SQLite提供了用于验证JSON字符串的函数。 如果输入是格式正确的 JSON 字符串，则函数返回 1，否则返回 0。 json_valid() 下面是一个示例：

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

如果 JSON 字符串中出现语法错误，该 json_error_position() 函数可用于标识字符串中发生错误的位置：

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

查询 JSON 数据时不正确地使用 JSON 函数

滥用JSON函数是另一个常见问题，因此确保对JSON函数及其在SQLite中的用法有深入的了解对于成功处理数据至关重要

SQLite的JSON函数中没有BLOB支持

请务必确保没有尝试在SQLite中将BLOB与JSON函数一起使用，因为SQLite中的所有JSON函数当前都会 引发错误，如果它们的任何参数是BLOB 并且不是有效的JSON作为输入。SQLite目前不支持JSON的任何二进制编码，而这是未来潜在的增强功能。

如何在SQLite中查询JSON数据时进行JSON验证

json() SQLite 中的函数主要用于通过添加引号、转义必要的字符等来强制执行字符串的 JSON 格式。 不正确地使用该json()函数可能会导致缺乏错误捕获和潜在的数据不一致。

但是，它不是为验证 JSON 而设计的。若要验证 JSON 字符串或查找语法错误，请使用前面讨论的 json_valid() and json_error_position() 函数。

结束语

在这份综合指南中，我们介绍了 JSON 和 SQLite 的强大集成，深入了解了这种组合提供的巨大机会。我们首先概述了 SQLite 的 JSON 函数及其详细的用例和 SQL 查询示例。

我们探索了高级查询技术，例如在 SQLite 中处理分层 JSON 数据。该旅程深入探讨了解码和管理 JSON 数据的机制，突出了 SQLite 函数（如 json_each() 和 json_tree()）的有用性。我们还讨论了扁平化 JSON 数据以实现高效数据处理的价值。

然后，我们进入了一个经常被忽视的重要领域：通过索引提高性能。这种强大的优化可以大大提高查询性能，并增强 JSON 的 SQLite 体验。然后讨论了新时代的 JSON5 扩展，为您的 JSON 数据格式设置带来了更大的灵活性。

最后，我们解决了一些常见错误和故障排除技巧，以简化您在 SQLite 中使用 JSON 的旅程，加强了正确 JSON 语法和正确使用 SQLite JSON 函数的重要性。

请记住，学习和实验是在SQLite中释放JSON全部潜力的关键。当您将这些技术应用于您的项目时，请务必分享您的经验，以帮助其他人踏上类似的旅程。因此，让我们继续学习并在SQLite中使用JSON突破界限