目录一、将查询结果输出JSON格式1、FORJSONAUTO：SELECT语句的结果以JSON输出。2、FORJSONAUTO，Root（’’）：为JOSN加上根节点3、FORJSONPATH输出：可通过列别名来定义JSON对象的层次结构4、FORJSONPATH+ROOT输出：为JOSN加上根节点5、INCLUDE_NULL_VALUES：值null的字段需要显示出现
SQL Server 2005开始支持XML数据类型，提供原生的XML数据类型、XML索引及各种管理或输出XML格式的函数。
随着JSON的流行，SQL Server 2016开始支持JSON数据类型，不仅可以直接输出JSON格式的结果集，还能读取JSON格式的数据。
官方文档：https://docs.microsoft.com/zh-cn/sql/relational-databases/json/json-data-sql-server?view=sql-server-2017
下面是我们熟悉的SELECT及输出格式，后面对JSON的演示基于此SQL：
一、 将查询结果输出JSON格式
1、FOR JSON AUTO：SELECT语句的结果以JSON输出。
要将SELECT语句的结果以JSON输出，最简单的方法是在后面加上FOR JSON AUTO:
2、FOR JSON AUTO，Root（’’） ：为JOSN加上根节点
若要为FOR JSON加上Root Key，可以用ROOT选项来自定义ROOT 节点的名称：
3、FOR JSON PATH输出：可通过列别名来定义JSON对象的层次结构
若要自定义输出JSON格式的结构时，必须使用JSONPATH。
- FOR JSON Auto，自动按照查询语句中使用的表结构来创建嵌套的JSON子数组，类似于For Xml Auto特性。
- FOR JSON Path，通过列名或者列别名来定义JSON对象的层次结构，列别名中可以包含“.”，JSON的成员层次结构将会与别名中的层次结构保持一致。
这个特性非常类似于早期SQL Server版本中的For Xml Path子句，可以使用斜线来定义xml的层次结构。
4、FOR JSON PATH+ROOT输出：为JOSN加上根节点
5、INCLUDE_NULL_VALUES：值null的字段需要显示出现。
为NULL的数据在输出JSON时，会被忽略，若想要让NULL的字段也显示出来，可以加上选项INCLUDE_NULL_VALUES，该选项也适用于AUTO。
6、列的别名，可以增加带有层级关系的节点。
比如下面的SQL，增加了一个“SN”节点，把栏位SERNUM和CLIMAT放在里面：
演示实例：
select TOP (2) id, Plies, Createtime from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID ;--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457select TOP (2) id, Plies as [myObject.Plies], Createtime as [myObject.Createtime] from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json auto;--[{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]select TOP (2) id, Plies, Createtime from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json auto ,root('myRoot') ;--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]}select TOP (2) id, Plies as [myObject.Plies], Createtime as [myObject.Createtime] from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path;--[{"id":1178,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"}},{"id":1179,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}}]select TOP (2) id, Plies, Createtime,null as mynull from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path,root('myRoot');--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]}select TOP (2) id, Plies, Createtime,null as mynull from [dbo].[B3PliesData] ORDER BY ID for json path,root('myRoot'),include_null_values;--{"myRoot":[{"id":1178,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480","mynull":null},{"id":1179,"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457","mynull":null}]}二、 解析JSON格式的数据
1、使用OPENJSON()函数：
2、通过WITH选项，自定义输出列：
实例演示：
-------------1、-------------declare @json as varchar(8000)set @json='[{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]'select * from openjson(@json);--key value type--0 {"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"} 5--1 {"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"} 5-------------2、-------------declare @json1 as varchar(8000)set @json1='[{"id":1178,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"},{"id":1179,"myObject.Plies":3,"myObject.Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}]'select * from openjson(@json1)with(id varchar(10) '$.id',Plies int '$."myObject.Plies"',Createtime datetime '$."myObject.Createtime"');--id Plies Createtime--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457-------------3、-------------declare @json2 as varchar(8000)set @json2='{"myRoot":[{"id":1178,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:33:18.480"}},{"id":1179,"myObject":{"Plies":3,"Createtime":"2020-07-21T14:36:27.457"}}]}'select * from openjson(@json2,'$.myRoot')with(id varchar(10) ,Plies int '$.myObject.Plies',Createtime datetime '$.myObject.Createtime');--id Plies Createtime--1178 3 2020-07-21 14:33:18.480--1179 3 2020-07-21 14:36:27.457三、JSON函数
declare @param nvarchar(max);set @param = N'{ "info":{ "type":1, "address":{ "town":"Bristol", "county":"Avon", "country":"England" }, "tags":["Sport", "Water polo"] }, "type":"Basic" }';1、ISJSON：测试字符串是否包含有效 JSON。
print iif(isjson(@param) > 0, 'OK', 'NO');
返回：OK
2、JSON_VALUE ：从 JSON 字符串中提取标量值。
print json_value(@param, '$.info.address.town');print json_value(@param, '$.info.tags[1]');
返回：Bristol，Water polo
3、JSON_QUERY ：从 JSON 字符串中提取对象或数组。返回类型为 nvarchar(max) 的 JSON 片段
print json_query(@param, '$.info');{ "type":1, "address":{ "town":"Bristol", "county":"Avon", "country":"England" }, "tags":["Sport", "Water polo"] }4、JSON_MODIFY :更新 JSON 字符串中属性的值，并返回已更新的 JSON 字符串。
print json_modify(@param, '$.info.address.town', 'London');
返回：
{ "info":{ "type":1, "address":{ "town":"London", "county":"Avon", "country":"England" }, "tags":["Sport", "Water polo"] }, "type":"Basic" }实例演示：
declare @param nvarchar(max);set @param=N'{ "info":{ "type":1, "address":{ "town":"Bristol", "county":"Avon", "country":"England" }, "tags":["Sport", "Water polo"] }, "type":"Basic" }';print iif(isjson(@param)>0, 'OK', 'NO');print json_query(@param);print json_value(@param, '$.info.address.town');print json_value(@param, '$.info.tags[1]');print json_query(@param, '$.info');print json_query('["2020-1-8","2020-1-9"]');print json_modify(@param, '$.info.address.town', 'London');四、注意事项
SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍，主要有如下要点：
- JSON能在SQLServer2016中高效的使用，但是JSON并不是原生数据类型;
- 如果使用JSON格式必须为输出结果是表达式的提供别名;
- JSON_VALUE 和 JSON_QUERY 函数转移和获取Varchar格式的数据，因此必须将数据转译成你需要的类型。
- 在计算列的帮助下查询JSON可以使用索引进行优化。
到此这篇关于SQL Server使用JSON函数的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
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