Utilizzo di dati JSON in GoogleSQL

BigQuery supporta in modo nativo i dati JSON utilizzando il tipo di dati JSON.

Questo documento descrive come creare una tabella con una colonna JSON, inserire dati JSON in una tabella BigQuery ed eseguire query su dati JSON.

Panoramica

JSON è un formato ampiamente utilizzato che consente di utilizzare dati semistrutturati, perché non richiede uno schema. Le applicazioni possono utilizzare un approccio "schema alla lettura", in cui l'applicazione importa i dati ed esegue le query in base a ipotesi circa lo schema dei dati. Questo approccio è diverso dal tipo STRUCT in BigQuery, che richiede uno schema fisso applicato per tutti i valori archiviati in una colonna di tipo STRUCT.

Utilizzando il tipo di dati JSON, puoi caricare JSON semistrutturato in BigQuery senza fornire in anticipo uno schema per i dati JSON. In questo modo puoi archiviare ed eseguire query su dati che non sempre rispettano gli schemi e i tipi di dati fissi. Se importi dati JSON come tipo di dati JSON, BigQuery può codificare ed elaborare ogni campo JSON singolarmente. Puoi quindi eseguire query sui valori di campi ed elementi array all'interno dei dati JSON utilizzando l'operatore di accesso al campo, che rende le query JSON intuitive ed economiche.

Limitazioni

  • Se utilizzi un job di caricamento in batch per importare dati JSON in una tabella, i dati di origine devono essere in formato CSV, Avro o JSON. Non sono supportati altri formati di caricamento in batch.
  • Il tipo di dati JSON ha un limite di nidificazione di 500.
  • Non puoi utilizzare SQL precedente per eseguire query su una tabella che contiene JSON tipi.
  • I criteri di accesso a livello di riga non possono essere applicati a JSON colonne.

Per scoprire di più sulle proprietà del tipo di dati JSON, consulta Tipo di JSON.

Crea una tabella con una colonna JSON

Puoi creare una tabella vuota con una colonna JSON utilizzando SQL o lo strumento a riga di comando bq.

SQL

Utilizza l'istruzione CREATE TABLE e dichiara una colonna di tipo JSON.

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione:

    CREATE TABLE mydataset.table1(
  id INT64,
  cart JSON
);

  3. Fai clic su Esegui.

Per ulteriori informazioni su come eseguire le query, vedi Eseguire una query interattiva.

bq

Utilizza il comando bq mk e fornisci uno schema della tabella con un tipo di dati JSON.

bq mk --table mydataset.table1 id:INT64,cart:JSON

Non puoi eseguire il partizionamento o il cluster di una tabella in JSON colonne, perché gli operatori di uguaglianza e confronto non sono definiti nel tipo JSON.

Crea valori JSON

Puoi creare valori JSON nei seguenti modi:

Crea un valore JSON

L'esempio seguente inserisce i valori JSON in una tabella:

INSERT INTO mydataset.table1 VALUES
(1, JSON '{"name": "Alice", "age": 30}'),
(2, JSON_ARRAY(10, ['foo', 'bar'], [20, 30])),
(3, JSON_OBJECT('foo', 10, 'bar', ['a', 'b']));

Converti un tipo STRING in tipo JSON

L'esempio seguente converte un valore STRING in formato JSON utilizzando la funzione PARSE_JSON. L'esempio converte una colonna da una tabella esistente in un tipo JSON e archivia i risultati in una nuova tabella.

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.table_new
AS (
  SELECT
    id, SAFE.PARSE_JSON(cart) AS cart_json
  FROM
    mydataset.old_table
);

Il prefisso SAFE utilizzato in questo esempio garantisce che eventuali errori di conversione vengano restituiti come valori NULL.

Converti i dati schematizzati in JSON

L'esempio seguente converte le coppie chiave-valore in JSON utilizzando la funzione JSON_OBJECT.

WITH Fruits AS (
SELECT 0 AS id, 'color' AS k, 'Red' AS v UNION ALL
SELECT 0, 'fruit', 'apple' UNION ALL
SELECT 1, 'fruit','banana' UNION ALL
SELECT 1, 'ripe', 'true'
)

SELECT JSON_OBJECT(ARRAY_AGG(k), ARRAY_AGG(v)) AS json_data
FROM Fruits
GROUP BY id

Il risultato è il seguente:

+----------------------------------+
| json_data                        |
+----------------------------------+
| {"color":"Red","fruit":"apple"}  |
| {"fruit":"banana","ripe":"true"} |
+----------------------------------+

Converti un tipo SQL in tipo JSON

L'esempio seguente converte un valore SQL STRUCT in un valore JSON utilizzando la funzione TO_JSON:

SELECT TO_JSON(STRUCT(1 AS id, [10,20] AS coordinates)) AS pt;

Il risultato è il seguente:

+--------------------------------+
| pt                             |
+--------------------------------+
| {"coordinates":[10,20],"id":1} |
+--------------------------------+

Importa dati JSON

Puoi importare dati JSON in una tabella BigQuery nei seguenti modi:

Carica da file CSV

L'esempio seguente presuppone che tu abbia un file CSV denominato file1.csv che contiene i seguenti record:

1,20
2,"""This is a string"""
3,"{""id"": 10, ""name"": ""Alice""}"

Tieni presente che la seconda colonna contiene dati JSON codificati come stringa. Questa operazione implica l'utilizzo corretto delle virgolette per il formato CSV. Nel formato CSV, le virgolette vengono racchiuse in caratteri di escape utilizzando la sequenza di due caratteri "".

Per caricare questo file utilizzando lo strumento a riga di comando bq, utilizza il comando bq load:

bq load --source_format=CSV mydataset.table1 file1.csv id:INTEGER,json_data:JSON

bq show mydataset.table1

Last modified          Schema         Total Rows   Total Bytes
----------------- -------------------- ------------ -------------
 22 Dec 22:10:32   |- id: integer       3            63
                   |- json_data: json

Carica da file JSON delimitato da nuova riga

L'esempio seguente presuppone che tu abbia un file denominato file1.jsonl che contiene i seguenti record:

{"id": 1, "json_data": 20}
{"id": 2, "json_data": "This is a string"}
{"id": 3, "json_data": {"id": 10, "name": "Alice"}}

Per caricare questo file utilizzando lo strumento a riga di comando bq, utilizza il comando bq load:

bq load --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON mydataset.table1 file1.jsonl id:INTEGER,json_data:JSON

bq show mydataset.table1

Last modified          Schema         Total Rows   Total Bytes
----------------- -------------------- ------------ -------------
 22 Dec 22:10:32   |- id: integer       3            63
                   |- json_data: json

Utilizza l'API StorageWrite

Puoi utilizzare l'API Storage Scrivi per importare i dati JSON. L'esempio seguente utilizza il client Python dell'API Storage Scrivi.

Definisci un buffer di protocollo per contenere i flussi di dati serializzati. I dati JSON sono codificati come stringa. Nell'esempio seguente, il campo json_col contiene dati JSON.

message SampleData {
  optional string string_col = 1;
  optional int64 int64_col = 2;
  optional string json_col = 3;
}

Formatta i dati JSON per ogni riga come valore STRING:

row.json_col = '{"a": 10, "b": "bar"}'
row.json_col = '"This is a string"' # The double-quoted string is the JSON value.
row.json_col = '10'

Aggiungi le righe al flusso di scrittura come mostrato nell'esempio di codice. La libreria client gestisce la serializzazione nel formato di buffer di protocollo.

Usa l'API Streaming legacy

L'esempio seguente carica i dati JSON da un file locale e li trasmette in modalità flusso a BigQuery utilizzando l'API di flussi di dati legacy.

from google.cloud import bigquery
import json

# TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
project_id = 'MY_PROJECT_ID'
table_id = 'MY_TABLE_ID'

client = bigquery.Client(project=project_id)
table_obj = client.get_table(table_id)

# The column json_data is represented as a string.
rows_to_insert = [
    {"id": 1, "json_data": json.dumps(20)},
    {"id": 2, "json_data": json.dumps("This is a string")},
    {"id": 3, "json_data": json.dumps({"id": 10, "name": "Alice"})}
]

# Throw errors if encountered.
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/bigquery/latest/google.cloud.bigquery.client.Client#google_cloud_bigquery_client_Client_insert_rows

errors = client.insert_rows(table=table_obj, rows=rows_to_insert)
if errors == []:
    print("New rows have been added.")
else:
    print("Encountered errors while inserting rows: {}".format(errors))

Per ulteriori informazioni, consulta Flusso di dati in BigQuery.

Query su dati JSON

Questa sezione descrive come utilizzare GoogleSQL per estrarre valori da JSON. JSON è sensibile alle maiuscole e supporta UTF-8 sia nei campi che nei valori.

Gli esempi in questa sezione utilizzano la seguente tabella:

CREATE OR REPLACE TABLE mydataset.table1(id INT64, cart JSON);

INSERT INTO mydataset.table1 VALUES
(1, JSON """{
        "name": "Alice",
        "items": [
            {"product": "book", "price": 10},
            {"product": "food", "price": 5}
        ]
    }"""),
(2, JSON """{
        "name": "Bob",
        "items": [
            {"product": "pen", "price": 20}
        ]
    }""");

Estrai i valori come JSON

Dato un tipo JSON in BigQuery, puoi accedere ai campi in un'espressione JSON utilizzando l'operatore di accesso al campo. L'esempio seguente restituisce il campo name della colonna cart.

SELECT cart.name
FROM mydataset.table1;

+---------+
|  name   |
+---------+
| "Alice" |
| "Bob"   |
+---------+

Per accedere a un elemento array, utilizza l'operatore pedice JSON. L'esempio seguente restituisce il primo elemento dell'array items:

SELECT
  cart.items[0] AS first_item
FROM mydataset.table1

+-------------------------------+
|          first_item           |
+-------------------------------+
| {"price":10,"product":"book"} |
| {"price":20,"product":"pen"}  |
+-------------------------------+

Puoi anche utilizzare l'operatore pedice JSON per fare riferimento ai membri di un oggetto JSON per nome:

SELECT cart['name']
FROM mydataset.table1;

+---------+
|  name   |
+---------+
| "Alice" |
| "Bob"   |
+---------+

Per le operazioni in pedice, l'espressione all'interno delle parentesi può essere qualsiasi stringa arbitraria o espressione di numeri interi, incluse le espressioni non costanti:

DECLARE int_val INT64 DEFAULT 0;

SELECT
  cart[CONCAT('it','ems')][int_val + 1].product AS item
FROM mydataset.table1;

+--------+
|  item  |
+--------+
| "food" |
| NULL   |
+--------+

Gli operatori di accesso ai campi e di pedice restituiscono entrambi tipi di JSON, quindi puoi concatenare le espressioni che le utilizzano o passare il risultato ad altre funzioni che accettano i tipi JSON.

Questi operatori sono zuccheri sintattici per la funzione JSON_QUERY. Ad esempio, l'espressione cart.name equivale a JSON_QUERY(cart, "$.name").

Se un membro con il nome specificato non viene trovato nell'oggetto JSON o se l'array JSON non ha un elemento con la posizione specificata, questi operatori restituiscono SQL NULL.

SELECT
  cart.address AS address,
  cart.items[1].price AS item1_price
FROM
  mydataset.table1;

+---------+-------------+
| address | item1_price |
+---------+-------------+
| NULL    | NULL        |
| NULL    | 5           |
+---------+-------------+

Gli operatori di uguaglianza e confronto non sono definiti nel tipo di dati JSON. Pertanto, non puoi utilizzare i valori JSON direttamente nelle clausole come GROUP BY o ORDER BY. Usa invece la funzione JSON_VALUE per estrarre i valori dei campi come stringhe SQL, come descritto nella sezione successiva.

Estrarre i valori come stringhe

La funzione JSON_VALUE estrae un valore scalare e lo restituisce come stringa SQL. Restituisce SQL NULL se cart.name non punta a un valore scalare nel JSON.

SELECT JSON_VALUE(cart.name) AS name
FROM mydataset.table1;

+-------+
| name  |
+-------+
| Alice |
+-------+

Puoi utilizzare la funzione JSON_VALUE in contesti che richiedono uguaglianza o confronto, ad esempio clausole WHERE e GROUP BY. L'esempio seguente mostra una clausola WHERE che filtra in base a un valore JSON:

SELECT
  cart.items[0] AS first_item
FROM
  mydataset.table1
WHERE
  JSON_VALUE(cart.name) = 'Alice';

+-------------------------------+
| first_item                    |
+-------------------------------+
| {"price":10,"product":"book"} |
+-------------------------------+

In alternativa, puoi utilizzare la funzione STRING che estrae una stringa JSON e restituisce quel valore come SQL STRING. Ad esempio:

SELECT STRING(JSON '"purple"') AS color;

+--------+
| color  |
+--------+
| purple |
+--------+

Oltre a STRING, potresti dover estrarre i valori JSON e restituirli come altro tipo di dati SQL. Sono disponibili le seguenti funzioni di estrazione di valori:

Per ottenere il tipo di valore JSON, puoi utilizzare la funzione JSON_TYPE.

Converti JSON in modo flessibile

Puoi convertire un valore JSON in un valore SQL scalare in modo flessibile e privo di errori con le funzioni LAX Conversion.

L'esempio seguente mostra la potenza di queste funzioni. LAX_IN64 deduce ed elabora automaticamente l'input correttamente. 

SELECT LAX_INT64(JSON '"10"') AS id;

+----+
| id |
+----+
| 10 |
+----+

Oltre a LAX_IN64, puoi convertire in modo flessibile in JSON altri tipi di SQL con le seguenti funzioni:

Estrai gli array da JSON

JSON può contenere array JSON, che non sono direttamente equivalenti a un tipo ARRAY<JSON> in BigQuery. Puoi utilizzare le seguenti funzioni per estrarre un oggetto ARRAY di BigQuery da JSON:

  • JSON_QUERY_ARRAY: estrae un array e lo restituisce come ARRAY<JSON> di JSON.
  • JSON_VALUE_ARRAY: estrae un array di valori scalari e lo restituisce come ARRAY<STRING> di valori scalari.

L'esempio seguente utilizza JSON_QUERY_ARRAY per estrarre gli array JSON.

SELECT JSON_QUERY_ARRAY(cart.items) AS items
FROM mydataset.table1;

+----------------------------------------------------------------+
| items                                                          |
+----------------------------------------------------------------+
| [{"price":10,"product":"book"}","{"price":5,"product":"food"}] |
| [{"price":20,"product":"pen"}]                                 |
+----------------------------------------------------------------+

Per suddividere un array nei suoi singoli elementi, utilizza l'operatore UNNEST, che restituisce una tabella con una riga per ogni elemento dell'array. L'esempio seguente seleziona il membro product da ciascun membro dell'array items:

SELECT
  id,
  JSON_VALUE(item.product) AS product
FROM
  mydataset.table1, UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(cart.items)) AS item
ORDER BY id;

+----+---------+
| id | product |
+----+---------+
|  1 | book    |
|  1 | food    |
|  2 | pen     |
+----+---------+

L'esempio successivo è simile, ma utilizza la funzione ARRAY_AGG per aggregare i valori in un array SQL.

SELECT
  id,
  ARRAY_AGG(JSON_VALUE(item.product)) AS products
FROM
  mydataset.table1, UNNEST(JSON_QUERY_ARRAY(cart.items)) AS item
GROUP BY id
ORDER BY id;

+----+-----------------+
| id | products        |
+----+-----------------+
|  1 | ["book","food"] |
|  2 | ["pen"]         |
+----+-----------------+

Per ulteriori informazioni sugli array, consulta Utilizzo degli array in GoogleSQL.

Null JSON

Il tipo JSON ha un valore null speciale diverso dall'SQL NULL. Un null JSON non viene considerato un valore NULL SQL, come mostrato nell'esempio seguente.

SELECT JSON 'null' IS NULL;

+-------+
| f0_   |
+-------+
| false |
+-------+

Quando estrai un campo JSON con un valore null, il comportamento dipende dalla funzione:

  • La funzione JSON_QUERY restituisce un null JSON, perché è un valore JSON valido.
  • La funzione JSON_VALUE restituisce l'SQL NULL, perché il valore JSON null non è un valore scalabile.

L'esempio seguente mostra i diversi comportamenti:

SELECT
  json.a AS json_query, -- Equivalent to JSON_QUERY(json, '$.a')
  JSON_VALUE(json, '$.a') AS json_value
FROM (SELECT JSON '{"a": null}' AS json);

+------------+------------+
| json_query | json_value |
+------------+------------+
| null       | NULL       |
+------------+------------+