在 Snowflake 中，如何解析未命名的 JSON 數組並使用鍵值而不是數組切片方法訪問每個鍵？

Question

我在雪花中有一個 JSON 數組，我需要在其中解析成一個表，即將所有信息轉換成一行。 假設我的表包含兩列：id 和 json_tag 列。

示例行如下：

{ [
json_tag

[
  {
    "key": "app.name",
    "value": "myapp1"
  },
  {
    "key": "device.name",
    "value": "myiPhone11"
  },
  {
    "key": "iOS.dist",
    "value": "latestDist5"
  }
]

這不是一個標准的例子，另一個例子可以有 5 個甚至 6 個新的鍵名。 下面是一個例子：

{ [
json_tag

[
  {
    "key": "app.name",
    "value": "myapp2"
  },
  {
    "key": "app.cost",
    "value": "$2.99"
  },
  {
    "key": "device.name",
    "value": "myiPhoneX"
  },
  {
    "key": "device.color",
    "value": "gold"
  },
  {
    "key": "iOS.dist",
    "value": "latestDist4.9"
  }
]

我想要的是處理一張表（不創建新表），其中 json 行被分成如下列：

id app.name app.cost device.name device.color iOS.dist 
1  myapp1   null     myiPhone11  null         latestDist5
2  myapp2   $2.99    myiPhoneX   gold         latestDist4.9

我嘗試了以下代碼段：

with parsed_tb as (
    select id, 
           to_variant(parse_json(json_tag)) as parsed_json_tag
    from mytable
)



 select parsed_json_tag[0]:value::varchar as app_name, 
        parsed_json_tag[1]:value::varchar as app_cost, 
        parsed_json_tag[2]:value::varchar as device_name
 from tb; 

可以想象，當鍵值中沒有 app.cost 或每一行的鍵和值的數量不同時，上面的代碼段不起作用。

我在雪花中嘗試了lateral flatten命令，但是創建了很多行，我無法弄清楚如何將它們放在同一行的列中。 我也嘗試使用recursive命令，但無法實現。

所以我的問題是：

1. 如何按名稱訪問鍵，而不是像上面那樣對數組進行切片？ - 我想這會解決我的問題。

2. 如果我想的 #1 解決方案不能解決，我怎樣才能獲得上表？

Answer 1

在以下線程的幫助下，我找到了解決此問題的方法：

Mysql，從長/高到寬重塑數據

解決方案是首先使用唯一標識符解析 json 列，然后橫向展平，然后按唯一標識符對結果進行分組[格式表從長到寬，如上面的鏈接中給出的]。

因此，對於我上面提供的示例，解決方案如下：

with tb as (
     select id, 
            to_variant(parse_json(json_tags)) as parsed_json_tags
     from mytable
), 

flattened as (
     select id,
            VALUE:value::string as value, 
            VALUE:key::string as key
     from mytable, lateral flatten(input => (tb.parsed_json_tags))
)

select id, 
       MAX( IFF( key='app.name', value, NULL ) ) AS app_name,
       MAX( IFF( key='app.cost', value, NULL ) ) AS app_cost,
       MAX( IFF( key='device.name', value, NULL ) ) AS device_name,
       MAX( IFF( key='device.color', value, NULL ) ) AS device_color,
       MAX( IFF( key='iOS.dist', value, NULL ) ) AS ios_dist

from flattened
group by 1;