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バージョン: 2.5

JSON

StarRocks は v2.2.0 から JSON データ型をサポートしています。このトピックでは、JSON の基本概念について説明します。また、JSON カラムの作成方法、JSON データのロード方法、JSON データのクエリ方法、および JSON 関数と演算子を使用して JSON データを構築および処理する方法についても説明します。

JSON とは​

JSON は、半構造化データ用に設計された軽量のデータ交換フォーマットです。JSON はデータを階層的なツリー構造で表現し、さまざまなデータストレージおよび分析シナリオで柔軟かつ読み書きが容易です。JSON は NULL 値と次のデータ型をサポートします: NUMBER、STRING、BOOLEAN、ARRAY、および OBJECT。

JSON についての詳細は JSON website をご覧ください。JSON の入力および出力構文については、RFC 7159 の JSON 仕様を参照してください。

StarRocks は JSON データのストレージと効率的なクエリおよび分析の両方をサポートしています。StarRocks は入力テキストを直接保存するのではなく、JSON データをバイナリ形式で保存して解析コストを削減し、クエリ効率を向上させます。

JSON データの使用​

JSON カラムの作成​

テーブルを作成する際に、JSON キーワードを使用して j カラムを JSON カラムとして指定できます。

CREATE TABLE `tj` (
    `id` INT(11) NOT NULL COMMENT "",
    `j`  JSON NULL COMMENT ""
) ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(`id`)
COMMENT "OLAP"
DISTRIBUTED BY HASH(`id`) BUCKETS 1
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3",
    "storage_format" = "DEFAULT"
);

データをロードし、JSON データとして保存する​

StarRocks は、データをロードし、JSON データとして保存するための次の方法を提供します。

  • 方法 1: INSERT INTO を使用してデータをテーブルの JSON カラムに書き込みます。次の例では、tj という名前のテーブルが使用されており、テーブルの j カラムは JSON カラムです。
INSERT INTO tj (id, j) VALUES (1, parse_json('{"a": 1, "b": true}'));
INSERT INTO tj (id, j) VALUES (2, parse_json('{"a": 2, "b": false}'));
INSERT INTO tj (id, j) VALUES (3, parse_json('{"a": 3, "b": true}'));
INSERT INTO tj (id, j) VALUES (4, json_object('a', 4, 'b', false));

parse_json 関数は STRING データを JSON データとして解釈できます。json_object 関数は JSON オブジェクトを構築したり、既存のテーブルを JSON ファイルに変換したりできます。詳細については、parse_json および json_object を参照してください。

  • 方法 2: Stream Load を使用して JSON ファイルをロードし、ファイルを JSON データとして保存します。詳細については、Load JSON data を参照してください。

    • ルート JSON オブジェクトをロードする場合は、jsonpaths を $ に設定します。
    • JSON オブジェクトの特定の値をロードする場合は、jsonpaths を $.a に設定し、a がキーを指定します。StarRocks でサポートされている JSON パス式の詳細については、JSON path を参照してください。

  • 方法 3: Broker Load を使用して Parquet ファイルをロードし、ファイルを JSON データとして保存します。詳細については、Broker Load を参照してください。

StarRocks は Parquet ファイルのロード時に次のデータ型変換をサポートしています。

Parquet ファイルのデータ型JSON データ型
INTEGER (INT8, INT16, INT32, INT64, UINT8, UINT16, UINT32, and UINT64)NUMBER
FLOAT and DOUBLENUMBER
BOOLEANBOOLEAN
STRINGSTRING
MAPOBJECT
STRUCTOBJECT
LISTARRAY
その他のデータ型 (UNION や TIMESTAMP など)サポートされていません
  • 方法 4: Routine ロードを使用して、Kafka から StarRocks に JSON データを継続的にロードします。

JSON データのクエリと処理​

StarRocks は JSON データのクエリと処理、および JSON 関数と演算子の使用をサポートしています。

次の例では、tj という名前のテーブルが使用されており、テーブルの j カラムが JSON カラムとして指定されています。

mysql> select * from tj;
+------+----------------------+
| id   |          j           |
+------+----------------------+
| 1    | {"a": 1, "b": true}  |
| 2    | {"a": 2, "b": false} |
| 3    | {"a": 3, "b": true}  |
| 4    | {"a": 4, "b": false} |
+------+----------------------+

例 1: JSON カラムのデータをフィルタリングして、id=1 の条件を満たすデータを取得します。

mysql> select * from tj where id = 1;
+------+---------------------+
| id   |           j         |
+------+---------------------+
| 1    | {"a": 1, "b": true} |
+------+---------------------+

例 2: JSON カラム j のデータをフィルタリングして、指定されたフィルター条件を満たすデータを取得します。

j->'a' は JSON データを返します。最初の例を使用してデータを比較できます（この例では暗黙の型変換が行われることに注意してください）。または、CAST 関数を使用して JSON データを INT に変換し、データを比較することもできます。

mysql> select * from tj where j->'a' = 1;
+------+---------------------+
| id   | j                   |
+------+---------------------+
|    1 | {"a": 1, "b": true} |


mysql> select * from tj where cast(j->'a' as INT) = 1;
+------+---------------------+
| id   | j                   |
+------+---------------------+
|    1 | {"a": 1, "b": true} |
+------+---------------------+

例 3: CAST 関数を使用して、テーブルの JSON カラムの値を BOOLEAN 値に変換します。その後、JSON カラムのデータをフィルタリングして、指定されたフィルター条件を満たすデータを取得します。

mysql> select * from tj where cast(j->'b' as boolean);
+------+---------------------+
|  id  |          j          |
+------+---------------------+
| 1    | {"a": 1, "b": true} |
| 3    | {"a": 3, "b": true} |
+------+---------------------+

例 4: CAST 関数を使用して、テーブルの JSON カラムの値を BOOLEAN 値に変換します。その後、JSON カラムのデータをフィルタリングして、指定されたフィルター条件を満たすデータを取得し、データに対して算術演算を行います。

mysql> select cast(j->'a' as int) from tj where cast(j->'b' as boolean);
+-----------------------+
|  CAST(j->'a' AS INT)  |
+-----------------------+
|          3            |
|          1            |
+-----------------------+

mysql> select sum(cast(j->'a' as int)) from tj where cast(j->'b' as boolean);
+----------------------------+
| sum(CAST(j->'a' AS INT))  |
+----------------------------+
|              4             |
+----------------------------+

例 5: JSON カラムをソートキーとして使用して、テーブルのデータをソートします。

mysql> select * from tj
    ->        where j->'a' <= parse_json('3')
    ->        order by cast(j->'a' as int);
+------+----------------------+
| id   | j                    |
+------+----------------------+
|    1 | {"a": 1, "b": true}  |
|    2 | {"a": 2, "b": false} |
|    3 | {"a": 3, "b": true}  |
|    4 | {"a": 4, "b": false} |
+------+----------------------+
4 rows in set (0.05 sec)

JSON 関数と演算子​

JSON 関数と演算子を使用して、JSON データを構築および処理できます。詳細については、Overview of JSON functions and operators を参照してください。

制限事項と使用上の注意​

  • JSON 値の最大長は 16 MB です。

  • ORDER BY、GROUP BY、および JOIN 句は JSON カラムへの参照をサポートしていません。JSON カラムへの参照を作成する場合は、CAST 関数を使用して JSON カラムを SQL カラムに変換してから参照を作成してください。詳細については、cast を参照してください。

  • JSON カラムは Duplicate Key、Primary Key、および Unique Key テーブルでサポートされています。集計テーブルではサポートされていません。

  • JSON カラムはパーティションキー、バケッティングキー、または次元カラム（DUPLICATE KEY、PRIMARY KEY、UNIQUE KEY）として使用できません。また、ORDER BY、GROUP BY、および JOIN 句で使用することもできません。

  • StarRocks は、JSON データをクエリするために次の JSON 比較演算子を使用することを許可しています: <, <=, >, >=, =, および !=。IN を使用して JSON データをクエリすることは許可されていません。