Comment interroger à l'aide de champs à l'intérieur du nouveau type de données JSON PostgreSQL?

Je recherche des documents et / ou des exemples pour les nouvelles fonctions JSON dans PostgreSQL 9.2.

Plus précisément, compte tenu d'une série d'enregistrements JSON:

[
  {name: "Toby", occupation: "Software Engineer"},
  {name: "Zaphod", occupation: "Galactic President"}
]

Comment pourrais-je écrire le SQL pour trouver un enregistrement par son nom?

Dans vanilla SQL:

SELECT * from json_data WHERE "name" = "Toby"

Le manuel de développement officiel est assez rare:

• http://www.postgresql.org/docs/devel/static/datatype-json.html
• http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html

Mettre à jour I

J'ai rassemblé un résumé détaillant ce qui est actuellement possible avec PostgreSQL 9.2 . En utilisant certaines fonctions personnalisées, il est possible de faire des choses comme:

SELECT id, json_string(data,'name') FROM things
WHERE json_string(data,'name') LIKE 'G%';

Mise à jour II

J'ai maintenant déplacé mes fonctions JSON dans leur propre projet:

PostSQL - un ensemble de fonctions pour transformer PostgreSQL et PL / v8 en un magasin de documents JSON totalement génial

Postgres 9.2

Je cite Andrew Dunstan sur la liste pgsql-hackers :

À un certain stade, il y aura peut-être des fonctions de traitement json (par opposition à la production json), mais pas en 9.2.

Cela ne l'empêche pas de fournir un exemple d'implémentation en PLV8 qui devrait résoudre votre problème.

Postgres 9.3

Offre un arsenal de nouvelles fonctions et opérateurs pour ajouter "json-processing".

• Le manuel sur les nouvelles fonctionnalités JSON.
• Le Postgres Wiki sur les nouvelles fonctionnalités de la pg 9.3 .
• @Will a publié un lien vers un blog présentant les nouveaux opérateurs dans un commentaire ci-dessous .

La réponse à la question d'origine dans Postgres 9.3:

SELECT *
FROM   json_array_elements(
  '[{"name": "Toby", "occupation": "Software Engineer"},
    {"name": "Zaphod", "occupation": "Galactic President"} ]'
  ) AS elem
WHERE elem->>'name' = 'Toby';

Exemple avancé:

• Combinaisons de requêtes avec un tableau d'enregistrements imbriqués dans le type de données JSON

Pour les tables plus grandes, vous souhaiterez peut-être ajouter un index d'expression pour augmenter les performances:

• Index pour rechercher un élément dans un tableau JSON

Postgres 9.4

Ajouts jsonb(b pour "binaire", les valeurs sont stockées en tant que types Postgres natifs) et encore plus de fonctionnalités pour les deux types. En plus des index d'expression mentionnés ci-dessus, jsonbprend également en charge les index GIN, btree et hash , le GIN étant le plus puissant d'entre eux.

• Le manuel jsonet jsonbles types et fonctions de données .
• Le wiki Postgres sur JSONB en pg 9.4

Le manuel va jusqu'à suggérer:

En général, la plupart des applications devraient préférer stocker les données JSON sous la forme jsonb , sauf s'il existe des besoins assez spécialisés, tels que des hypothèses héritées sur l'ordre des clés d'objet.

Accentuation mienne.

Les performances bénéficient d'améliorations générales des index GIN.

Postgres 9.5

jsonbFonctions et opérateurs complets . Ajoutez plus de fonctions à manipuler jsonbsur place et à afficher.

• Bonne nouvelle majeure dans les notes de publication de Postgres 9.5.

Avec Postgres 9.3+, utilisez simplement l' ->opérateur. Par exemple,

SELECT data->'images'->'thumbnail'->'url' AS thumb FROM instagram;

voir http://clarkdave.net/2013/06/what-can-you-do-with-postgresql-and-json/ pour de beaux exemples et un tutoriel.

Avec postgres 9.3, utilisez -> pour l'accès aux objets. 4 exemple

seed.rb

se = SmartElement.new
se.data = 
{
    params:
    [
        {
            type: 1,
            code: 1,
            value: 2012,
            description: 'year of producction'
        },
        {
            type: 1,
            code: 2,
            value: 30,
            description: 'length'
        }
    ]
}

se.save

rails c

SELECT data->'params'->0 as data FROM smart_elements;

Retour

                                 data
----------------------------------------------------------------------
 {"type":1,"code":1,"value":2012,"description":"year of producction"}
(1 row)

Vous pouvez continuer l'imbrication

SELECT data->'params'->0->'type' as data FROM smart_elements;

revenir

 data
------
 1
(1 row)