フラット化されたドキュメントモデル

JSON データ全体に単純にアクセスする必要があるユーザーにとっては、データを単一テーブルにフラット化することは最善のオプションです。このモードでは、本製品はストリーミングを使用し、クエリごとにJSON データを1回だけパースします。

オブジェクト配列を単一テーブルに結合

DataModel を"FlattenedDocuments" に設定すると、ネストされたJSONPath 値はSQL JOIN と同じ方法で動作します。ネストされた任意の兄弟JSONPath 値（同じ高さの子パス）は、SQL CROSS JOIN として扱われます。

例

以下は、Raw データのサンプルドキュメントと、JSON パス$.people、$.people.vehicles、$.people.vehicles.maintenance に基づく解析のサンプルクエリとその結果です。これは、暗黙的にvehicles コレクションをpeople コレクションと結合し、暗黙的にvehicles コレクションをmaintenance コレクションと結合します。

接続文字列

次の接続文字列を使用して、この例ではRaw データをクエリします。

URI=C:\people.txt;DataModel=FlattenedDocuments;JSONPath='$.people;$.people.vehicles;$.people.vehicles.maintenance;'

クエリ

次のクエリは、各people オブジェクトのネストされたエレメントをドリルします。JSONPath プロパティはvehicles コレクションをJSON パスとして含んだため、vehicle のエレメントを明示的にクエリできます。

SELECT
  [personal.age] AS age,
  [personal.gender] AS gender,
  [personal.name.first] AS name_first,
  [personal.name.last] AS name_last,
  [source],
  [type],
  [model],
  [insurance.company] AS ins_company,
  [insurance.policy_num] AS ins_policy_num,
  [date] AS maint_date,
  [desc] AS maint_desc
FROM
  [people]

結果

記述されたパスに基づいて水平および垂直フラット化を行うと、各vehicle オブジェクトはその親people オブジェクトに暗黙的に結合され、各maintenance オブジェクトはその親vehicle オブジェクトに暗黙的に結合されます。


age	gender	first_name	last_name	source	type	model	ins_company	ins_policy_num	maint_date	maint_desc
20	M	John	Doe	internet	car	Honda Civic	ABC Insurance	12345	2017-07-17	oil change
20	M	John	Doe	internet	car	Honda Civic	ABC Insurance	12345	2018-01-03	new tires
20	M	John	Doe	internet	truck	Dodge Ram	ABC Insurance	12345	2017-08-27	new tires
20	M	John	Doe	internet	truck	Dodge Ram	ABC Insurance	12345	2018-01-08	oil change
24	F	Jane	Roberts	phone	car	Toyota Camry	Car Insurance	98765	2017-05-11	tires rotated
24	F	Jane	Roberts	phone	car	Toyota Camry	Car Insurance	98765	2017-11-03	oil change
24	F	Jane	Roberts	phone	car	Honda Accord	Car Insurance	98765	2017-10-07	new air filter
24	F	Jane	Roberts	phone	car	Honda Accord	Car Insurance	98765	2018-01-13	new brakes

CData Python Connector for JSON

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関連項目