Une nouvelle fonction permet de présenter des données `JSON` sous forme de vue. Cette fonction a été dénommée `JSON_TABLE()`. Le premier paramètre que prend la fonction, appelé `context_item`, est une source `JSON` sur laquelle sera évaluée l'expression `JSON`. Il est possible de récupérer des données présentes dans une structure imbriquée, avec la clause `NESTED PATH`. Prenons l'exemple suivant d'une table créée à partir d'un fichier `JSON`. ```sql postgres=# create table t1 (log json); CREATE TABLE postgres=# copy t1(log) from '/tmp/data.json' ; COPY 12 ``` Voici un exemple d'une ligne contenue dans la table `t1` : ```json {"guid":"c39c493b-6759-47b8-9c3f-10b1b59ba8ef","isActive":false,"balance":"$3,363.44","age":23,"name":"Claudine Howell","gender":"female","email":"claudinehowell@aquasseur.com","address":"482 Fiske Place, Ogema, Pennsylvania, 1753","registered":"2023-12-22T05:16:27 -01:00","latitude":-88.430942,"longitude":34.196733} ``` Si l'on souhaite récupérer une vue avec uniquement les informations de l'âge et du nom présents dans les lignes de la table `t1`, la commande suivante peut être utilisée : ```sql postgres=# select resultats.* from t1, JSON_TABLE(log, '$' COLUMNS (age int PATH '$.age', name text PATH '$.name')) as resultats; age | name -----+-------------------- 23 | Claudine Howell 34 | Ingram Buchanan 21 | Jensen Jacobs 28 | Nadia Merritt 35 | Ashley Mckenzie 28 | Louella Berry 21 | Mooney Thompson 26 | Marquez Orr 23 | Sharp Mcdowell 39 | Letitia Workman 25 | Madeleine Mcintyre 24 | Wheeler Glass (12 rows) ``` * `JSON_TABLE(log, '$'` indique que toute la source `JSON` doit être utilisée lors de l'évaluation ; * `COLUMNS (age int PATH '$.age', name text PATH '$.name'))` est la clause qui permet d'indiquer les colonnes présentes dans la vue résultante et où retrouver les données associées ; * La clause `PATH` indique l'emplacement de la donnée dans la donnée `JSON`. Le résultat peut être manipulé comme habituellement et donc utilisé, par exemple, pour la création d'une table : ```sql create table t2 as select resultats.* from t1, JSON_TABLE(log, '$' COLUMNS (age int PATH '$.age', name text PATH '$.name', balance text PATH '$.balance' )) as resultats; postgres=# \d t2 Table "public.t2" Column | Type | Collation | Nullable | Default ---------+---------+-----------+----------+--------- age | integer | | | name | text | | | balance | text | | | ``` Voici un autre exemple avec des données imbriquées. Le but est de retrouver tous les noms des amis de chacune des personnes. ```json {"name1":"Roach Crosby","friends":[{"id":0,"name":"Deloris Wilkerson"},{"id":1,"name":"Pitts Lambert"},{"id":2,"name":"Alicia Myers"}]} ``` ```sql postgres=# create table t3 (log json); CREATE TABLE postgres=# copy t3(log) from '/tmp/data2.json'; COPY 5 ``` L'expression d'évaluation `JSON` est légèrement plus complexe : ```sql postgres=# select resultats.* from t3, JSON_TABLE(log, '$' COLUMNS ( name_1 text PATH '$.name1', NESTED PATH '$.friends[*]' COLUMNS ( name_2 text PATH '$.name' ))) as resultats; name_1 | name_2 ----------------+--------------------- Roach Crosby | Deloris Wilkerson Roach Crosby | Pitts Lambert Roach Crosby | Alicia Myers Petty Goodwin | Mandy Baldwin Petty Goodwin | Jordan Fitzgerald Petty Goodwin | Pickett Glenn Alyssa Campos | Margaret Harrington Alyssa Campos | Ofelia Robinson Alyssa Campos | Mccarthy Conway Bernard French | Leon Byers Bernard French | Sellers Macias Bernard French | Madge Barron Willa Bell | Bauer Burton Willa Bell | Wade Cameron Willa Bell | Queen Cardenas (15 rows) ```