详解SQL Server 中 JSON_MODIFY 的使用

简介

在 SQL Server 2016 中，引入了 JSON 数据类型和一些新的 JSON 函数，其中之一是 JSON_MODIFY，它是一种修改 JSON 数据的函数。

在本文中，我们将详细介绍 JSON_MODIFY 函数的使用方法，包括语法、参数和示例。

语法

JSON_MODIFY 函数的基本语法如下：

JSON_MODIFY ( expression , path , newValue )

其中：

• expression是一个 JSON 字符串或一个包含 JSON 数据的列或变量。
• path是一个字符串，表示需要更新的 JSON 对象的路径。
• newValue是一个新值，用来替换路径指定的 JSON 对象。

参数

接下来，我们将详细解释 JSON_MODIFY 函数的三个参数。

expression

expression参数指定要修改的 JSON 字符串或 JSON 数据类型列或变量。如果您使用的是列或变量，则必须在表达式前加上$。

path

path参数是一个以 $ 符号开头的字符串，指定要修改的 JSON 对象的路径。路径中的每个属性均用点号区分。还可以使用索引表示法和特殊符号。

以下是一些示例：

路径	描述
$.name	要更新的 JSON 对象的名称。
$.address.street	要更新的 JSON 对象的地址。
$.address[0].street	要更新的 JSON 对象的第一个元素的地址。
$.employees[?(@.salary<1000)]	更新名为“employee”的数组中所有工资低于1000 的对象。

newValue

newValue参数是要为 JSON 对象设置的新值。可以是任何有效的 JSON 值，例如字符串，数字或布尔值。

示范

以下是两个示例，演示如何使用 JSON_MODIFY 函数。

示例1

在此示例中，我们将演示如何更新 JSON 对象的属性。

首先，我们将创建一个名为 employees 的表，包含一个 JSON 数据类型列，用于存储员工的信息。

CREATE TABLE employees (
    id int PRIMARY KEY,
    info nvarchar(max)
);

INSERT INTO employees (id, info)
VALUES 
(1, '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York" }'),
(2, '{ "name":"Bill", "age":25, "city":"Los Angeles" }'),
(3, '{ "name":"Mary", "age":24, "city":"Chicago" }')

现在，我们将使用 JSON_MODIFY 函数来更新第一个员工的城市。

UPDATE employees
SET info = JSON_MODIFY(info, '$.city', 'San Francisco')
WHERE id = 1;

运行以上查询后，employees 表中第一条记录的城市将被修改为 "San Francisco"。

示例2

在此示例中，我们将演示如何添加新的 JSON 对象。

首先，我们将创建一个名为 products 的表，包含一个 JSON 数据类型列，用于存储产品的信息。

CREATE TABLE products (
    id int PRIMARY KEY,
    info nvarchar(max)
);

INSERT INTO products (id, info)
VALUES 
(1, '{ "name":"Apple", "price":1.99 }'),
(2, '{ "name":"Banana", "price":0.99 }'),
(3, '{ "name":"Mango", "price":2.49 }')

现在，我们将使用 JSON_MODIFY 函数来向 products 表中添加新产品的信息。

DECLARE @newProduct nvarchar(max) = '{ "name":"Orange", "price":1.49 }';

INSERT INTO products (id, info)
VALUES 
(4, JSON_MODIFY(@newProduct, '$.id', 4))

运行以上查询后，products 表中将会新增一条记录，用于存储有关橙子的信息。

结论

在本文章中，我们详细介绍了 SQL Server 中的 JSON_MODIFY 函数，包括语法、参数和示例。使用 JSON_MODIFY 函数可以轻松地操作 JSON 数据。