JSON扩展可以在将format设置为auto时尝试确定JSON文件的格式。 以下是一些示例JSON文件及其应使用的相应format设置。

在以下每种情况下，format 设置并不是必需的，因为 DuckDB 能够正确推断它，但为了说明目的，它被包含在内。 这种形式的查询在每种情况下都有效：

SELECT *
FROM filename.json;

格式: newline_delimited

使用 format = 'newline_delimited' 可以解析以换行符分隔的 JSON。 每一行都是一个 JSON。

我们使用示例文件 records.json，其内容如下：

{"key1":"value1", "key2": "value1"}
{"key1":"value2", "key2": "value2"}
{"key1":"value3", "key2": "value3"}

SELECT *
FROM read_json('records.json', format = 'newline_delimited');

格式: array

如果JSON文件包含一个JSON对象数组（无论是否格式化），可以使用array_of_objects。 为了演示其用法，我们使用示例文件records-in-array.json：

[
    {"key1":"value1", "key2": "value1"},
    {"key1":"value2", "key2": "value2"},
    {"key1":"value3", "key2": "value3"}
]

SELECT *
FROM read_json('records-in-array.json', format = 'array');

格式: unstructured

如果JSON文件包含的不是换行符分隔的JSON或数组，可以使用unstructured。 为了演示其用法，我们使用示例文件unstructured.json：

{
    "key1":"value1",
    "key2":"value1"
}
{
    "key1":"value2",
    "key2":"value2"
}
{
    "key1":"value3",
    "key2":"value3"
}

SELECT *
FROM read_json('unstructured.json', format = 'unstructured');

记录设置

JSON扩展可以在设置records = auto时尝试确定JSON文件是否包含记录。 当records = true时，JSON扩展期望JSON对象，并将JSON对象的字段解包到单独的列中。

继续使用相同的示例文件，records.json：

{"key1":"value1", "key2": "value1"}
{"key1":"value2", "key2": "value2"}
{"key1":"value3", "key2": "value3"}

SELECT *
FROM read_json('records.json', records = true);

当 records = false 时，JSON 扩展将不会解包顶层对象，而是创建 STRUCT：

SELECT *
FROM read_json('records.json', records = false);

如果我们有非对象的JSON，例如arrays.json，这将特别有用：

[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]

SELECT *
FROM read_json('arrays.json', records = false);