DuckDB JSON 阅读器可以通过分析 JSON 文件自动推断出要使用的配置标志。在大多数情况下，这将正常工作，应该是首先尝试的选项。在极少数情况下，如果 JSON 阅读器无法确定正确的配置，可以手动配置 JSON 阅读器以正确解析 JSON 文件。

The read_json 函数

read_json 是加载 JSON 文件的最简单方法：它会自动尝试找出 JSON 读取器的正确配置。它还会自动推断列的类型。 在以下示例中，我们使用了 todos.json 文件，

SELECT *
FROM read_json('todos.json')
LIMIT 5;

我们可以使用read_json来创建一个持久表：

CREATE TABLE todos AS
    SELECT *
    FROM read_json('todos.json');
DESCRIBE todos;

如果我们指定列，我们可以绕过自动检测。请注意，并非所有列都需要指定：

SELECT *
FROM read_json(
    'todos.json',
    columns = {userId: 'UBIGINT', completed: 'BOOLEAN'}
);

可以通过提供通配符或文件列表一次性读取多个文件。更多信息请参考多文件部分。

读取JSON对象的函数

以下表格函数用于读取JSON：

Parameters

这些函数具有以下参数：

format 参数指定如何从文件中读取 JSON。 使用 'unstructured' 时，读取顶层的 JSON，例如对于 birds.json：

{
  "duck": 42
}
{
  "goose": [1, 2, 3]
}

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

将导致读取两个对象：

┌──────────────────────────────┐
│             json             │
│             json             │
├──────────────────────────────┤
│ {\n    "duck": 42\n}         │
│ {\n    "goose": [1, 2, 3]\n} │
└──────────────────────────────┘

使用 'newline_delimited'，读取 NDJSON，其中每个 JSON 由换行符 (\n) 分隔，例如对于 birds-nd.json：

{"duck": 42}
{"goose": [1, 2, 3]}

FROM read_json_objects('birds-nd.json', format = 'newline_delimited');

也会导致读取两个对象：

┌──────────────────────┐
│         json         │
│         json         │
├──────────────────────┤
│ {"duck": 42}         │
│ {"goose": [1, 2, 3]} │
└──────────────────────┘

使用'array'时，每个数组元素都会被读取，例如，对于birds-array.json：

[
    {
        "duck": 42
    },
    {
        "goose": [1, 2, 3]
    }
]

FROM read_json_objects('birds-array.json', format = 'array');

将再次导致读取两个对象：

┌──────────────────────────────────────┐
│                 json                 │
│                 json                 │
├──────────────────────────────────────┤
│ {\n        "duck": 42\n    }         │
│ {\n        "goose": [1, 2, 3]\n    } │
└──────────────────────────────────────┘

将JSON读取为表格的函数

DuckDB 还支持使用以下函数将 JSON 读取为表格：

Parameters

除了maximum_object_size、format、ignore_errors和compression之外，这些函数还有额外的参数：

请注意，DuckDB 可以直接将 JSON 数组转换为其内部的 LIST 类型，缺失的键将变为 NULL：

SELECT *
FROM read_json(
    ['birds1.json', 'birds2.json'],
    columns = {duck: 'INTEGER', goose: 'INTEGER[]', swan: 'DOUBLE'}
);

DuckDB 可以自动检测类型，如下所示：

SELECT goose, duck FROM read_json('*.json.gz');
SELECT goose, duck FROM '*.json.gz'; -- equivalent

DuckDB 可以读取（并自动检测）多种格式，使用 format 参数指定。 查询包含 'array' 的 JSON 文件，例如：

[
  {
    "duck": 42,
    "goose": 4.2
  },
  {
    "duck": 43,
    "goose": 4.3
  }
]

可以像查询包含'unstructured' JSON的JSON文件一样进行查询，例如：

{
    "duck": 42,
    "goose": 4.2
}
{
    "duck": 43,
    "goose": 4.3
}

两者都可以读取为表格：

如果你的JSON文件不包含'records'，即任何非对象类型的JSON，DuckDB仍然可以读取它。 这是通过records参数指定的。 records参数指定了JSON是否包含应解包到单独列中的记录，即使用records读取以下文件：

{"duck": 42, "goose": [1, 2, 3]}
{"duck": 43, "goose": [4, 5, 6]}

结果显示为两列：

你可以使用records设置为'false'来读取相同的文件，以获得一个单独的列，这是一个包含数据的STRUCT：

有关读取更复杂数据的更多示例，请参阅“逐向量解析深度嵌套的JSON”博客文章。

使用COPY语句加载数据，使用FORMAT JSON

当安装了json扩展时，FORMAT JSON支持COPY FROM、IMPORT DATABASE，以及COPY TO和EXPORT DATABASE。请参阅COPY语句和IMPORT / EXPORT子句。

默认情况下，COPY 期望使用换行符分隔的 JSON。如果您更喜欢将数据复制到/从 JSON 数组中，您可以指定 ARRAY true，例如，

COPY (SELECT * FROM range(5) r(i))
TO 'numbers.json' (ARRAY true);

将创建以下文件：

[
	{"i":0},
	{"i":1},
	{"i":2},
	{"i":3},
	{"i":4}
]

这可以按如下方式读回DuckDB：

CREATE TABLE numbers (i BIGINT);
COPY numbers FROM 'numbers.json' (ARRAY true);

格式可以自动检测，如下所示：

CREATE TABLE numbers (i BIGINT);
COPY numbers FROM 'numbers.json' (AUTO_DETECT true);

我们也可以从自动检测的模式中创建一个表：

CREATE TABLE numbers AS
    FROM 'numbers.json';

Parameters