在之前的文章《在Dataworks中使用SQL拼接Json字符串的问题》中我提到,在dataworks有一个拼接字符串的函数 to_json
搭配 named_struct
函数,可以适配几乎各种复杂的json数据结构。但是我忽略了一个问题,请看下面例子:
select
t2.bill_no,
to_json(NAMED_STRUCT(t2.bill_no,to_json(NAMED_STRUCT('code','CNY','name','CNY')))) as entry_state_info
FROM t_test_data t2
limit 20
;
结果为:
FAILED: ODPS-0130071:[3,22] Semantic analysis exception - parameter 1 for function NAMED_STRUCT expect must be a constant of STRING
我们发现这里报错了,报的错的意思是:named_struct函数中的key应该是一个常数,而不能是列值。其实这是我在上一篇文章《在Dataworks中使用SQL拼接Json字符串的问题》 所遗漏的。那么这种情况如何来解决呢?
基于上述的报错,我们回到官方文档来寻找答案,文档中是这样对named_struct函数描述的:
struct named_struct(string <name1>, T1 <value1>, string <name2>, T2 <value2>[, ...])
参数说明:
结合报错以及函数中的name字段的说明(黑体部分),其实我们可以找到被遗漏的原因了。
name字段必须是定制,而不能使用变量,比如说列值,因此,如果json格式中存在name值为变量的情况,这种情况下使用named_struct函数其实是无法得到结果的,此时又需要concat函数来手工拼json了,如下:
select
t2.bill_no,
concat('{"',t2.bill_no,'":',to_json(NAMED_STRUCT('code','CNY','name','CNY')),'}') as entry_state_info
FROM t_test_data t2
limit 20
;
结果:
结果正确。
其实所有的技术都是处在螺旋中前进,一开始,我们使用最基本的concat
来实现拼接json的功能,它的优点在于通用性强,缺点需要对json的所有{}
或者""
来手工处理,增加了脚本的复杂程度和易错程度。其次,我们发现了已有的函数to_json
和named_struct
来处理,优势在于解决了concat
函数拼接的复杂程度,但是缺点是在于部分场景下(比如上文描述的情况)无法适配。最后,我们通过concat
加上to_json
和named_struct
三个函数一起,做到既脚本简单又通用性强,所谓的“既要有要”的目的达成。
学习可能也在于此吧。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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