Wie frage ich mithilfe von Feldern im neuen PostgreSQL JSON-Datentyp ab?

Ich suche nach einigen Dokumenten und / oder Beispielen für die neuen JSON-Funktionen in PostgreSQL 9.2.

Insbesondere bei einer Reihe von JSON-Datensätzen:

[
  {name: "Toby", occupation: "Software Engineer"},
  {name: "Zaphod", occupation: "Galactic President"}
]

Wie würde ich die SQL schreiben, um einen Datensatz nach Namen zu finden?

In Vanilla SQL:

SELECT * from json_data WHERE "name" = "Toby"

Das offizielle Entwicklerhandbuch ist ziemlich spärlich:

• http://www.postgresql.org/docs/devel/static/datatype-json.html
• http://www.postgresql.org/docs/devel/static/functions-json.html

Update I.

Ich habe eine Übersicht zusammengestellt, die ausführlich beschreibt, was derzeit mit PostgreSQL 9.2 möglich ist . Mit einigen benutzerdefinierten Funktionen können Sie Folgendes tun:

SELECT id, json_string(data,'name') FROM things
WHERE json_string(data,'name') LIKE 'G%';

Update II

Ich habe jetzt meine JSON-Funktionen in ein eigenes Projekt verschoben:

PostSQL - eine Reihe von Funktionen zur Umwandlung von PostgreSQL und PL / v8 in einen fantastischen JSON-Dokumentenspeicher

Postgres 9.2

Ich zitiere Andrew Dunstan auf der Liste der pgsql-Hacker :

Irgendwann wird es möglicherweise einige json-verarbeitende Funktionen geben (im Gegensatz zu json-produzierenden), aber nicht in 9.2.

Verhindert nicht, dass er eine Beispielimplementierung in PLV8 bereitstellt , die Ihr Problem lösen sollte.

Postgres 9.3

Bietet ein Arsenal neuer Funktionen und Operatoren, um "json-processing" hinzuzufügen.

• Das Handbuch zur neuen JSON-Funktionalität.
• Das Postgres-Wiki zu neuen Funktionen in S. 9.3 .
• @ Will hat einen Link zu einem Blog gepostet , der die neuen Betreiber in den Kommentaren unten demonstriert .

Die Antwort auf die ursprüngliche Frage in Postgres 9.3:

SELECT *
FROM   json_array_elements(
  '[{"name": "Toby", "occupation": "Software Engineer"},
    {"name": "Zaphod", "occupation": "Galactic President"} ]'
  ) AS elem
WHERE elem->>'name' = 'Toby';

Erweitertes Beispiel:

• Abfragekombinationen mit verschachteltem Array von Datensätzen im JSON-Datentyp

Bei größeren Tabellen möchten Sie möglicherweise einen Ausdrucksindex hinzufügen, um die Leistung zu steigern:

• Index zum Suchen eines Elements in einem JSON-Array

Postgres 9.4

Adds jsonb(b für "binär", Werte werden als native Postgres-Typen gespeichert) und noch mehr Funktionalität für beide Typen. Zusätzlich zu den oben erwähnten Expressionsindizes werden jsonbauch GIN-, btree- und Hash-Indizes unterstützt, wobei GIN der wirksamste davon ist.

• Das Handbuch ein jsonund jsonbDatentypen und Funktionen .
• Das Postgres-Wiki auf JSONB in ​​S. 9.4

Das Handbuch geht so weit, Folgendes vorzuschlagen:

Im Allgemeinen sollten die meisten Anwendungen es vorziehen, JSON-Daten als zu speichern jsonb , es sei denn, es gibt ganz spezielle Anforderungen, wie z. B. ältere Annahmen zur Reihenfolge der Objektschlüssel.

Meine kühne Betonung.

Die Leistung profitiert von allgemeinen Verbesserungen der GIN-Indizes.

Postgres 9.5

Komplette jsonbFunktionen und Bediener. Fügen Sie weitere Funktionen hinzu, die Sie jsonban Ort und Stelle bearbeiten und anzeigen können.

• Wichtige gute Nachrichten in den Versionshinweisen von Postgres 9.5.

Verwenden Sie bei Postgres 9.3+ einfach den ->Operator. Beispielsweise,

SELECT data->'images'->'thumbnail'->'url' AS thumb FROM instagram;

Unter http://clarkdave.net/2013/06/what-can-you-do-with-postgresql-and-json/ finden Sie einige schöne Beispiele und ein Tutorial.

Verwenden Sie mit postgres 9.3 -> für den Objektzugriff. 4 Beispiel

seed.rb

se = SmartElement.new
se.data = 
{
    params:
    [
        {
            type: 1,
            code: 1,
            value: 2012,
            description: 'year of producction'
        },
        {
            type: 1,
            code: 2,
            value: 30,
            description: 'length'
        }
    ]
}

se.save

Schienen c

SELECT data->'params'->0 as data FROM smart_elements;

kehrt zurück

                                 data
----------------------------------------------------------------------
 {"type":1,"code":1,"value":2012,"description":"year of producction"}
(1 row)

Sie können weiter verschachteln

SELECT data->'params'->0->'type' as data FROM smart_elements;

Rückkehr

 data
------
 1
(1 row)