Skip to content
ClickHouse Docs
ClickHouse DocsClickHouse Docs
49.6kGet Started

Обработка других форматов JSON

View as MarkdownEdit this pageReport an issueSet up docs MCP

В предыдущих примерах загрузки данных в формате JSON предполагается использование JSONEachRow (NDJSON). Этот формат интерпретирует ключи в каждой строке JSON как столбцы. Например:

SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', NOSIGN, JSONEachRow)
LIMIT 5
┌───────date─┬─country_code─┬─project────────────┬─type────────┬─installer────┬─python_minor─┬─system─┬─version─┐
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8   │
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8   │
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8   │
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8   │
│ 2022-11-15 │ CN           │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │              │        │ 0.2.8   │
└────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┴────────┴─────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.449 sec.

Хотя обычно используется именно этот формат JSON, вы также можете столкнуться с другими форматами или вам может понадобиться считать JSON как единый объект.

Ниже приведены примеры чтения и загрузки JSON в других распространённых форматах.

Чтение JSON как объекта

В предыдущих примерах показано, как JSONEachRow читает JSON, разделённый символами новой строки: каждая строка интерпретируется как отдельный объект, сопоставляется со строкой таблицы, а каждый ключ — со столбцом. Это идеально подходит для случаев, когда структура JSON предсказуема и для каждого столбца используется только один тип.

В отличие от этого, JSONAsObject рассматривает каждую строку как отдельный объект JSON и сохраняет его в одном столбце типа JSON, поэтому этот формат лучше подходит для вложенной полезной нагрузки JSON и случаев, когда ключи являются динамическими и потенциально могут иметь более одного типа.

Используйте JSONEachRow для построчной вставки, а JSONAsObject — для хранения гибких или динамических данных JSON.

Сравните приведённый выше пример со следующим запросом, который читает те же данные как объект JSON в каждой строке:

SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', NOSIGN, JSONAsObject)
LIMIT 5
┌─json─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

5 rows in set. Elapsed: 0.338 sec.

JSONAsObject полезен для вставки строк в таблицу с помощью одного столбца с объектом JSON, например.

CREATE TABLE pypi
(
    `json` JSON
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple();

INSERT INTO pypi SELECT *
FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', NOSIGN, JSONAsObject)
LIMIT 5;

SELECT *
FROM pypi
LIMIT 2;
┌─json─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
│ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec.

Формат JSONAsObject также может быть полезен для чтения JSON, разделённого символами новой строки, в случаях, когда структура объектов непоследовательна. Например, если тип значения по одному и тому же ключу различается от строки к строке (иногда это строка, а в других случаях — объект). В таких случаях ClickHouse не может вывести стабильную схему с помощью JSONEachRow, а JSONAsObject позволяет выполнять приём данных без строгой типизации, сохраняя каждую JSON-строку целиком в одном столбце. Например, обратите внимание, как JSONEachRow выдаёт ошибку в следующем примере:

SELECT count()
FROM s3('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/bluesky/file_0001.json.gz', NOSIGN, 'JSONEachRow')
Elapsed: 1.198 sec.

Received exception from server (version 24.12.1):
Code: 636. DB::Exception: Received from sql-clickhouse.clickhouse.com:9440. DB::Exception: The table structure cannot be extracted from a JSONEachRow format file. Error:
Code: 117. DB::Exception: JSON objects have ambiguous data: in some objects path 'record.subject' has type 'String' and in some - 'Tuple(`$type` String, cid String, uri String)'. You can enable setting input_format_json_use_string_type_for_ambiguous_paths_in_named_tuples_inference_from_objects to use String type for path 'record.subject'. (INCORRECT_DATA) (version 24.12.1.18239 (official build))
To increase the maximum number of rows/bytes to read for structure determination, use setting input_format_max_rows_to_read_for_schema_inference/input_format_max_bytes_to_read_for_schema_inference.
You can specify the structure manually: (in file/uri bluesky/file_0001.json.gz). (CANNOT_EXTRACT_TABLE_STRUCTURE)

Напротив, в этом случае можно использовать JSONAsObject, поскольку тип JSON поддерживает несколько типов для одного и того же подстолбца.

SELECT count()
FROM s3('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/bluesky/file_0001.json.gz', NOSIGN, 'JSONAsObject')
┌─count()─┐
│ 1000000 │
└─────────┘

1 row in set. Elapsed: 0.480 sec. Processed 1.00 million rows, 256.00 B (2.08 million rows/s., 533.76 B/s.)

Массив объектов JSON

Один из самых распространённых форматов JSON-данных — список объектов JSON в JSON-массиве, как в этом примере:

> cat list.json
[
  {
    "path": "Akiba_Hebrew_Academy",
    "month": "2017-08-01",
    "hits": 241
  },
  {
    "path": "Aegithina_tiphia",
    "month": "2018-02-01",
    "hits": 34
  },
  ...
]

Давайте создадим таблицу для таких данных:

CREATE TABLE sometable
(
    `path` String,
    `month` Date,
    `hits` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY tuple(month, path)

Чтобы импортировать список объектов JSON, можно использовать формат JSONEachRow (для вставки данных из файла list.json):

INSERT INTO sometable
FROM INFILE 'list.json'
FORMAT JSONEachRow

Мы использовали конструкцию FROM INFILE, чтобы загрузить данные из локального файла, и видим, что импорт прошёл успешно:

SELECT *
FROM sometable
┌─path──────────────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │    1 │
│ Akiba_Hebrew_Academy      │ 2017-08-01 │  241 │
│ Aegithina_tiphia          │ 2018-02-01 │   34 │
└───────────────────────────┴────────────┴──────┘

Ключи объектов JSON

В некоторых случаях список объектов JSON может быть представлен как свойства объекта, а не как элементы массива (см. пример в objects.json):

cat objects.json
{
  "a": {
    "path":"April_25,_2017",
    "month":"2018-01-01",
    "hits":2
  },
  "b": {
    "path":"Akahori_Station",
    "month":"2016-06-01",
    "hits":11
  },
  ...
}

ClickHouse может загружать данные такого типа с помощью формата JSONObjectEachRow:

INSERT INTO sometable FROM INFILE 'objects.json' FORMAT JSONObjectEachRow;
SELECT * FROM sometable;
┌─path────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ Abducens_palsy  │ 2016-05-01 │   28 │
│ Akahori_Station │ 2016-06-01 │   11 │
│ April_25,_2017  │ 2018-01-01 │    2 │
└─────────────────┴────────────┴──────┘

Указание значений ключей родительского объекта

Допустим, мы также хотим сохранять в таблице значения из ключей родительского объекта. В этом случае можно использовать следующую настройку, чтобы указать имя столбца, в который будут сохраняться значения ключей:

SET format_json_object_each_row_column_for_object_name = 'id'

Теперь мы можем проверить, какие данные будут загружены из исходного JSON‑файла с помощью функции file():

SELECT * FROM file('objects.json', JSONObjectEachRow)
┌─id─┬─path────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ a  │ April_25,_2017  │ 2018-01-01 │    2 │
│ b  │ Akahori_Station │ 2016-06-01 │   11 │
│ c  │ Abducens_palsy  │ 2016-05-01 │   28 │
└────┴─────────────────┴────────────┴──────┘

Обратите внимание, что столбец id корректно заполнился значениями ключей.

JSON-массивы

Иногда для экономии места JSON‑файлы кодируют в виде массивов, а не объектов. В этом случае мы имеем дело со списком JSON-массивов:

cat arrays.json
["Akiba_Hebrew_Academy", "2017-08-01", 241],
["Aegithina_tiphia", "2018-02-01", 34],
["1971-72_Utah_Stars_season", "2016-10-01", 1]

В этом случае ClickHouse загрузит эти данные и сопоставит каждое значение с соответствующим столбцом по его порядку в массиве. Для этого мы используем формат JSONCompactEachRow:

SELECT * FROM sometable
┌─c1────────────────────────┬─────────c2─┬──c3─┐
│ Akiba_Hebrew_Academy      │ 2017-08-01 │ 241 │
│ Aegithina_tiphia          │ 2018-02-01 │  34 │
│ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │   1 │
└───────────────────────────┴────────────┴─────┘

Импорт отдельных столбцов из JSON-массивов

В некоторых случаях данные могут быть представлены по столбцам, а не по строкам. В этом случае родительский объект JSON содержит столбцы со значениями. См. следующий файл:

cat columns.json
{
  "path": ["2007_Copa_America", "Car_dealerships_in_the_USA", "Dihydromyricetin_reductase"],
  "month": ["2016-07-01", "2015-07-01", "2015-07-01"],
  "hits": [178, 11, 1]
}

ClickHouse использует формат JSONColumns для разбора данных, представленных в таком виде:

SELECT * FROM file('columns.json', JSONColumns)
┌─path───────────────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ 2007_Copa_America          │ 2016-07-01 │  178 │
│ Car_dealerships_in_the_USA │ 2015-07-01 │   11 │
│ Dihydromyricetin_reductase │ 2015-07-01 │    1 │
└────────────────────────────┴────────────┴──────┘

Также поддерживается более компактный формат для работы с массивом столбцов вместо объекта с использованием формата JSONCompactColumns:

SELECT * FROM file('columns-array.json', JSONCompactColumns)
┌─c1──────────────┬─────────c2─┬─c3─┐
│ Heidenrod       │ 2017-01-01 │ 10 │
│ Arthur_Henrique │ 2016-11-01 │ 12 │
│ Alan_Ebnother   │ 2015-11-01 │ 66 │
└─────────────────┴────────────┴────┘

Сохранение объектов JSON вместо парсинга

В некоторых случаях объекты JSON удобнее сохранять в одном столбце String (или JSON), а не разбирать. Это может быть полезно при работе со списком объектов JSON с разной структурой. Возьмем для примера этот файл, где внутри родительского списка содержится несколько разных объектов JSON:

cat custom.json
[
  {"name": "Joe", "age": 99, "type": "person"},
  {"url": "/my.post.MD", "hits": 1263, "type": "post"},
  {"message": "Warning on disk usage", "type": "log"}
]

Мы хотим сохранить исходные объекты JSON в следующей таблице:

CREATE TABLE events
(
    `data` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY ()

Теперь мы можем загрузить данные из файла в эту таблицу, используя формат JSONAsString, чтобы сохранить объекты JSON вместо их парсинга:

INSERT INTO events (data)
FROM INFILE 'custom.json'
FORMAT JSONAsString

Также можно использовать JSON-функции для запросов к сохранённым объектам:

SELECT
    JSONExtractString(data, 'type') AS type,
    data
FROM events
┌─type───┬─data─────────────────────────────────────────────────┐
│ person │ {"name": "Joe", "age": 99, "type": "person"}         │
│ post   │ {"url": "/my.post.MD", "hits": 1263, "type": "post"} │
│ log    │ {"message": "Warning on disk usage", "type": "log"}  │
└────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘

Обратите внимание, что JSONAsString отлично подходит для файлов в формате «один объект JSON на строку» (обычно используется с форматом JSONEachRow).

Схема для вложенных объектов

Когда мы имеем дело с вложенными JSON-объектами, можно дополнительно определить явную схему и использовать сложные типы (Array, JSON или Tuple) для загрузки данных:

SELECT *
FROM file('list-nested.json', JSONEachRow, 'page Tuple(path String, title String, owner_id UInt16), month Date, hits UInt32')
LIMIT 1
┌─page───────────────────────────────────────────────┬──────month─┬─hits─┐
│ ('Akiba_Hebrew_Academy','Akiba Hebrew Academy',12) │ 2017-08-01 │  241 │
└────────────────────────────────────────────────────┴────────────┴──────┘

Доступ к вложенным JSON-объектам

Мы можем обращаться к ключам вложенных JSON-объектов, включив следующий параметр настройки:

SET input_format_import_nested_json = 1

Это позволяет обращаться к ключам вложенных объектов JSON с помощью точечной нотации (не забудьте заключить их в обратные кавычки, чтобы это работало):

SELECT *
FROM file('list-nested.json', JSONEachRow, '`page.owner_id` UInt32, `page.title` String, month Date, hits UInt32')
LIMIT 1
┌─page.owner_id─┬─page.title───────────┬──────month─┬─hits─┐
│            12 │ Akiba Hebrew Academy │ 2017-08-01 │  241 │
└───────────────┴──────────────────────┴────────────┴──────┘

Таким образом можно развернуть вложенные JSON-объекты или взять некоторые вложенные значения и сохранить их в отдельных столбцах.

Игнорирование неизвестных столбцов

По умолчанию ClickHouse игнорирует неизвестные столбцы при импорте JSON-данных. Попробуем импортировать исходный файл в таблицу без столбца month:

CREATE TABLE shorttable
(
    `path` String,
    `hits` UInt32
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY path

Мы по-прежнему можем вставить в эту таблицу исходные данные в формате JSON с 3 столбцами:

INSERT INTO shorttable FROM INFILE 'list.json' FORMAT JSONEachRow;
SELECT * FROM shorttable
┌─path──────────────────────┬─hits─┐
│ 1971-72_Utah_Stars_season │    1 │
│ Aegithina_tiphia          │   34 │
│ Akiba_Hebrew_Academy      │  241 │
└───────────────────────────┴──────┘

ClickHouse будет игнорировать неизвестные столбцы при импорте. Это поведение можно отключить с помощью параметра input_format_skip_unknown_fields:

SET input_format_skip_unknown_fields = 0;
INSERT INTO shorttable FROM INFILE 'list.json' FORMAT JSONEachRow;
Ok.
Exception on client:
Code: 117. DB::Exception: Unknown field found while parsing JSONEachRow format: month: (in file/uri /data/clickhouse/user_files/list.json): (at row 1)

ClickHouse будет генерировать исключения, если структура JSON не соответствует структуре столбцов таблицы.

BSON

ClickHouse позволяет экспортировать данные в файлы в формате BSON и импортировать данные из них. Этот формат используется некоторыми СУБД, например MongoDB.

Для импорта данных BSON используется формат BSONEachRow. Давайте импортируем данные из этого BSON-файла:

SELECT * FROM file('data.bson', BSONEachRow)
┌─path──────────────────────┬─month─┬─hits─┐
│ Bob_Dolman                │ 17106 │  245 │
│ 1-krona                   │ 17167 │    4 │
│ Ahmadabad-e_Kalij-e_Sofla │ 17167 │    3 │
└───────────────────────────┴───────┴──────┘

Мы также можем экспортировать данные в файлы BSON, используя тот же формат:

SELECT *
FROM sometable
INTO OUTFILE 'out.bson'
FORMAT BSONEachRow

После этого наши данные будут записаны в файл out.bson.

Navigation