自己写的sql返回json格式数据(sqlserver保存json并解析)

实现结构化查询语言服务器原生数据从可扩展标记语言生成JSON数据的实例代码怎么编写，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

实现SQL Server 原生数据从XML生成JSON数据的实例代码

结构化查询语言服务器是关系数据库，查询结果通常都是数据集，但是在一些特殊需求下，我们需要可扩展标记语言数据，最近这些年，JSON作为WebAPI常用的交换数据格式，那么数据库如何生成JSON数据呢？今天就写了一个演示。

1.创建表及测试数据

SETNOCOUNTONIFOBJECT _ ID(‘ STATS ‘)是notnulldropdatestatsifobject _ ID(‘ STATS ‘)是notnulldropdatestassifoobject _ ID(‘ OPERATORS ‘)是notnulldropdateoperatorsifobject _ ID(‘ REVIEWS ‘)是notnulldropdatetablereviews-createnandpopulatetableartiagestasss(IDINTEGERPRIMARYKEY，CITYNVARCHAR(20)，STATECHAR(2)，LAT_NREAL，LONG _ WREAL)；insertintostatusvalues(13 ‘)凤凰，’ AZ ‘，33，112)；insertintostatusvalues(44 ‘)丹佛，’ CO ‘，40，105)；insertintostatusvalues(66 ‘)驯鹿，’ ME ‘，47，68)；-createandpopulatetablewith运算符createtableoperators(IDINTEGERPRIMARYKEY，NAMENVARCHAR(20)，SURNAMENVARCHAR(20))；INSERTINTOOPERATORSVALUES(50，’ John ‘ FORx ‘ ‘，’ Brown ‘)；INSERTINTOOPERATORSVALUES(51，’ Paul ‘，’ Smith ‘)；INSERTINTOOPERATORSVALUES(52，’ Michael ‘，’ Williams ‘)；-createandpopulatetablewithenormalized temperationdatacreatetablestats(stats _ idintegerferencessstats(ID)，MONTHINTEGER

CHECK (MONTH BETWEEN 1 AND 12),     TEMP_F REAL CHECK (TEMP_F BETWEEN -80 AND 150),     RAIN_I REAL CHECK (RAIN_I BETWEEN 0 AND 100), PRIMARY KEY (STATION_ID, MONTH)); INSERT INTO STATS VALUES (13, 1, 57.4, 0.31); INSERT INTO STATS VALUES (13, 7, 91.7, 5.15); INSERT INTO STATS VALUES (44, 1, 27.3, 0.18); INSERT INTO STATS VALUES (44, 7, 74.8, 2.11); INSERT INTO STATS VALUES (66, 1, 6.7, 2.10); INSERT INTO STATS VALUES (66, 7, 65.8, 4.52);  — Create and populate table with Review CREATE TABLE REVIEWS(STATION_ID INTEGER,STAT_MONTH INTEGER,OPERATOR_ID INTEGER)  insert into REVIEWS VALUES (13,1,50) insert into REVIEWS VALUES (13,7,50) insert into REVIEWS VALUES (44,7,51) insert into REVIEWS VALUES (44,7,52) insert into REVIEWS VALUES (44,7,50) insert into REVIEWS VALUES (66,1,51) insert into REVIEWS VALUES (66,7,51)

2.查询结果集

select   STATIONS.ID    as ID,       STATIONS.CITY   as City,       STATIONS.STATE  as State,       STATIONS.LAT_N  as LatN,       STATIONS.LONG_W  as LongW,       STATS.MONTH    as Month,       STATS.RAIN_I   as Rain,       STATS.TEMP_F   as Temp,     OPERATORS.NAME  as Name,     OPERATORS.SURNAME as Surname from    stations  inner join stats   on stats.STATION_ID=STATIONS.ID  left join reviews  on reviews.STATION_ID=stations.id             and reviews.STAT_MONTH=STATS.[MONTH] left join OPERATORS on OPERATORS.ID=reviews.OPERATOR_ID

结果：

2.查询xml数据

select stations.*,     (select stats.*,          (select OPERATORS.*          from  OPERATORS          inner join reviews on OPERATORS.ID=reviews.OPERATOR_ID          where reviews.STATION_ID=STATS.STATION_ID          and  reviews.STAT_MONTH=STATS.MONTH          for xml path('operator'),type         ) operators     from STATS      where STATS.STATION_ID=stations.ID      for xml path('stat'),type     ) stats  from  stations  for  xml path('station'),type

结果：

<station>  <ID>13</ID>  <CITY>Phoenix</CITY>  <STATE>AZ</STATE>  <LAT_N>3.3000000e+001</LAT_N>  <LONG_W>1.1200000e+002</LONG_W>  <stats>   <stat>    <STATION_ID>13</STATION_ID>    <MONTH>1</MONTH>    <TEMP_F>5.7400002e+001</TEMP_F>    <RAIN_I>3.1000000e-001</RAIN_I>    <operators>     <operator>      <ID>50</ID>      <NAME>John "The Fox"</NAME>      <SURNAME>Brown</SURNAME>     </operator>    </operators>   </stat>   <stat>    <STATION_ID>13</STATION_ID>    <MONTH>7</MONTH>    <TEMP_F>9.1699997e+001</TEMP_F>    <RAIN_I>5.1500001e+000</RAIN_I>    <operators>     <operator>      <ID>50</ID>      <NAME>John "The Fox"</NAME>      <SURNAME>Brown</SURNAME>     </operator>    </operators>   </stat>  </stats> </station> <station>  <ID>44</ID>  <CITY>Denver</CITY>  <STATE>CO</STATE>  <LAT_N>4.0000000e+001</LAT_N>  <LONG_W>1.0500000e+002</LONG_W>  <stats>   <stat>    <STATION_ID>44</STATION_ID>    <MONTH>1</MONTH>    <TEMP_F>2.7299999e+001</TEMP_F>    <RAIN_I>1.8000001e-001</RAIN_I>   </stat>   <stat>    <STATION_ID>44</STATION_ID>    <MONTH>7</MONTH>    <TEMP_F>7.4800003e+001</TEMP_F>    <RAIN_I>2.1099999e+000</RAIN_I>    <operators>     <operator>      <ID>51</ID>      <NAME>Paul</NAME>      <SURNAME>Smith</SURNAME>     </operator>     <operator>      <ID>52</ID>      <NAME>Michael</NAME>      <SURNAME>Williams</SURNAME>     </operator>     <operator>      <ID>50</ID>      <NAME>John "The Fox"</NAME>      <SURNAME>Brown</SURNAME>     </operator>    </operators>   </stat>  </stats> </station> <station>  <ID>66</ID>  <CITY>Caribou</CITY>  <STATE>ME</STATE>  <LAT_N>4.7000000e+001</LAT_N>  <LONG_W>6.8000000e+001</LONG_W>  <stats>   <stat>    <STATION_ID>66</STATION_ID>    <MONTH>1</MONTH>    <TEMP_F>6.6999998e+000</TEMP_F>    <RAIN_I>2.0999999e+000</RAIN_I>    <operators>     <operator>      <ID>51</ID>      <NAME>Paul</NAME>      <SURNAME>Smith</SURNAME>     </operator>    </operators>   </stat>   <stat>    <STATION_ID>66</STATION_ID>    <MONTH>7</MONTH>    <TEMP_F>6.5800003e+001</TEMP_F>    <RAIN_I>4.5200000e+000</RAIN_I>    <operators>     <operator>      <ID>51</ID>      <NAME>Paul</NAME>      <SURNAME>Smith</SURNAME>     </operator>    </operators>   </stat>  </stats> </station>

3.如何生成JSON数据

1）创建辅助函数

CREATE FUNCTION [dbo].[qfn_XmlToJson](@XmlData xml) RETURNS nvarchar(max) AS BEGIN  declare @m nvarchar(max)  SELECT @m='['+Stuff  (    (SELECT theline from   (SELECT ','+' {'+Stuff     (        (SELECT ',"'+coalesce(b.c.value('local-name(.)', 'NVARCHAR(255)'),'')+'":'+            case when b.c.value('count(*)','int')=0             then dbo.[qfn_JsonEscape](b.c.value('text()[1]','NVARCHAR(MAX)'))            else dbo.qfn_XmlToJson(b.c.query('*'))            end          from x.a.nodes('*') b(c)                                          for xml path(''),TYPE).value('(./text())[1]','NVARCHAR(MAX)')         ,1,1,'')+'}'      from @XmlData.nodes('/*') x(a)     ) JSON(theLine)     for xml path(''),TYPE).value('.','NVARCHAR(MAX)')    ,1,1,'')+']'   return @m END

CREATE FUNCTION [dbo].[qfn_JsonEscape](@value nvarchar(max) ) returns nvarchar(max) as begin    if (@value is null) return 'null'  if (TRY_PARSE( @value as float) is not null) return @value   set @value=replace(@value,'\','\\')  set @value=replace(@value,'"','\"')   return '"'+@value+'"' end

3）查询sql

select dbo.qfn_XmlToJson (  (   select stations.ID,stations.CITY,stations.STATE,stations.LAT_N,stations.LONG_W ,      (select stats.*,            (select OPERATORS.*            from  OPERATORS inner join reviews            on   OPERATORS.ID=reviews.OPERATOR_ID           where reviews.STATION_ID=STATS.STATION_ID            and  reviews.STAT_MONTH=STATS.MONTH            for xml path('operator'),type           ) operators       from STATS        where STATS.STATION_ID=stations.ID for xml path('stat'),type      ) stats     from stations for xml path('stations'),type   ) )

结果：

[ {"ID":13,"CITY":"Phoenix","STATE":"AZ","LAT_N":3.3000000e+001,"LONG_W":1.1200000e+002,"stats":[ {"STATION_ID":13,"MONTH":1,"TEMP_F":5.7400002e+001,"RAIN_I":3.1000000e-001,"operators":[ {"ID":50,"NAME":"John \"The Fox\"","SURNAME":"Brown"}]}, {"STATION_ID":13,"MONTH":7,"TEMP_F":9.1699997e+001,"RAIN_I":5.1500001e+000,"operators":[ {"ID":50,"NAME":"John \"The Fox\"","SURNAME":"Brown"}]}]}, {"ID":44,"CITY":"Denver","STATE":"CO","LAT_N":4.0000000e+001,"LONG_W":1.0500000e+002,"stats":[ {"STATION_ID":44,"MONTH":1,"TEMP_F":2.7299999e+001,"RAIN_I":1.8000001e-001}, {"STATION_ID":44,"MONTH":7,"TEMP_F":7.4800003e+001,"RAIN_I":2.1099999e+000,"operators":[ {"ID":51,"NAME":"Paul","SURNAME":"Smith"}, {"ID":52,"NAME":"Michael","SURNAME":"Williams"}, {"ID":50,"NAME":"John \"The Fox\"","SURNAME":"Brown"}]}]}, {"ID":66,"CITY":"Caribou","STATE":"ME","LAT_N":4.7000000e+001,"LONG_W":6.8000000e+001,"stats":[ {"STATION_ID":66,"MONTH":1,"TEMP_F":6.6999998e+000,"RAIN_I":2.0999999e+000,"operators":[ {"ID":51,"NAME":"Paul","SURNAME":"Smith"}]}, {"STATION_ID":66,"MONTH":7,"TEMP_F":6.5800003e+001,"RAIN_I":4.5200000e+000,"operators":[ {"ID":51,"NAME":"Paul","SURNAME":"Smith"}]}]}]

JSON作为灵活的Web通信交换架构，如果把配置数据存放在数据库中，直接获取JSON，那配置就会非常简单了，也能够大量减轻应用服务器的压力！

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