Rust数据处理库datafusion-functions-json的使用，实现DataFusion中高效JSON解析与操作功能

Rust数据处理库datafusion-functions-json的使用，实现DataFusion中高效JSON解析与操作功能

简介

datafusion-functions-json 是一个用于在DataFusion中查询JSON字符串的函数集合。这些函数实现为可以在SQL查询中使用的标量函数。

注意：这不是Apache软件基金会的官方发布。

使用方法

要使用这些函数，只需调用：

datafusion_functions_json::register_all(&mut ctx)?;

这将注册所有JSON函数到你的SessionContext中。

示例

以下是SQL示例：

-- 创建一个包含JSON列(存储为字符串)的表
CREATE TABLE test_table (id INT, json_col VARCHAR) AS VALUES
(1, '{}'),
(2, '{ "a": 1 }'),
(3, '{ "a": 2 }'),
(4, '{ "a": 1, "b": 2 }'),
(5, '{ "a": 1, "b": 2, "c": 3 }');

-- 检查每个文档是否包含键'b'
SELECT id, json_contains(json_col, 'b') as json_contains FROM test_table;
-- 结果:
-- +----+---------------+
-- | id | json_contains |
-- +----+---------------+
-- | 1  | false         |
-- | 2  | false         |
-- | 3  | false         |
-- | 4  | true          |
-- | 5  | true          |
-- +----+---------------+

-- 从每个文档中获取键'a'的值
SELECT id, json_col->'a' as json_col_a FROM test_table

-- +----+------------+
-- | id | json_col_a |
-- +----+------------+
-- | 1  | {null=}    |
-- | 2  | {int=1}    |
-- | 3  | {int=2}    |
-- | 4  | {int=1}    |
-- | 5  | {int=1}    |
-- +----+------------+

Rust完整示例

use datafusion::prelude::*;
use datafusion_functions_json::register_all;

#[tokio::main]
async fn main() -> datafusion::error::Result<()> {
    // 创建SessionContext
    let mut ctx = SessionContext::new();
    
    // 注册JSON函数
    register_all(&mut ctx)?;
    
    // 创建带有JSON列的表
    ctx.sql("CREATE TABLE test_table (id INT, json_col VARCHAR) AS VALUES
            (1, '{}'),
            (2, '{ \"a\": 1 }'),
            (3, '{ \"a\": 2 }'),
            (4, '{ \"a\": 1, \"b\": 2 }'),
            (5, '{ \"a\": 1, \"b\": 2, \"c\": 3 }')")
        .await?;
    
    // 查询包含键'b'的记录
    let df = ctx.sql("SELECT id, json_contains(json_col, 'b') as contains_b FROM test_table").await?;
    df.show().await?;
    
    // 查询键'a'的值
    let df = ctx.sql("SELECT id, json_col->'a' as a_value FROM test_table").await?;
    df.show().await?;
    
    Ok(())
}

已实现的功能

  • json_contains(json: str, *keys: str | int) -> bool - 如果JSON字符串有特定键则返回true(用于?运算符)
  • json_get(json: str, *keys: str | int) -> JsonUnion - 通过"路径"从JSON字符串获取值
  • json_get_str(json: str, *keys: str | int) -> str - 从JSON字符串获取字符串值
  • json_get_int(json: str, *keys: str | int) -> int - 从JSON字符串获取整数值
  • json_get_float(json: str, *keys: str | int) -> float - 从JSON字符串获取浮点值
  • json_get_bool(json: str, *keys: str | int) -> bool - 从JSON字符串获取布尔值
  • json_get_json(json: str, *keys: str | int) -> str - 从JSON字符串获取嵌套的原始JSON字符串
  • json_get_array(json: str, *keys: str | int) -> array - 从JSON字符串获取arrow数组
  • json_as_text(json: str, *keys: str | int) -> str - 从JSON字符串获取任何值，表示为字符串(用于->>运算符)
  • json_length(json: str, *keys: str | int) -> int - 获取JSON字符串或数组的长度

运算符别名：

  • -> 运算符 - json_get的别名
  • ->> 运算符 - json_as_text的别名
  • ? 运算符 - json_contains的别名

注意事项

带有json_get的cast表达式会被重写为适当的方法，例如：

select * from foo where json_get(attributes, 'bar')::string='ham'

将被重写为：

select * from foo where json_get_str(attributes, 'bar')='ham'

未来可能的功能

  • json_keys(json: str, *keys: str | int) -> list[str] - 获取JSON字符串的键
  • json_is_obj(json: str, *keys: str | int) -> bool - 如果JSON是对象则返回true
  • json_is_array(json: str, *keys: str | int) -> bool - 如果JSON是数组则返回true
  • json_valid(json: str) -> bool - 如果JSON有效则返回true

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Rust数据处理库datafusion-functions-json的使用指南

datafusion-functions-json是一个为DataFusion(一个Rust编写的分布式查询引擎)提供JSON处理功能的扩展库。它允许在DataFusion查询中高效地解析和操作JSON数据。

主要功能

  • 从字符串解析JSON
  • 提取JSON对象中的字段
  • 将JSON转换为其他数据类型
  • 构建JSON对象
  • JSON路径查询

使用方法

1. 添加依赖

首先在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
datafusion = "24.0"  # 或最新版本
datafusion-functions-json = "0.1"

2. 注册JSON函数

在使用前需要注册JSON函数到DataFusion的执行上下文中：

use datafusion::prelude::*;
use datafusion_functions_json::register_all;

#[tokio::main]
async fn main() -> datafusion::error::Result<()> {
    // 创建执行上下文
    let mut ctx = SessionContext::new();
    
    // 注册JSON函数
    register_all(&mut ctx)?;
    
    Ok(())
}

常用函数示例

1. 解析JSON字符串

let df = ctx.sql("SELECT json_parse('{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}') as json_data").await?;
df.show().await?;

2. 提取JSON字段

let df = ctx.sql(
    "SELECT json_extract(json_parse('{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}'), '$.name') as name"
).await?;
df.show().await?;

3. 构建JSON对象

let df = ctx.sql(
    "SELECT json_object('name', 'Alice', 'age', 30) as user_json"
).await?;
df.show().await?;

4. JSON数组操作

let df = ctx.sql(
    "SELECT json_array(1, 2, 3) as numbers"
).await?;
df.show().await?;

5. 从表中查询JSON数据

假设有一个包含JSON列的表：

// 创建包含JSON数据的DataFrame
let data = vec![
    ("{\"name\": \"Alice\", \"scores\": [85, 92, 78]}"),
    ("{\"name\": \"Bob\", \"scores\": [76, 88, 95]}"),
];

let df = ctx.read_json(data, Default::default()).await?;
df.create_or_replace_temp_view("students")?;

// 查询JSON字段
let results = ctx.sql(
    "SELECT 
        json_extract(json_parse(data), '$.name') as name,
        json_extract(json_parse(data), '$.scores[0]') as first_score
     FROM students"
).await?;

results.show().await?;

完整示例代码

use datafusion::prelude::*;
use datafusion_functions_json::register_all;

#[tokio::main]
async fn main() -> datafusion::error::Result<()> {
    // 创建执行上下文
    let mut ctx = SessionContext::new();
    
    // 注册JSON函数
    register_all(&mut ctx)?;
    
    // 示例1: 解析JSON字符串
    println!("示例1: 解析JSON字符串");
    let df1 = ctx.sql("SELECT json_parse('{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}') as json_data").await?;
    df1.show().await?;
    
    // 示例2: 提取JSON字段
    println!("\n示例2: 提取JSON字段");
    let df2 = ctx.sql(
        "SELECT json_extract(json_parse('{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}'), '$.name') as name"
    ).await?;
    df2.show().await?;
    
    // 示例3: 构建JSON对象
    println!("\n示例3: 构建JSON对象");
    let df3 = ctx.sql(
        "SELECT json_object('name', 'Alice', 'age', 30) as user_json"
    ).await?;
    df3.show().await?;
    
    // 示例4: JSON数组操作
    println!("\n示例4: JSON数组操作");
    let df4 = ctx.sql(
        "SELECT json_array(1, 2, 3) as numbers"
    ).await?;
    df4.show().await?;
    
    // 示例5: 从表中查询JSON数据
    println!("\n示例5: 从表中查询JSON数据");
    let data = vec![
        ("{\"name\": \"Alice\", \"scores\": [85, 92, 78]}"),
        ("{\"name\": \"Bob\", \"scores\": [76, 88, 95]}"),
    ];
    
    let df5 = ctx.read_json(data, Default::default()).await?;
    df5.create_or_replace_temp_view("students")?;
    
    let results = ctx.sql(
        "SELECT 
            json_extract(json_parse(data), '$.name') as name,
            json_extract(json_parse(data), '$.scores[0]') as first_score
         FROM students"
    ).await?;
    
    results.show().await?;
    
    Ok(())
}

性能提示

  1. 对于大型JSON数据集，考虑预先解析JSON列而不是在查询时解析
  2. 使用投影下推只提取需要的JSON字段
  3. 对频繁查询的JSON路径考虑创建计算列

注意事项

  • 确保输入的JSON字符串格式正确，否则解析会失败
  • 路径查询使用JSONPath语法(以$开头)
  • 返回的JSON值可以进一步转换为Rust原生类型

这个库为DataFusion提供了强大的JSON处理能力，使得在SQL查询中处理半结构化数据变得更加方便高效。

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