Amazon Redshift ne prendra plus en charge la création de nouveaux Python UDFs à compter du 1er novembre 2025. Si vous souhaitez utiliser Python UDFs, créez la version UDFs antérieure à cette date. Le Python existant UDFs continuera à fonctionner normalement. Pour plus d'informations, consultez le billet de blog.

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Exemples d'utilisation de données semi-structurées dans Amazon Redshift

Les exemples suivants montrent comment travailler avec des données semi-structurées dans Amazon Redshift à l'aide de la syntaxe partiQL. Vous allez créer un exemple de table pour charger un ensemble d'échantillons de données semi-structurées, puis interroger des objets de données semi-structurées dans divers cas d'utilisation.

Chargement de données semi-structurées

Les instructions suivantes créent un exemple de table et chargent un exemple d'objet JSON dans la colonne all_data SUPER.

DROP TABLE IF EXISTS test_json;

SET enable_case_sensitive_super_attribute TO true;
SET enable_case_sensitive_identifier TO true;

CREATE TABLE test_json (all_data SUPER);

INSERT INTO test_json VALUES (JSON_PARSE('
{
   "data":{
      "pnr":{
         "type":"pnr",
         "pnrid":"123PQRS-2024-09-20",
         "bookingIdentifier":"123PQRS",
         "version":"5",
         "triggerType":"",
         "events":[
            {
               "eventType":"UPDATED",
               "type":"PART",
               "id":"123PQRS-2024-09-20-HO-1"
            },
            {
               "eventType":"CREATED",
               "type":"ABC",
               "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-38"
            }
         ],
         "create":{
            "pnrCreateDate":"2024-09-20T16:56:00Z",
            "officeID":"OFFCID1234",
            "officeIDCategory":"Email"
         },
         "lastModification":{
            "dateTime":"2024-09-20T17:09:00Z"
         },
         "PARTDetails":[
            {
               "path":"1",
               "TrainPARTs":[
                  {
                     "PARTID":"123PQRS-2024-09-20-HO-1",
                     "departure":{
                        "departureStation":"XYZ",
                        "departureTimeLocal":"2024-10-03T06:30:00",
                        "departureTimeGMT":"2024-10-03T10:30:00Z"
                     },
                     "arrival":{
                        "arrivalStation":"ABC",
                        "arrivalTimeLocal":"2024-10-03T08:20:00",
                        "arrivalTimeGMT":"2024-10-03T15:20:00Z"
                     },
                     "marketing":{
                        "carrierCode":"XX",
                        "TrainNumber":"100"
                     },
                     "operating":{
                        "carrierCode":"YY",
                        "TrainNumber":"100-A"
                     },
                     "status":"ON",
                     "aircraft":{
                        "code":"222"
                     },
                     "class":"WC",
                     "first":"Y",
                     "seating":[
                        
                     ]
                  }
               ]
            }
         ],
         "commuterInformation":[
            {
               "commuterID":"2",
               "commuterPNR":"123PQRS-2024-09-20-RO-2",
               "commuterTypeCode":"DOM",
               "firstName":"JOHN",
               "lastName":"MILLER"
            }
         ],
         "contactDetail":[
            {
               "emailContacts":[
                  {
                     "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-4",
                     "contact":"JOHNMILLER@EXAMPLE.COM",
                     "purpose":[
                        "BUSINESS"
                     ],
                     "commuter":[
                        "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
                     ],
                     "language":"EN"
                  },
                  {
                     "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-5",
                     "contact":"HARVEYCORMIER@EXAMPLE.COM",
                     "purpose":[
                        "NOTIFICATION"
                     ],
                     "commuter":[
                        "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
                     ],
                     "language":"EN"
                  }
               ]
            },
            {
               "phoneContacts":[
                  {
                     "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-3",
                     "contact":"1234567890",
                     "purpose":[
                        "NOTIFICATION"
                     ],
                     "commuter":[
                        "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
                     ],
                     "language":""
                  }
               ]
            },
            {
               "addressInfo":[
                  {
                     "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-6",
                     "addressline":[
                        "112 PORT STREET"
                     ],
                     "provinceState":"CA",
                     "cityName":"SAN JOSE",
                     "postalCode":"12345",
                     "countryCode":"USA",
                     "purpose":[
                        "MAILING"
                     ],
                     "commuter":[
                        "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
                     ]
                  }
               ]
            }
         ],
         "PendingService":[
            {
               "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-26",
               "code":"MONO",
               "status":"",
               "text":"Broken Seat at Coach-No XYZ123 Seat-No 567",
               "trainCode":"WC-1",
               "TrainsArray":[
                  "123PQRS-2024-09-20-HO-1"
               ],
               "commuter":[
                  "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
               ]
            },
            {
               "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-27",
               "code":"OTHS",
               "status":"",
               "text":"Broken Seat at Coach-No XYZ567 Seat-No 111",
               "trainCode":"WC-1",
               "TrainsArray":[
                  "123PQRS-2024-09-20-HO-1"
               ],
               "commuter":[
                  "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
               ]
            },
            {
               "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-28",
               "code":"OTHS",
               "status":"",
               "text":"Broken Seat at Coach-No XYZ890 Seat-No 123",
               "trainCode":"WC-1",
               "TrainsArray":[
                  "123PQRS-2024-09-20-HO-1"
               ],
               "commuter":[
                  "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
               ]
            },
            {
               "id":"123PQRS-2024-09-20-OT-29",
               "code":"OTHS",
               "status":"",
               "text":"Broken Seat at Coach-No XYZ111 Seat-No 333",
               "trainCode":"WC-1",
               "TrainsArray":[
                  "123PQRS-2024-09-20-HO-1"
               ],
               "commuter":[
                  "123PQRS-2024-09-20-RO-2"
               ]
            }            
         ],
         "parts": [
            {
               "partname": "prop",
               "manufacturer": "local parts co",
               "quality": 2,
               "price": 10.00
            },
            {
               "partname": "prop",
               "manufacturer": "big parts co",
               "quality": null,
               "price": 9.00
            },
            {
               "partname": "prop",
               "manufacturer": "small parts co",
               "quality": 1,
               "price": 12.00
            },
            {
               "partname": "rudder",
               "manufacturer": "local parts co",
               "quality": 1,
               "price": 2.50
            },
            {
               "partname": "rudder",
               "manufacturer": "big parts co",
               "quality": 2,
               "price": 3.75
            },
            {
               "partname": "rudder",
               "manufacturer": "small parts co",
               "quality": null,
               "price": 1.90
            },
            {
               "partname": "wing",
               "manufacturer": "local parts co",
               "quality": null,
               "price": 7.50
            },
            {
               "partname": "wing",
               "manufacturer": "big parts co",
               "quality": 1,
               "price": 15.20
            },
            {
               "partname": "wing",
               "manufacturer": "small parts co",
               "quality": null,
               "price": 11.80
            }
         ],
         "count_by_color": [
            {
               "quality": "high",
               "red": 15,
               "green": 20,
               "blue": 7
            },
            {
               "quality": "normal",
               "red": 35,
               "green": null,
               "blue": 40
            },
            {
               "quality": "low",
               "red": 10,
               "green": 23,
               "blue": null
            }
         ]
       }
   },
   "id":"abcdefgh-ijklmnop-qrstuvwxyz123",
   "mainIds":[
      {
         "ID":"pqrstuvwxyz-aabbcc123",
         "Source":"NYC"
      }
   ]
}
'));

Interrogation de données semi-structurées imbriquées

L'instruction suivante utilise la notation par points de PartiQL pour extraire le pnrid champ, qui est imbriqué à trois niveaux de profondeur dans l'objet de niveau supérieurall_data.

select all_data.data.pnr.pnrid::varchar from test_json;

 pnrid
--------------------
 123PQRS-2024-09-20

L'instruction suivante utilise la notation entre crochets de PartiQL pour spécifier et extraire uniquement le premier élément du events tableau imbriqué dans l'objet de niveau supérieur.

SELECT
    all_data.data.pnr.events[0]
FROM test_json;

 events
---------------------------------
{
   "eventType":"UPDATED",
   "type":"PART",
   "id":"123PQRS-2024-09-20-HO-1"
}

L'instruction suivante extrait uniquement la eventType propriété de l'élément spécifié du events tableau.

SELECT
    all_data.data.pnr.events[0].eventType
FROM test_json;

 eventtype
-----------
 "UPDATED"

Les déclarations suivantes

Utilisation enable_case_sensitive_identifier et utilisation enable_case_sensitive_super_attribute de données semi-structurées

Les exemples suivants montrent en quoi les options enable_case_sensitive_identifier de configuration enable_case_sensitive_super_attribute diffèrent lorsqu'elles sont utilisées pour interroger des données semi-structurées. Pour plus d'informations sur ces options de configuration, consultezAccès aux champs JSON avec des noms de champs ou des attributs en majuscules et en majuscules et en majuscules.

Dans l'instruction suivante, la réinitialisation des deux options de configuration à leur valeur par défaut de false entraîne le renvoi de la valeur NULL par la requête.

RESET enable_case_sensitive_identifier;
RESET enable_case_sensitive_super_attribute;

SELECT
    all_data.data.pnr.events[0].eventType
FROM test_json;

 eventtype
-----------
NULL

Dans l'exemple suivant, l'exemple de requête renvoie le résultat souhaité une fois que vous avez placé les attributs distinguant les majuscules et minuscules entre guillemets doubles et que vous les avez définis enable_case_sensitive_identifier sur true.

RESET enable_case_sensitive_identifier;
RESET enable_case_sensitive_super_attribute;

SELECT
    all_data.data.pnr.events[0]."eventType"
FROM test_json;
         
 eventtype
-----------
NULL

SET enable_case_sensitive_identifier TO true;
         
SELECT
    all_data.data.pnr.events[0]."eventType"
FROM test_json;
         
 eventtype
-----------
 "UPDATED"

Dans l'exemple suivant, l'exemple de requête renvoie le résultat souhaité une fois que vous avez défini la valeur true sans enable_case_sensitive_super_attribute placer les attributs faisant la distinction majuscules/minuscules entre guillemets doubles.

RESET enable_case_sensitive_identifier;
RESET enable_case_sensitive_super_attribute;

SELECT
    all_data.data.pnr.events[0].eventType
FROM test_json;
         
 eventtype
-----------
NULL
         
SET enable_case_sensitive_super_attribute TO true;
         
SELECT
    all_data.data.pnr.events[0].eventType
FROM test_json;
         
 eventtype
-----------
 "UPDATED"

Filtrer les données semi-structurées

L'instruction suivante utilise la syntaxe PartiQL dans la clause WHERE d'une instruction qui compte les événements du type permettant de récupérer les données d'un certain attribut UPDATED à l'intérieur d'un tableau. Vous pouvez utiliser cette syntaxe dans n'importe quelle partie de la requête où vous feriez normalement référence à des colonnes.

SELECT COUNT(*)
FROM test_json
WHERE all_data.data.pnr.events[0].eventType = 'UPDATED';

 count
------
 1

L'exemple suivant utilise la syntaxe entre crochets et points de PartiQL dans les clauses GROUP BY et ORDER BY.

SELECT all_data.data.pnr.events[0].eventType::varchar,
       COUNT(*)
FROM test_json
WHERE all_data.data.pnr.events[0].eventType IS NOT NULL
GROUP BY all_data.data.pnr.events[0].eventType
ORDER BY all_data.data.pnr.events[0].eventType;

 eventtype | count
-----------+-------
 "UPDATED" | 1    

Déniveler les données semi-structurées

L'instruction suivante utilise des jointures partiQL pour désimbriquer le tableau. events Notez que cette jointure fonctionne même lorsque le nombre d'index du tableau n'est pas statique.

Pour des exemples de désimbrication de données semi-structurées à l'aide de UNNEST dans la clause FROM, voir. Exemples UNNEST

SELECT
a.all_data.data.pnr.type::varchar type_info,
a.all_data.data.pnr.pnrid::varchar pnr_id ,
a.all_data.data.pnr.bookingIdentifier::varchar booking_id,
a.all_data.data.pnr.version::varchar version_info,
b.eventType::varchar event_type,
b.id::varchar event_id
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.events b;

 type_info | pnr_id              | booking_id | version_info | event_type | event_id
-----------+---------------------+------------+--------------+------------+-------------------------
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20  | 123PQRS    | 5            | UPDATED    | 123PQRS-2024-09-20-HO-1
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20  | 123PQRS    | 5            | CREATED    | 123PQRS-2024-09-20-OT-38

Démanteler des tableaux imbriqués

L'instruction suivante utilise des jointures partiQL pour désimbriquer un tableau imbriqué dans un autre tableau.

Pour des exemples de désimbrication de données semi-structurées à l'aide de UNNEST dans la clause FROM, voir. Exemples UNNEST

SELECT
a.all_data.data.pnr.type::varchar type_info,
a.all_data.data.pnr.pnrid::varchar pnr_id ,
a.all_data.data.pnr.bookingIdentifier::varchar booking_id,
a.all_data.data.pnr.version::varchar version_info,
d.id::varchar email_record_id,
d.contact::varchar email_contact,
e::varchar email_purpose,
f::varchar email_commuter
FROM test_json a,
  a.all_data.data.pnr.contactDetail c,
  c."emailContacts" d,
  d.purpose e,
  d.commuter f;

 type_info | pnr_id              | booking_id | version_info | email_record_id         | email_contact             | email_purpose | email_commuter
-----------+---------------------+------------+--------------+-------------------------+---------------------------+---------------+-------------------------
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20  | 123PQRS    | 5            | 123PQRS-2024-09-20-OT-4 | JOHNMILLER@EXAMPLE.COM    | BUSINESS      | 123PQRS-2024-09-20-RO-2
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20  | 123PQRS    | 5            | 123PQRS-2024-09-20-OT-5 | HARVEYCORMIER@EXAMPLE.COM | NOTIFICATION  | 123PQRS-2024-09-20-RO-2

Utilisation de données semi-structurées dans des sous-requêtes

L'instruction suivante utilise une sous-requête dans la clause WHERE pour renvoyer uniquement une sous-section des résultats de l'exemple précédent.

SELECT
a.all_data.data.pnr.type::varchar type_info,
a.all_data.data.pnr.pnrid::varchar pnr_id ,
a.all_data.data.pnr.bookingIdentifier::varchar booking_id,
a.all_data.data.pnr.version::varchar version_info,
d.id::varchar email_record_id,
d.contact::varchar email_contact
FROM test_json a,
a.all_data.data.pnr.contactDetail c,
c."emailContacts" d
WHERE (SELECT COUNT(*) FROM d.purpose e WHERE e = 'BUSINESS') > 0;

 type_info | pnr_id              | booking_id | version_info | email_record_id         | email_contact             | email_purpose | email_commuter
-----------+---------------------+------------+--------------+-------------------------+---------------------------+---------------+-------------------------
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20  | 123PQRS    | 5            | 123PQRS-2024-09-20-OT-4 | JOHNMILLER@EXAMPLE.COM    | BUSINESS      | 123PQRS-2024-09-20-RO-2

Agrégation de requêtes à l'aide de données semi-structurées

L'instruction suivante utilise la fonction COUNT pour agréger le nombre d'éléments du PendingService tableau.

SELECT
a.all_data.data.pnr.type::varchar type_info,
a.all_data.data.pnr.pnrid::varchar pnr_id ,
a.all_data.data.pnr.bookingIdentifier::varchar booking_id,
a.all_data.data.pnr.version::varchar version_info,
COUNT(*) AS total_pending_service
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.PendingService c
GROUP BY 1,2,3,4;

 type_info | pnr_id             | booking_id | version_info | total_pending_service
-----------+--------------------+------------+--------------+-----------------------
 pnr       | 123PQRS-2024-09-20 | 123PQRS    | 5            | 4    

Utilisation de données semi-structurées dans des vues matérialisées

L'instruction suivante utilise l'instruction de l'exemple précédent pour créer une vue matérialisée. La vue matérialisée actualise automatiquement le nombre de services en attente lorsque la table de base reçoit de nouvelles données.

CREATE MATERIALIZED VIEW mv_total_pending_service
AUTO REFRESH YES
AS
SELECT
a.all_data.data.pnr.type::varchar type_info,
a.all_data.data.pnr.pnrid::varchar pnr_id ,
a.all_data.data.pnr.bookingIdentifier::varchar booking_id,
a.all_data.data.pnr.version::varchar version_info,
COUNT(*) AS total_pending_service
FROM test_json a,
  a.all_data.data.pnr.PendingService c
GROUP BY 1,2,3,4;

Utilisation de PIVOT et UNPIVOT avec des données semi-structurées

L'instruction suivante utilise le PIVOT partname dans la colonne pour renvoyer le prix moyen de chaque pièce.

SELECT *
FROM 
(
SELECT
c.partname::varchar, c.price
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.parts c) 
PIVOT (AVG(price) for partname IN ('prop', 'rudder', 'wing'));
            
 
 prop       | rudder             |  wing
------------+--------------------+--------
 10.33      | 2.71               |  11.50

Dans l’exemple précédent, les résultats sont transformés en colonnes. L'exemple suivant montre une requête GROUP BY qui renvoie les prix moyens en lignes plutôt qu'en colonnes.

SELECT partname, avg(price)
FROM (
SELECT
c.partname::varchar, c.price
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.parts c)
WHERE partname IN ('prop', 'rudder', 'wing')
GROUP BY partname;
            
 partname |  avg
----------+-------
 prop     | 10.33
 rudder   |  2.71
 wing     | 11.50

Voici un exemple de PIVOT manufacturer sous forme de colonne implicite.

SELECT *
FROM (
SELECT
c.quality, c.manufacturer::varchar
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.parts c) PIVOT (
count(*) FOR quality IN (1, 2, NULL)
);
            
 manufacturer      | 1  | 2  | null
-------------------+----+----+------
 local parts co    | 1  | 1  |  1
 big parts co      | 1  | 1  |  1
 small parts co    | 1  | 0  |  2

Voici un exemple d'UNPIVOT sur la quality colonne.

SELECT *
FROM 
(
SELECT
c.quality as quality
FROM test_json a, 
  a.all_data.data.pnr.parts c) 
UNPIVOT (cnt FOR column_header IN (quality));
            
 column_header   | cnt
-----------------+----
 quality         | 2    
 quality         | 1    
 quality         | 1    
 quality         | 2    
 quality         | 1