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# Cercare valori nelle matrici JSON
<a name="searching-for-values"></a>

Per determinare se un determinato valore esiste all'interno di una matrice con codifica JSON, utilizza la funzione `json_array_contains`.

La query seguente elenca i nomi degli utenti che partecipano a "project2".

```
WITH dataset AS (
  SELECT * FROM (VALUES
    (JSON '{"name": "Bob Smith", "org": "legal", "projects": ["project1"]}'),
    (JSON '{"name": "Susan Smith", "org": "engineering", "projects": ["project1", "project2", "project3"]}'),
    (JSON '{"name": "Jane Smith", "org": "finance", "projects": ["project1", "project2"]}')
  ) AS t (users)
)
SELECT json_extract_scalar(users, '$.name') AS user
FROM dataset
WHERE json_array_contains(json_extract(users, '$.projects'), 'project2')
```

Questa query restituisce un elenco di utenti.

```
+-------------+
| user        |
+-------------+
| Susan Smith |
+-------------+
| Jane Smith  |
+-------------+
```

La seguente query di esempio elenca i nomi degli utenti che hanno completato progetti con il numero totale di progetti completati. Esegue le seguenti operazioni:
+ Utilizza istruzioni `SELECT` nidificate per chiarezza.
+ Estrae la matrice di progetti.
+ Converte la matrice in una matrice nativa di coppie chiave-valore utilizzando `CAST`.
+ Estrae ogni singolo elemento di matrice utilizzando l'operatore `UNNEST`.
+ Filtra i valori ottenuti in base ai progetti completati e li conta.

**Nota**  
Quando si utilizza `CAST` su `MAP`, è possibile specificare l'elemento chiave come `VARCHAR` (stringa nativa in Presto), lasciando però il valore come JSON, perché i valori in `MAP` sono di tipi diversi: String per la prima coppia chiave-valore e Boolean per il secondo.

```
WITH dataset AS (
  SELECT * FROM (VALUES
    (JSON '{"name": "Bob Smith",
             "org": "legal",
             "projects": [{"name":"project1", "completed":false}]}'),
    (JSON '{"name": "Susan Smith",
             "org": "engineering",
             "projects": [{"name":"project2", "completed":true},
                          {"name":"project3", "completed":true}]}'),
    (JSON '{"name": "Jane Smith",
             "org": "finance",
             "projects": [{"name":"project2", "completed":true}]}')
  ) AS t (users)
),
employees AS (
  SELECT users, CAST(json_extract(users, '$.projects') AS
    ARRAY(MAP(VARCHAR, JSON))) AS projects_array
  FROM dataset
),
names AS (
  SELECT json_extract_scalar(users, '$.name') AS name, projects
  FROM employees, UNNEST (projects_array) AS t(projects)
)
SELECT name, count(projects) AS completed_projects FROM names
WHERE cast(element_at(projects, 'completed') AS BOOLEAN) = true
GROUP BY name
```

Questa query restituisce il seguente risultato:

```
+----------------------------------+
| name        | completed_projects |
+----------------------------------+
| Susan Smith | 2                  |
+----------------------------------+
| Jane Smith  | 1                  |
+----------------------------------+
```