# Pesquisar por valores em matrizes JSON
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Para determinar se um valor específico existe dentro de uma matriz codificada em JSON, use a função `json_array_contains`.

A consulta a seguir lista os nomes dos usuários que estão participando de "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')
```

Essa consulta retorna uma lista de usuários.

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

O exemplo de consulta a seguir lista os nomes de usuários que concluíram projetos com o número total de projetos realizados. Ele realiza estas ações:
+ Usa instruções `SELECT` aninhadas para fins de clareza.
+ Extrai a matriz de projetos.
+ Converte a matriz em uma matriz nativa de pares de chave/valor usando `CAST`.
+ Extrai cada elemento de matriz individual usando o operador `UNNEST`.
+ Filtra valores obtidos por projetos concluídos e os conta.

**nota**  
Ao usar `CAST` em `MAP`, você pode especificar o elemento de chave como `VARCHAR` (String nativa no Presto), mas deixar o valor como JSON, porque os valores no `MAP` são de tipos diferentes: string para o primeiro par de chave/valor e Booliano para o segundo.

```
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
```

Esta consulta retorna o seguinte resultado:

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