PostgreSQL JSONB - 具有可变键名的查询条件

Question

我已经阅读了各种 JSONB 教程：

• https://blog.codeship.com/unleash-the-power-of-storing-json-in-postgres/
• https://www.wagonhq.com/sql-tutorial/values-from-nested-json
• http://schinckel.net/2014/05/25/querying-json-in-postgres/
• http://stormatics.com/howto-use-json-functionality-in-postgresql/

考虑以下示例。

有一个名为plans 的表。它有以下列：

1. id（整数，自增主键）。
2. name（字符串）。
3. structure (jsonb)。

结构列有一个具有以下结构的常规 JSON 对象：

{
  "some_unique_id": {
    "key1": "valueA",   // Fixed key name.
    "key2": "valueB"    // Fixed key name.
  },
  "another_unique_id": {
    "key1": "valueC",   // Fixed key name.
    "key2": "valueB"    // Fixed key name.
  },
  ...                   // can go on up to a 1000 items.
}

注意：最外面的键是动态的。它们随每件商品而变化。 这些值只是常规的 JSON 对象。没什么特别的。

我使用 UUID 作为结构中的键，因此如果我知道它的 UUID，就可以轻松查找和检索特定值。

另一种选择是让我的结构成为一个对象数组（并将 UUID 作为一个值放入每个对象中），如下所示：

[
  {
    "uuid": "some_unique_id",
    "key1": "valueA",   // Fixed key name.
    "key2": "valueB"    // Fixed key name.
  },
  {
    "uuid": "another_unique_id",
    "key1": "valueC",   // Fixed key name.
    "key2": "valueB"    // Fixed key name.
  },
  ...                   // can go on up to a 1000 items.
]

在后一种方法中，要使用其 UUID 检索特定对象，我必须遍历整个数组并匹配每个对象的 uuid 键。

所以，我选择了第一种方法。

该表有 3 条记录。对于这个问题，id 和 name 列的值并不重要。

3条记录中structure列的实际值如下。

记录 1：

{
  "bab6246d-802c-4b80-af41-ab15fd1541b4": {
    "name": "Sanskrit",
    "children_uuids": [
      "fa42b4b2-a958-42f1-af33-314e8e1fb6a6",
      "3aeeadfe-6ad4-4229-85a5-5de030c08014"
    ],
    "is_invisible_node": true,
    "tags": [
      "paper",
      "course_paper"
    ],
    "type": "course_paper"
  },
  "dbc33473-8453-4cf9-8ecf-d8013283b0d8": {
    "name": "French",
    "children_uuids": [
      "4bf65ff9-3b11-42d5-a744-adcd1fd5a953"
    ],
    "is_invisible_node": true,
    "tags": [
      "paper",
      "course_paper"
    ],
    "type": "course_paper"
  }
}

记录 2：

{
  "ed6164d0-fdc0-4259-90a5-fd60d9d716dc": {
    "name": "Pen and Paper Assessment 1",
    "children_uuids": [

    ],
    "is_invisible_node": false,
    "tags": [
      "paper",
      "assessment"
    ],
    "type": "assessment"
  },
  "059d0116-bca2-49f1-b333-58c4dbec8566": {
    "name": "Content",
    "children_uuids": [

    ],
    "is_invisible_node": false,
    "tags": [
      "paper",
      "assessment"
    ],
    "type": "assessment"
  }
}

记录 3：

{
  "63619c7f-fa73-49af-9df5-4be1eb38cee5": {
    "name": "Q12",
    "children_uuids": [

    ],
    "is_invisible_node": true,
    "tags": [
      "paper",
      "regular_paper"
    ],
    "type": "regular_paper"
  },
  "56eed164-17f7-48e9-b3ce-b5b469e8cb0e": {
    "name": "Q13",
     "children_uuids": [

    ],
    "is_invisible_node": false,
    "tags": [
      "paper",
      "regular_paper"
    ],
    "type": "regular_paper"
  },
  "69d202c1-5c23-412f-860d-1a5d705c31b3": {
    "name": "Q14",
    "children_uuids": [

    ],
    "is_invisible_node": false,
    "tags": [
      "paper",
      "regular_paper"
    ],
    "type": "regular_paper"
  }
}

现在，我如何编写查询来完成以下两件事？

• 我想获取所有记录，其中包含is_invisible_node 属性设置为true 的任何对象。
• 我想获取所有包含regular_paper 作为其tags 之一的对象。

感谢您阅读本文！任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我想获取所有包含 is_invisible_node 属性设置为 true 的对象的所有记录。

使用jsonb_each()检索二级对象：

select id, uuid.key uuid
from 
    plans, 
    jsonb_each(structure) uuid
where (value->>'is_invisible_node')::boolean;

 id |                 uuid                 
----+--------------------------------------
  1 | bab6246d-802c-4b80-af41-ab15fd1541b4
  1 | dbc33473-8453-4cf9-8ecf-d8013283b0d8
  3 | 63619c7f-fa73-49af-9df5-4be1eb38cee5
(3 rows)

或

select distinct id
from 
    plans, 
    jsonb_each(structure) uuid
where (value->>'is_invisible_node')::boolean;

 id 
----
  1
  3
(2 rows)    

我想获取所有包含 regular_paper 作为其标签之一的对象。

json对象tags是一个数组，所以用jsonb_array_elements_text()解除嵌套：

select uuid.key uuid
from 
    plans, 
    jsonb_each(structure) uuid,
    jsonb_array_elements_text(value->'tags') tag
where tag = 'regular_paper';

                 uuid                 
--------------------------------------
 56eed164-17f7-48e9-b3ce-b5b469e8cb0e
 63619c7f-fa73-49af-9df5-4be1eb38cee5
 69d202c1-5c23-412f-860d-1a5d705c31b3
(3 rows)