sql - 使用 PostgreSQL10 根据行中的值分层聚合 JSON

Question

我有一个 PostgreSQL 10 表，它充当“字典”，其结构如下:

<表类=“s-表”> <标题> 键 值 <正文> style_selection_color style_selection_weight style_line_color style_line_weight ...

现在我想知道是否有一种方法可以使用表中的值构建 JSON，并根据“key”的值构建层次结构？ 像这样的东西:

style --> selection --> color和 style --> line --> color

以 JSON 结束:

{
  style: [
    selection: {
      color: "...",
      weight: "..."
    },
    line: {
      color: "...",
      weight: "..."
    }
  ]
}

这样的壮举可以实现吗？如果是这样，我该怎么办？

是否可以这样做，以便无论我的表中有什么键，它总是返回正确构建的 JSON？

提前致谢

Answer 1

PosGres 10 及更高版本的工作解决方案

我向您建议一个通用解决方案，将key数据转换为text[]类型，以便它可以用作jsonpath内部标准 jsonb_set() 函数。

但是当我们迭代 jsonb_set() 函数时，我们首先需要创建一个与该函数关联的 aggregate 函数:

CREATE AGGREGATE jsonb_set_agg(p text[], z jsonb, b boolean)
( sfunc = jsonb_set
, stype = jsonb
, initcond = '{}'
)

然后，我们将 key 数据转换为 text[]，并自动生成 jsonpath 列表，该列表将允许逐步迭代构建最终的 jsonb 数据:

 SELECT i.id
      , max(i.id) OVER (PARTITION BY t.key) AS id_max
      , p.path[1 : i.id] AS jsonbpath
      , to_jsonb(t.value) AS value
   FROM mytable AS t
  CROSS JOIN LATERAL string_to_array(t.key, '_') AS p(path)
  CROSS JOIN LATERAL generate_series(1, array_length(p.path, 1)) AS i(id)

最终查询如下所示:

WITH list AS
( SELECT i.id
       , max(i.id) OVER (PARTITION BY t.key) AS id_max
       , p.path[1 : i.id] AS jsonpath
       , to_jsonb(t.value) AS value
   FROM mytable AS t
  CROSS JOIN LATERAL string_to_array(t.key, '_') AS p(path)
  CROSS JOIN LATERAL generate_series(1, array_length(p.path, 1)) AS i(id)
)
SELECT jsonb_set_agg( l.jsonpath
                    , CASE 
                        WHEN l.id = l.id_max THEN l.value
                        ELSE '{}' :: jsonb
                      END
                    , true 
                    ORDER BY l.id
                    )
  FROM list AS l

结果与您的预期略有不同(顶级 json 数组被 json 对象替换)，但对我来说听起来更有逻辑:

{"style": {"line": {"color": "C"
                   , "weight": "D"
                   }
          , "selection": {"color": "A"
                         , "weight": "B"
                         }
          }
}

完整测试结果在 dbfiddle .