JSON 扩展可以在将 format 设置为 auto 时尝试确定 JSON 文件的格式。以下是一些示例 JSON 文件及其应使用的相应 format 设置。

在以下每种情况下，format 设置都不是必需的，因为 DuckDB 能够正确推断其格式，但此处仍将其包含在内以作说明之用。以下形式的查询在每种情况下均可正常工作：

SELECT *
FROM filename.json;

格式：newline_delimited

使用 format = 'newline_delimited' 可以解析以换行符分隔的 JSON。每行都是一个 JSON 对象。

我们使用示例文件 records.json，其内容如下：

{"key1":"value1", "key2": "value1"}
{"key1":"value2", "key2": "value2"}
{"key1":"value3", "key2": "value3"}

SELECT *
FROM read_json('records.json', format = 'newline_delimited');

格式：array

如果 JSON 文件包含 JSON 对象数组（无论是否美化打印），可以使用 array_of_objects。为了演示其用法，我们使用示例文件 records-in-array.json

[
    {"key1":"value1", "key2": "value1"},
    {"key1":"value2", "key2": "value2"},
    {"key1":"value3", "key2": "value3"}
]

SELECT *
FROM read_json('records-in-array.json', format = 'array');

格式：unstructured

如果 JSON 文件包含的 JSON 既不是以换行符分隔也不是数组，可以使用 unstructured。为了演示其用法，我们使用示例文件 unstructured.json

{
    "key1":"value1",
    "key2":"value1"
}
{
    "key1":"value2",
    "key2":"value2"
}
{
    "key1":"value3",
    "key2":"value3"
}

SELECT *
FROM read_json('unstructured.json', format = 'unstructured');

记录设置

JSON 扩展可以在将 records 设置为 auto 时尝试确定 JSON 文件是否包含记录。当 records = true 时，JSON 扩展预期 JSON 对象，并将 JSON 对象的字段解包到单独的列中。

继续使用相同的示例文件 records.json

{"key1":"value1", "key2": "value1"}
{"key1":"value2", "key2": "value2"}
{"key1":"value3", "key2": "value3"}

SELECT *
FROM read_json('records.json', records = true);

当 records = false 时，JSON 扩展将不会解包顶层对象，而是创建 STRUCT 类型。

SELECT *
FROM read_json('records.json', records = false);

这在处理非对象 JSON 时特别有用，例如 arrays.json

[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]

SELECT *
FROM read_json('arrays.json', records = false);