CSDN乘风破浪的 SQL( 二 )

除此之外，我们也可以将 JSON 数据转换为关系型数据。例如：
select emp_id, jt.*from employee_json,json_table(emp_info, '$'columns (emp_name varchar(50) path '$.emp_name',sex varchar(10) path '$.sex',dept_id integer path '$.dept_id',manager integer path '$.manager',hire_date date path '$.hire_date',job_id integer path '$.job_id',salary integer path '$.income[0].salary',bonus integer path '$.income[1].bonus',email varchar(100) path '$.email')) jtlimit 3;emp_id|emp_name |sex|dept_id|manager|hire_date |job_id|salary|bonus|email |1|刘备 |男 | 1| |2000-01-01| 1| 33000|10000|liubei@shuguo.com |2|关羽 |男 | 1| 1|2000-01-01| 2| 26000|10000|guanyu@shuguo.com |3|张飞 |男 | 1| 1|2000-01-01| 2| 24000|10000|zhangfei@shuguo.com|其中， $ 表示将整个 emp_info 作为数据行的来源；COLUMNS 定义了字段类型及其数据的来源， PATH 同样使用 SQL/JSON 路径表达式。
反之，我们也可以通过 SQL 函数将关系型数据转换为 JSON 数据。例如：
select json_object('emp_name', emp_name,'sex', sex,'income', json_array(json_object('salary', salary), json_object('bonus', bonus))) AS jofrom employeelimit 3;jo||{"sex": "男", "income": [{"salary": 30000.00}, {"bonus": 10000.00}], "emp_name": "刘备"}{"sex": "男", "income": [{"salary": 26000.00}, {"bonus": 10000.00}], "emp_name": "关羽"}{"sex": "男", "income": [{"salary": 24000.00}, {"bonus": 10000.00}], "emp_name": "张飞"}|其中，JSON_OBJECT 和 JSON_ARRAY 函数可以将表中的数据构造成 JSON 对象和数组。
不仅如此，使用 SQL 语句也可以对 JSON 节点数据进行 DML 操作，不再介绍具体案例。关于 MySQL 文档存储的详细介绍可以参考这篇文章。
总之，关系数据库对于 JSON 数据类型的支持可以方便我们将 SQL 的强大功能与 NoSQL 的灵活性相结合；当我们需要为应用增加文档数据支持的时候，除了使用专门的 NoSQL 数据库之外，也可以考虑直接在现有的数据库中使用 JSON 数据类型。
2016 年 SQL 标准增加的另一个重要的功能就是行模式识别（Row Pattern Recognition）。
SQL 与复杂事件处理
SQL 行模式识别使用 MATCH_RECOGNIZE 子句表示，通过指定一个模式（正则表达式）查找多行数据之间的规律，并且可以对这些匹配的数据进行过滤、分组和聚合操作。行模式识别可以用于分析各种时间序列数据，例如股票行情数据分析、金融欺诈检测或者系统事件日志分析等。

本文插图
目前只有 Oracle 12c 实现了该功能，我们可以使用以下语句找出股票曲线中的所有 V 型曲线：
-- Oracle 12c 实现SELECT * FROM stock MATCH_RECOGNIZE ( PARTITION BY scode ORDER BY tradedate MEASURES STRT.tradedate AS start_date, LAST(DOWN.tradedate) AS bottom_date, LAST(UP.tradedate) AS end_date ONE ROW PER MATCH AFTER MATCH SKIP TO LAST UP PATTERN (STRT DOWN+ UP+) DEFINE DOWN AS DOWN.price < PREV(DOWN.price), UP AS UP.price > PREV(UP.price) ) MR ORDER BY MR.scode, MR.start_date;其中， MATCH_RECOGNIZE 子句比较复杂，它的执行过程如下：

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