OBJECTfunzione _ TRANSFORM - Amazon Redshift

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OBJECTfunzione _ TRANSFORM

Trasforma un SUPER oggetto.

Sintassi

OBJECT_TRANSFORM( input [KEEP path1, ...] [SET path1, value1, ..., ... ] )

Argomenti

input

Un'espressione che si risolve in un SUPER oggetto di tipo.

KEEP

Tutti i valori path specificati in questa clausola vengono mantenuti e passati all'oggetto di output.

Questa clausola è facoltativa.

path1, path2, ...

Valori letterali di stringa costanti, nel formato di componenti del percorso tra virgolette doppie delimitate da punti. Ad esempio, '"a"."b"."c"' è un valore di percorso valido. Questo vale per il parametro path in entrambe le clausole KEEP andSET.

SET

Coppie di path e value per modificare un percorso esistente o aggiungerne uno nuovo e impostare il valore del percorso nell'oggetto di output.

Questa clausola è facoltativa.

value1, value2, ...

Espressioni che si risolvono in valori di SUPER tipo. Nota che i tipi numerici, testuali e booleani sono risolvibili in. SUPER

Tipo restituito

SUPER

Note per l'utilizzo

OBJECT_ TRANSFORM restituisce un oggetto SUPER di tipo contenente i valori del percorso dell'input specificati in KEEP e le coppie percorso e valore specificate in. SET

Se entrambi KEEP e 3 SET sono vuoti, OBJECT _ TRANSFORM restituisce l'input.

Se l'input non è un oggetto SUPER di tipo, OBJECT _ TRANSFORM restituisce l'input, indipendentemente da uno KEEP o più SET valori.

Esempio

L'esempio seguente trasforma un SUPER oggetto in un altro SUPER oggetto.

CREATE TABLE employees ( col_person SUPER ); INSERT INTO employees VALUES ( json_parse(' { "name": { "first": "John", "last": "Doe" }, "age": 25, "ssn": "111-22-3333", "company": "Company Inc.", "country": "U.S." } ') ), ( json_parse(' { "name": { "first": "Jane", "last": "Appleseed" }, "age": 34, "ssn": "444-55-7777", "company": "Organization Org.", "country": "Ukraine" } ') ) ; SELECT OBJECT_TRANSFORM( col_person KEEP '"name"."first"', '"age"', '"company"', '"country"' SET '"name"."first"', UPPER(col_person.name.first::TEXT), '"age"', col_person.age + 5, '"company"', 'Amazon' ) AS col_person_transformed FROM employees; --This result is formatted for ease of reading. col_person_transformed ------------------------------------------------------------- { "name": { "first": "JOHN" }, "age": 30, "company": "Amazon", "country": "U.S." } { "name": { "first": "JANE" }, "age": 39, "company": "Amazon", "country": "Ukraine" }