Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# IS\$1VALID\$1JSON 函數
<a name="IS_VALID_JSON"></a>

**注意**  
CAN\$1JSON\$1PARSE 及其相關聯的函式會將 JSON 值剖析為 SUPER，Amazon Redshift 會剖析這類值的效率比剖析 VARCHAR 更高。  
 建議您使用 [CAN\$1JSON\$1PARSE 函數](CAN_JSON_PARSE.md) 驗證 JSON 字串，而不要使用 IS\$1VALID\$1JSON。

IS\$1VALID\$1JSON 函數會驗證 JSON 字串。如果字串是格式正確的 JSON，此函數會傳回布林值 `true`，如果字串的格式不正確，則傳回 `false`。若要驗證 JSON 陣列，請使用 [IS\$1VALID\$1JSON\$1ARRAY 函數](IS_VALID_JSON_ARRAY.md)

如需詳細資訊，請參閱[JSON 函數](json-functions.md)。

## 語法
<a name="IS_VALID_JSON-synopsis"></a>

```
IS_VALID_JSON('json_string')
```

## 引數
<a name="IS_VALID_JSON-arguments"></a>

 *json\$1string*  
評估為 JSON 字串的字串或表達式。

## 傳回類型
<a name="IS_VALID_JSON-return"></a>

`BOOLEAN`

## 範例
<a name="IS_VALID_JSON-examples"></a>

若要建立資料表並插入 JSON 字串來測試，請使用下列範例。

```
CREATE TABLE test_json(id int IDENTITY(0,1), json_strings VARCHAR);

-- Insert valid JSON strings --
INSERT INTO test_json(json_strings) VALUES
('{"a":2}'), 
('{"a":{"b":{"c":1}}}'), 
('{"a": [1,2,"b"]}');

-- Insert invalid JSON strings --
INSERT INTO test_json(json_strings) VALUES
('{{}}'), 
('{1:"a"}'), 
('[1,2,3]');
```

若要驗證上述範例中的字串，請使用下列範例。

```
SELECT id, json_strings, IS_VALID_JSON(json_strings) 
FROM test_json
ORDER BY id;

+----+---------------------+---------------+
| id |    json_strings     | is_valid_json |
+----+---------------------+---------------+
|  0 | {"a":2}             | true          |
|  4 | {"a":{"b":{"c":1}}} | true          |
|  8 | {"a": [1,2,"b"]}    | true          |
| 12 | {{}}                | false         |
| 16 | {1:"a"}             | false         |
| 20 | [1,2,3]             | false         |
+----+---------------------+---------------+
```