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# Extrahieren Sie JSON-Daten aus Zeichenfolgen
<a name="extracting-data-from-JSON"></a>

Möglicherweise verfügen Sie über Quelldaten mit JSON-kodierten Zeichenfolgen, die Sie nicht in eine Tabelle in Athena deserialisieren möchten. In diesem Fall können Sie mit den JSON-Funktionen in Presto dennoch SQL-Operationen für diese Daten ausführen.

Betrachten Sie diese JSON-Zeichenfolge als Beispiel-Dataset.

```
{"name": "Susan Smith",
"org": "engineering",
"projects":
    [
     {"name":"project1", "completed":false},
     {"name":"project2", "completed":true}
    ]
}
```

## Beispiele: Extrahieren von Eigenschaften
<a name="examples-extracting-properties"></a>

Um die Eigenschaften `name` und `projects` aus der JSON-Zeichenfolge zu extrahieren, verwenden Sie die Funktion `json_extract` wie im folgenden Beispiel. Die Funktion `json_extract` übernimmt die Spalte mit der JSON-Zeichenfolge und durchsucht sie mit einem `JSONPath`-artigen Ausdruck in der Punkt-`.`-Notation.

**Anmerkung**  
 `JSONPath` führt einen einfachen Strukturdurchlauf aus. Dabei wird das Stammverzeichnis des JSON-Dokuments mit `$` bezeichnet, gefolgt von einem Punkt und einem direkt unterhalb des Stammverzeichnisses verschachtelten Elements wie `$.name`.

```
WITH dataset AS (
  SELECT '{"name": "Susan Smith",
           "org": "engineering",
           "projects": [{"name":"project1", "completed":false},
           {"name":"project2", "completed":true}]}'
    AS myblob
)
SELECT
  json_extract(myblob, '$.name') AS name,
  json_extract(myblob, '$.projects') AS projects
FROM dataset
```

Der zurückgegebene Wert ist eine JSON-kodierte Zeichenfolge und kein nativer Athena-Datentyp.

```
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| name           | projects                                                                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
| "Susan Smith"  | [{"name":"project1","completed":false},{"name":"project2","completed":true}] |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
```

Verwenden Sie zum Extrahieren von skalaren Werten aus der JSON-Zeichenfolge die Funktion `json_extract_scalar({{json}}, {{json_path}})`. Es ist ähnlich wie `json_extract`, gibt aber einen `varchar`-Zeichenfolgenwert anstelle einer JSON-kodierten Zeichenfolge zurück. Der Wert für den {{json\_path}} Parameter muss ein Skalar sein (ein boolescher Wert, eine Zahl oder eine Zeichenfolge).

**Anmerkung**  
Verwenden Sie die Funktion `json_extract_scalar` nicht für Arrays, Zuordnungen oder Strukturen.

```
WITH dataset AS (
  SELECT '{"name": "Susan Smith",
           "org": "engineering",
           "projects": [{"name":"project1", "completed":false},{"name":"project2", "completed":true}]}'
    AS myblob
)
SELECT
  json_extract_scalar(myblob, '$.name') AS name,
  json_extract_scalar(myblob, '$.projects') AS projects
FROM dataset
```

Diese Abfrage gibt Folgendes zurück:

```
+---------------------------+
| name           | projects |
+---------------------------+
| Susan Smith    |          |
+---------------------------+
```

Um das erste Element der Eigenschaft `projects` in dem Beispiel-Array abzurufen, verwenden Sie die Funktion `json_array_get` und geben Sie die Indexposition an.

```
WITH dataset AS (
  SELECT '{"name": "Bob Smith",
           "org": "engineering",
           "projects": [{"name":"project1", "completed":false},{"name":"project2", "completed":true}]}'
    AS myblob
)
SELECT json_array_get(json_extract(myblob, '$.projects'), 0) AS item
FROM dataset
```

Es wird der Wert an der angegebenen Indexposition in dem JSON-kodierten Array zurückgegeben.

```
+---------------------------------------+
| item                                  |
+---------------------------------------+
| {"name":"project1","completed":false} |
+---------------------------------------+
```

Um einen Athena-Zeichenfolgetyp zurückzugeben, verwenden Sie den `[]`-Operator in einem `JSONPath`-Ausdruck und verwenden Sie anschließend die Funktion `json_extract_scalar`. Mehr über `[]` erfahren Sie unter [Auf Array-Elemente zugreifen](accessing-array-elements.md).

```
WITH dataset AS (
   SELECT '{"name": "Bob Smith",
             "org": "engineering",
             "projects": [{"name":"project1", "completed":false},{"name":"project2", "completed":true}]}'
     AS myblob
)
SELECT json_extract_scalar(myblob, '$.projects[0].name') AS project_name
FROM dataset
```

Sie erhalten das folgende Ergebnis:

```
+--------------+
| project_name |
+--------------+
| project1     |
+--------------+
```