Snowflake cloud data platform 如何计算Snowflake数据库变量字段中顶级json键的数量？

我在这里找2号。。。数组大小似乎适用于变量列表，但在这个json上做得不太好。有没有一个聪明的方法可以做到这一点？我不知道/可能不相信这个结构只会深入到这么深，我希望在查询中使用它作为另一个字段，从json中提取一堆其他值；因此，理想的解决方案也允许这样做

select dict, array_size(dict)
from (select parse_json('{
  "partition": [
    "partition_col"
  ],
  "sample_weight": [
    "sample_weight"
  ]
}') as dict)

使用展平：

with dict as (
  select parse_json('{
    "partition": [
      "partition_col"
    ],
    "sample_weight": [
      "sample_weight"
    ]
  }') val
)
select val, count(*) 
from   dict,
       lateral flatten(input => val)
group by val
;

使用展平：

with dict as (
  select parse_json('{
    "partition": [
      "partition_col"
    ],
    "sample_weight": [
      "sample_weight"
    ]
  }') val
)
select val, count(*) 
from   dict,
       lateral flatten(input => val)
group by val
;

---

在这种情况下，您可以创建一个小的Javascript UDF：

create or replace function count_keys(MYVAR variant)
returns float
language javascript
as '
    return (Object.entries(MYVAR)).length
'
;

称之为：

select count_keys(parse_json(
'{
    "partition": [
      "partition_col"
    ],
    "sample_weight": [
      "sample_weight"
    ]
  }')
)
;

---

在这种情况下，您可以创建一个小的Javascript UDF：

create or replace function count_keys(MYVAR variant)
returns float
language javascript
as '
    return (Object.entries(MYVAR)).length
'
;

称之为：

select count_keys(parse_json(
'{
    "partition": [
      "partition_col"
    ],
    "sample_weight": [
      "sample_weight"
    ]
  }')
)
;

---

我认为这将是一个解决办法；但是我不想做像countdistinct id这样的事情，然后根据这条记录上的其他30列进行分组，所以我希望有一种更优雅的计数函数可以避免扁平化。在这种情况下，您可以编写一个Javascript UDF，返回JSON对象中Object.entries的计数。。。这应该只适用于顶级对象属性。@doyouevendata如果这解决了问题，您能标记解决方案吗？我认为这将是一个解决方案；但是我不想做像countdistinct id这样的事情，然后根据这条记录上的其他30列进行分组，所以我希望有一种更优雅的计数函数可以避免扁平化。在这种情况下，您可以编写一个Javascript UDF，返回JSON对象中Object.entries的计数。。。这应该只适用于顶级对象属性。@doyouevendata如果解决了这个问题，您可以标记解决方案吗？在SQL代码中，UDF函数看起来比FLATTEN好得多，而且我相信它的执行速度也要快得多。有趣的是，在对400K行的测试中，JSON每行包含1000个元素，Javascript花了17秒，而Flatten花了3秒在中型仓库上。看来你是对的，我在X-Small仓库上花了5分钟，而在X-Small仓库上花了17秒。我看到了相反的情况，所以这可能取决于你的情况。但我从来没有想到会有这么大的区别。在SQL代码中，UDF函数看起来比FLATTEN好得多，我相信它的执行速度也要快得多。有趣的是，在一个测试中，有40万行JSON，每行包含1000个元素，Javascript花了17秒，而FLATTEN花了3秒。看起来你是对的，我在一个X-Small仓库工作了5分钟17秒。我看到了相反的情况，所以这可能取决于你的情况。但我从来没有想到会有这么大的不同。