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Transforme des données JSON imbriquées en format tabulaire, où chaque élément ou champ est représenté par une ligne distincte.

[LATERAL] FLATTEN ( INPUT => <expr> [ , PATH => <expr> ]
[ , OUTER => TRUE | FALSE ]
[ , RECURSIVE => TRUE | FALSE ]
[ , MODE => 'OBJECT' | 'ARRAY' | 'BOTH' ] )
Paramètre / mot-clé Description Par défaut
INPUT Indique les données JSON ou le tableau à aplatir. -
PATH Indique le chemin du tableau ou de l’objet à aplatir dans les données en entrée. -
OUTER Si la valeur est TRUE, les lignes sans résultat sont tout de même incluses dans la sortie, mais les valeurs des colonnes KEY, INDEX et VALUE de ces lignes sont définies sur NULL. FALSE
RECURSIVE Si la valeur est TRUE, la fonction continue d’aplatir les éléments imbriqués. FALSE
MODE Détermine si seuls les objets (‘OBJECT’), seuls les tableaux (‘ARRAY’) ou les deux (‘BOTH’) sont aplatis. ‘BOTH’
LATERAL LATERAL est un mot-clé facultatif qui permet de référencer des colonnes définies à gauche du mot-clé LATERAL dans la clause FROM. LATERAL permet les références croisées entre les expressions de table précédentes et la fonction. -

Le tableau suivant décrit les colonnes de sortie de la fonction FLATTEN :

Colonne Description
SEQ Un numéro de séquence unique associé à l’entrée.
KEY Clé de la valeur développée. Si l’élément aplati ne contient pas de clé, elle est définie sur NULL.
PATH Chemin de l’élément aplati.
INDEX Si l’élément est un tableau, cette colonne contient son index ; sinon, elle est définie sur NULL.
VALUE Valeur de l’élément aplati.
THIS Cette colonne identifie l’élément en cours d’aplatissement.

Exemples SQL 1 : démonstration des paramètres PATH, OUTER, RECURSIVE et MODE

Section intitulée « Exemples SQL 1 : démonstration des paramètres PATH, OUTER, RECURSIVE et MODE »

Cet exemple illustre le comportement de la fonction FLATTEN avec les paramètres PATH, OUTER, RECURSIVE et MODE.

SELECT
*
FROM
FLATTEN (
INPUT => PARSE_JSON (
'{"name": "John", "languages": ["English", "Spanish", "French"], "address": {"city": "New York", "state": "NY"}}'
)
);
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ seq │ key │ path │ index │ value │ this │
├────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1 │ address │ address │ NULL │ {"city":"New York","state":"NY"} │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
│ 1 │ languages │ languages │ NULL │ ["English","Spanish","French"] │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
│ 1 │ name │ name │ NULL │ "John" │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- PATH helps in selecting elements at a specific path from the original JSON data.
SELECT
*
FROM
FLATTEN (
INPUT => PARSE_JSON (
'{"name": "John", "languages": ["English", "Spanish", "French"], "address": {"city": "New York", "state": "NY"}}'
),
PATH => 'languages'
);
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ seq │ key │ path │ index │ value │ this │
├────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────┼───────────────────┼────────────────────────────────┤
│ 1 │ NULL │ languages[0] │ 0 │ "English" │ ["English","Spanish","French"] │
│ 1 │ NULL │ languages[1] │ 1 │ "Spanish" │ ["English","Spanish","French"] │
│ 1 │ NULL │ languages[2] │ 2 │ "French" │ ["English","Spanish","French"] │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- RECURSIVE enables recursive flattening of nested structures.
SELECT
*
FROM
FLATTEN (
INPUT => PARSE_JSON (
'{"name": "John", "languages": ["English", "Spanish", "French"], "address": {"city": "New York", "state": "NY"}}'
),
RECURSIVE => TRUE
);
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ seq │ key │ path │ index │ value │ this │
├────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────────────────────┼───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1 │ address │ address │ NULL │ {"city":"New York","state":"NY"} │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
│ 1 │ city │ address.city │ NULL │ "New York" │ {"city":"New York","state":"NY"} │
│ 1 │ state │ address.state │ NULL │ "NY" │ {"city":"New York","state":"NY"} │
│ 1 │ languages │ languages │ NULL │ ["English","Spanish","French"] │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
│ 1 │ NULL │ languages[0] │ 0 │ "English" │ ["English","Spanish","French"] │
│ 1 │ NULL │ languages[1] │ 1 │ "Spanish" │ ["English","Spanish","French"] │
│ 1 │ NULL │ languages[2] │ 2 │ "French" │ ["English","Spanish","French"] │
│ 1 │ name │ name │ NULL │ "John" │ {"address":{"city":"New York","state":"NY"},"languages":["English","Spanish","French"],"name":"John"} │
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- MODE specifies whether only objects ('OBJECT'), only arrays ('ARRAY'), or both ('BOTH') should be flattened.
-- In this example, MODE => 'ARRAY' is used, which means that only arrays within the JSON data will be flattened.
SELECT
*
FROM
FLATTEN (
INPUT => PARSE_JSON (
'{"name": "John", "languages": ["English", "Spanish", "French"], "address": {"city": "New York", "state": "NY"}}'
),
MODE => 'ARRAY'
);
---
-- OUTER determines the inclusion of zero-row expansions in the output.
-- In this first example, OUTER => TRUE is used with an empty JSON array, which results in zero-row expansions.
-- Rows are included in the output even when there are no values to flatten.
SELECT
*
FROM
FLATTEN (INPUT => PARSE_JSON ('[]'), OUTER => TRUE);
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ seq │ key │ path │ index │ value │ this │
├────────┼──────────────────┼──────────────────┼──────────────────┼───────────────────┼───────────────────┤
│ 1 │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │ NULL │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- In this second example, OUTER is omitted, and the output shows how rows with zero results are not included when OUTER is not specified.
SELECT
*
FROM
FLATTEN (INPUT => PARSE_JSON ('[]'));

Exemples SQL 2 : démonstration de LATERAL FLATTEN

Section intitulée « Exemples SQL 2 : démonstration de LATERAL FLATTEN »

Cet exemple illustre le comportement de la fonction FLATTEN lorsqu’elle est utilisée avec le mot-clé LATERAL.

-- Create a table for Tim Hortons transactions with multiple items
CREATE TABLE tim_hortons_transactions (
transaction_id INT,
customer_id INT,
items VARIANT
);
-- Insert data for Tim Hortons transactions with multiple items
INSERT INTO tim_hortons_transactions (transaction_id, customer_id, items)
VALUES
(101, 1, parse_json('[{"item":"coffee", "price":2.50}, {"item":"donut", "price":1.20}]')),
(102, 2, parse_json('[{"item":"bagel", "price":1.80}, {"item":"muffin", "price":2.00}]')),
(103, 3, parse_json('[{"item":"timbit_assortment", "price":5.00}]'));
-- Show Tim Hortons transactions with multiple items using LATERAL FLATTEN
SELECT
t.transaction_id,
t.customer_id,
f.value:item::STRING AS purchased_item,
f.value:price::FLOAT AS price
FROM
tim_hortons_transactions t,
LATERAL FLATTEN(input => t.items) f;
┌───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ transaction_id │ customer_id │ purchased_item │ price │
├─────────────────┼─────────────────┼───────────────────┼───────────────────┤
│ 101 │ 1 │ coffee │ 2.5 │
│ 101 │ 1 │ donut │ 1.2 │
│ 102 │ 2 │ bagel │ 1.8 │
│ 102 │ 2 │ muffin │ 2 │
│ 103 │ 3 │ timbit_assortment │ 5 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- Find maximum, minimum, and average prices of the purchased items
SELECT
MAX(f.value:price::FLOAT) AS max_price,
MIN(f.value:price::FLOAT) AS min_price,
AVG(f.value:price::FLOAT) AS avg_price
FROM
tim_hortons_transactions t,
LATERAL FLATTEN(input => t.items) f;
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│ max_price │ min_price │ avg_price │
├───────────────────┼───────────────────┼───────────────────┤
│ 5 │ 1.2 │ 2.5 │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘