加载 JSON
以下示例提供了加载结构化和半结构化 JSON 数据的一个非常简单的例子。有关更复杂的 JSON，包括嵌套结构，请参阅指南 设计 JSON 模式。
加载结构化 JSON
在本节中，我们假设 JSON 数据采用 NDJSON（换行符分隔的 JSON）格式，在 ClickHouse 中被称为 JSONEachRow，且结构良好，即列名和类型是固定的。NDJSON 是加载 JSON 的首选格式，因为它简洁且有效利用空间，但其他格式也受支持，用于输入和输出 input and output。
考虑以下 JSON 示例，表示来自 Python PyPI 数据集 的一行：
为了将此 JSON 对象加载到 ClickHouse 中，必须定义一个表模式。
在这个简单的情况下，我们的结构是静态的，我们的列名是已知的，且它们的类型是明确定义的。
虽然 ClickHouse 通过 JSON 类型支持半结构化数据，其中键名及其类型可以是动态的，但在这里这是不必要的。
在列名和类型固定且不期望新列的情况下，始终在生产环境中优先使用静态定义的模式。
对于高度动态的数据，建议使用 JSON 类型，其中列的名称和类型可能会发生变化。此类型在原型开发和数据探索中也非常有用。
下方显示了一个简单的模式，其中 JSON 键映射到列名：
我们通过 ORDER BY 子句选择了一个排序键。有关排序键及其选择的更多详细信息，请参见 这里。
ClickHouse 可以以多种格式加载 JSON 数据，自动从扩展名和内容推断类型。我们可以使用 S3 函数 读取上述表的 JSON 文件：
请注意，我们无需指定文件格式。相反，我们使用通配符模式读取桶中的所有 *.json.gz 文件。ClickHouse 自动推断文件扩展名和内容为 JSONEachRow（ndjson）格式。如果 ClickHouse 无法检测到格式，可以通过参数函数手动指定格式。
上述文件也被压缩。这由 ClickHouse 自动检测和处理。
为了加载这些文件中的行，我们可以使用 INSERT INTO SELECT：
行也可以使用 FORMAT 子句 进行内联加载，例如：
这些示例假设使用 JSONEachRow 格式。也支持其他常见的 JSON 格式，相关加载示例提供 这里。
加载半结构化 JSON
我们之前的示例加载了具有已知键名和类型的静态 JSON。这往往不是情况 - 键可以被添加或其类型可以改变。这在可观察性数据等用例中很常见。
ClickHouse 通过专用的 JSON 类型来处理这个问题。
考虑来自上述 Python PyPI 数据集 的扩展版本的以下示例。在这里，我们添加了一列任意的 tags，其中包含随机的键值对。
这里的 tags 列是不可预测的，因此我们无法对其建模。为了加载这些数据，我们可以使用我们之前的模式，但提供一个附加的 tags 列，类型为 JSON：
我们使用与原始数据集相同的方法填充表：
请注意，加载数据时的性能差异。JSON 列在插入时需要类型推断，并且如果存在多于一种类型的列，则需要额外的存储。虽然可以配置 JSON 类型（请参见 设计 JSON 模式）以实现与显式声明列相当的性能，但它在开箱即用时有意灵活。然而，这种灵活性也会带来一些成本。
何时使用 JSON 类型
在以下情况下使用 JSON 类型：
- 具有 不可预测的键，可能会随时间变化。
- 包含 具有不同类型的值（例如，路径有时可能包含字符串，有时可能是数字）。
- 需要模式灵活性，而严格类型不可行。
如果您的数据结构已知且一致，几乎没有必要使用 JSON 类型，即使您的数据是 JSON 格式。具体而言，如果您的数据具有：
- 已知键的扁平结构：使用标准列类型，例如 String。
- 可预测的嵌套：为这些结构使用 Tuple、Array 或 Nested 类型。
- 可预测结构但具有不同类型：考虑使用 Dynamic 或 Variant 类型。
您还可以像上面的示例那样混合使用方法，使用静态列对应可预测的顶层键，并为负载的动态部分使用单一的 JSON 列。
