Exemple simple de flux pour extraire des données JSON à l’aide d’une table d’atterrissage et d’une vue matérialisée

Exemple simple de flux pour extraire des données JSON à l’aide d’une table d’atterrissage et d’une vue matérialisée

​

Question

Comment exploiter un message JSON à l’aide d’une table source ou d’une table d’atterrissage pour en extraire les données avec une vue matérialisée ? Comment travailler avec JSON sans le JSON Object expérimental ?

​

Réponse

Une approche courante pour travailler avec des données JSON consiste à envoyer les données vers une table d’atterrissage, puis à utiliser des fonctions JSONExtract pour les extraire vers une nouvelle table à l’aide d’un déclencheur de vue matérialisée. Cela se fait généralement selon le flux et le schéma suivants :

source data --> MergeTree table --> Materialized View (with base table) --> application/client

La table d’atterrissage doit comporter un champ raw de type chaîne dans lequel stocker le JSON brut. Elle doit également comporter un ou deux autres champs pouvant servir à la gestion de cette table, afin de pouvoir la partitionner et la purger à mesure que les données vieillissent.

*Certaines intégrations peuvent ajouter des champs aux données d’origine, par exemple lors de l’utilisation du ClickHouse Kafka Connector Sink.

Exemple simplifié ci-dessous :

• créez la base de données d’exemple

create database db1;

• créez une table d’atterrissage dans laquelle vos données JSON brutes seront insérées :

create table db1.table2_json_raw
(
    id Int32,
    timestamp DateTime,
    raw String
)
engine = MergeTree()
order by timestamp;

• créer la table de base de la vue matérialisée

create table db1.table2_json_mv_base
(
 id Int32,
 timestamp DateTime,
 raw_string String,
 custId Int8,
 custName String
)
engine = MergeTree()
order by timestamp;

• créez la vue matérialisée à partir de la table de base

create materialized view db1.table2_json_mv to db1.table2_json_mv_base
AS SELECT
 id,
 timestamp,
 raw as raw_string,
 simpleJSONExtractRaw(raw, 'customerId') as custId,
 simpleJSONExtractRaw(raw, 'customerName') as custName
 FROM
db1.table2_json_raw;

• insérer quelques lignes d’exemple

 insert into db1.table2_json_raw
 values
 (1, '2024-05-16 00:00:00', '{"customerId":1, "customerName":"ABC"}'),
 (2, '2024-05-16 00:00:01', '{"customerId":2, "customerName":"XYZ"}');

• voir les résultats issus de l’extraction et la vue matérialisée qui serait utilisée pour les requêtes

clickhouse-cloud :) select * from db1.table2_json_mv;

SELECT *
FROM db1.table2_json_mv

Query id: 12655fd3-567a-4dfb-9ef7-abc4b11ad044

┌─id─┬───────────timestamp─┬─raw_string─────────────────────────────┬─custId─┬─custName─┐
│  1 │ 2024-05-16 00:00:00 │ {"customerId":1, "customerName":"ABC"} │ 1      │ "ABC"    │
│  2 │ 2024-05-16 00:00:01 │ {"customerId":2, "customerName":"XYZ"} │ 2      │ "XYZ"    │
└────┴─────────────────────┴────────────────────────────────────────┴────────┴──────────┘

Liens de référence complémentaires : Vues matérialisées : https://clickhouse.com/docs/guides/developer/cascading-materialized-views Utilisation de JSON : https://clickhouse.com/docs/integrations/data-formats/json#other-approaches Fonctions JSON : https://clickhouse.com/docs/sql-reference/functions/json-functions