文本参考文档：
https://help.sap.com/docs/HANA_SERVICE_CF/7c78579ce9b14a669c1f3295b0d8ca16/f8f6916b5c434a6fbd1bb7e0dc65acd4.html?locale=en-US
升级HANA数据库后，想必不少项目保存接口日志，是用STRING字符串来保存吧。过去为了保存一个未知长度的字符串，还是挺费劲的，并且不利于查询。现在用了STRING字符串来保存，相比一定方便了不少吧。
好吧，我承认，很长一段时间STRING唯一的优点就是直接明文保存字符串，模糊查询的时候确实挺方便，如果你不是很在乎效率的话。但有的时候，我们需要查询历史上的一些东西，比如翻出来某个未知时间段的凭证，这个时候模糊查询就不是很好用了。已经是HANA了，一定会有一个更加轻松的方式来解析JSON了吧？
是的，我的朋友，是的！HANA SQL Script了解一下！
虽然ABAP的SQL依旧贫弱，但只要放弃我们的老朋友，就可以变强。HANA的SQL Script有一个叫JSON_TABLE的语法，它可以帮助你将JSON解析成合适的数组进行输出。我们现在搭建一个例子。
日志表：
简化的日志表，name假设是区分接口，json就是传入的json字符串。
解析保存表：
定义一个表类型和结构，后面会用到。
然后写个程序保存一个JSON
{ "item": [ { "ebeln": 1, "ekpo": [ { "ebelp": 10 }, { "ebelp": 20 } ] }, { "ebeln": 2, "ekpo": [ { "ebelp": 30 }, { "ebelp": 40 } ] } ] } |
好，准备工作完成，我们需要怎么解析这个JSON呢？
因为我们的日志解析程序大多是ABAP环境下，所以这里需要用AMDP的方式去运行HANA SQL Script。AMDP的类开发不能用SE24，需要在Esclipse上进行（必须吐槽下SAP，我真没觉得在SE24上开发这个类和在Esclipse上有啥区别）。
下面是类代码：
CLASSztest_amdp DEFINITION PUBLIC FINAL CREATE PUBLIC .
PUBLIC SECTION. INTERFACES if_amdp_marker_hdb. CLASS-DATA: lt_ekko TYPE zty_t_ekpo. METHODS select_ztlog IMPORTING VALUE(clnt) TYPE mandt EXPORTING VALUE(lt_ekko) TYPE zty_t_ekpo. ENDCLASS.
CLASS ztest_amdp IMPLEMENTATION. METHOD select_ztlog BY DATABASE PROCEDURE FOR HDB LANGUAGE SQLSCRIPT OPTIONS READ-ONLY USING ztlog.
lt_ekko = select * FROM json_table( ( SELECT json FROM ZTLOG WHERE mandt = clnt AND name = 1 ORDER BY name ),'$.item[*]' COLUMNS ( EBELN nvarCHAR( 10 ) PATH'$.ebeln', NESTEDPATH'$.ekpo[*]' COLUMNS ( EBELP nvarCHAR( 5 ) PATH'$.ebelp' ) ) ) as lt_ekko where ebeln = 2;
ENDMETHOD. ENDCLASS.
|
首先我们的目标是将JSON中，ebeln为2的订单取出来，放在表里。已知订单都在item这个表中，订单行ebelp是个嵌套数组，那么我们要怎么取数，将订单号和订单行放在一个表里面呢？
首先是划定下最基础的取数范围，我们要取ztlog表name为1，client号是001的数据，然后指定json这个表字段。其实client号取决于实际你存放数据的客户端号。
这里我们变形下方便理解。
如果不需要对ztlog过滤，这里可以直接指向ztlog的json字段，方法就是<表.字段>。逗号后面的'$.item[*]'，表示要取json结构中item这个数组。
这里推荐阅读官方文档配合理解
Description
Queries a JSON text and presents it as a relational table.
The following tokens are supported in
Token |
Description |
Example |
$ |
The current context item. |
'$' |
. |
The member of an object. |
'$.item.description' |
[ |
The array index specifier (open). |
|
] |
The array index specifier (closed). |
'$[1]' '$.item.list[1]' |
to |
The array index range. |
'$[3 to 5]' = '$[3,4,5]' |
* |
The wild card. |
'$.*.description' '$.item.list[*]' |
这一段就是取我们的json内容了。参考json格式，ebeln这个字段是在item.ebeln这个字段上，ebelp在item.ekpo[*]这个数组里，因此，获取EBELN的值时，只需要简单的将EBELN的值，指定格式，指定路径取出即可。但是EBELP，就需要用NESTED进行嵌套字段的读取。
NESTED PATH可以多次使用，这样可以将多个表或结构放入到一个解析表中。不过需要注意两点，一是层级。例如本次案例，我们取的都是json中item下的数据，NESTED PATH不能取到item外面的数据。其次就是如果你打算NESTED PATH平级的多个个表，数据量最后会爆炸的，使用的时候需要想清楚你要做什么。比较建议的做法就是NESTED PATH多个平级的结构，一个平级的数组。
最后的AS别名不是必须的。
最后的where是对解析出来的json值进行过滤。这里只取ebeln为2的值。
这里的转换类型，参考官方文档
Specifies the data type.
BIGINT
| DATE
| DECIMAL
| DOUBLE
| INT
| NVARCHAR (
| SECONDDATE
| SMALLDECIMAL
| TIME
| TIMESTAMP
| VARCHAR (
这里EBELN和EBELP都是NUMC的类型字段，所以转换格式时要用NVARCHAR，并指定长度
我们看下运行效果：
可以看到过滤效果非常完美。经过测试，如果不限定ztlog.name的取值，可以成功将ebeln=2的30，40，50，60行都取到LT_EKKO中。
需要注意的是，这里的返回表限制为扁平表。也就是说，你可以将嵌套的json解析为不嵌套的表，但是不能将嵌套结构本身解析出来。