JSQLParser 5.1 SNAPSHOT 对 PostgreSQL JSON 表达式解析的改进
在最新版本的 JSQLParser 5.1 SNAPSHOT 中,开发团队对 PostgreSQL 数据库特有的 JSON 表达式解析功能进行了重要改进。这些改进主要涉及 JSON 操作符 ->> 在复杂场景下的解析能力,特别是当操作数包含负整数或表达式时的情况。
JSON 操作符 ->> 的解析增强
PostgreSQL 中的 ->> 操作符用于从 JSON 数组中提取元素。与 Python 类似,PostgreSQL 允许使用负整数作为索引,表示从数组末尾开始计数。例如,->>-1 表示获取数组的最后一个元素。
在之前的 JSQLParser 版本中,解析器只能正确处理正整数索引或字符串键的情况。当遇到以下场景时会解析失败:
- 直接使用负整数索引(如
->>-1) - 使用表达式计算结果作为索引(如
->>(0-1)) - 使用函数调用结果作为索引(如
->>(jsonb_array_length(...)-1))
技术实现细节
问题的根源在于 JSQLParser 的词法分析器最初只识别正整数(S_LONG)作为 JSON 操作符的右操作数。通过修改解析规则,改用 SignedExpression 来识别操作数,现在可以正确解析各种复杂的表达式形式。
这一改进使得 JSQLParser 能够完整解析 PostgreSQL 中 JSON 数组索引的所有合法用法,包括:
- 正整数索引:
->>1 - 负整数索引:
->>-1 - 算术表达式索引:
->>(index-1) - 函数调用结果索引:
->>(jsonb_array_length(arr)-1)
实际应用场景
这种改进特别适用于数据填充(fill-forward)场景,例如在时间序列数据处理中获取最后一个非空值。一个典型的用例是:
SELECT (JSONB_AGG(variables) FILTER (WHERE variables IS NOT NULL)
OVER (PARTITION BY deviceid ORDER BY time)->>-1)::JSONB AS variables
FROM devices
这种查询模式在实际应用中相当常见,特别是在需要向前填充缺失值的分析场景中。
总结
JSQLParser 5.1 SNAPSHOT 对 PostgreSQL JSON 表达式解析能力的增强,使得这个 SQL 解析库能够更好地支持现代数据分析中常见的 JSON 操作模式。这一改进不仅修复了原有功能的限制,还扩展了 JSQLParser 在复杂 JSON 数据处理场景中的应用范围。
对于使用 PostgreSQL 和 JSQLParser 的开发人员来说,这意味着现在可以更自由地使用 PostgreSQL 提供的丰富 JSON 操作功能,而不用担心 SQL 解析器无法识别这些高级语法特性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00