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。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









