你是否遇到过这样的场景：
公司有 5 个系统——CRM、ERP、财务、电商、客服——每个系统都存了一份用户信息。今天老板要求出一份完整的用户档案报表，你需要把这 5 份 JSON 拼成一个干净的数据集。
用 Python 写，你得写循环、处理 null、处理字段冲突、处理嵌套结构……十几行代码才能搞定一个合并逻辑。而且数据量一大的时候，性能直接拉胯。
DuckDB 提供了一个函数叫 json_merge_patch，RFC 7396 标准，一行 SQL 搞定所有合并逻辑。
一、json_merge_patch 是什么？
json_merge_patch(base, patch) 是 DuckDB 内置的 JSON 合并函数，基于 RFC 7396 标准。它的工作原理很简单：
- 把第二个参数（patch）中的字段"补丁"到第一个参数（base）上
- 相同字段：patch 的值覆盖 base 的值
- 不同字段：自动互补，不会丢失任何数据
- 嵌套对象：递归合并，不是简单替换
SELECT json_merge_patch(
'{"name":"张三","age":30,"email":"[email protected]"}',
'{"age":31,"phone":"13800138000"}'
) AS merged_result;
结果：
{"name":"张三","age":31,"email":"[email protected]","phone":"13800138000"}
注意几个关键点：
name和email来自 base，因为 patch 里没有age被 patch 的31覆盖了 base 的30phone是 patch 新增的字段，自动追加
二、三个核心行为你必须知道
行为 1：嵌套对象递归合并
这是 json_merge_patch 最值钱的地方。普通 JSON 合并往往会整个替换嵌套对象，但 DuckDB 是递归合并：
SELECT json_merge_patch(
'{"user":{"name":"Alice","settings":{"theme":"dark","lang":"en"}}}',
'{"user":{"settings":{"lang":"zh"}}}'
) AS result;
结果：
{"user":{"name":"Alice","settings":{"theme":"dark","lang":"zh"}}}
theme 没有消失——因为它只在 base 里有，patch 没碰它。只有 lang 被覆盖了。
对比 Python：
import json
base = {"user": {"name": "Alice", "settings": {"theme": "dark", "lang": "en"}}}
patch = {"user": {"settings": {"lang": "zh"}}}
# 如果直接 update，会丢失 theme
base["user"].update(patch["user"]) # ❌ settings 被整个替换，theme 丢了！
# 需要写递归合并函数
def deep_merge(a, b):
for k, v in b.items():
if k in a and isinstance(a[k], dict) and isinstance(v, dict):
deep_merge(a[k], v)
else:
a[k] = v
deep_merge(base, patch) # ✅ 需要 10+ 行代码
行为 2：null 值表示"删除字段"
这是 RFC 7396 的标准行为，也是很多人踩坑的地方：
SELECT json_merge_patch(
'{"a":1,"b":2,"c":3}',
'{"b":null}'
) AS result;
结果：
{"a":1,"c":3}
b 字段被删除了。如果你想在 patch 中保留一个 null 值，这是做不到的——null 在 RFC 7396 中永远是"删除操作"。
💡 实际场景：这个特性在「增量更新」场景下特别有用。比如用户上传头像，你只传
{"avatar": "new_url.jpg"}就够了，不用传整个用户对象。
行为 3：数组整体替换，不合并
SELECT json_merge_patch(
'{"tags":["a","b","c"]}',
'{"tags":["d","e"]}'
) AS result;
结果：
{"tags":["d","e"]}
数组被整体替换了，不是追加。如果你需要数组合并，得用其他方式（比如 array_concat）。
三、实战场景：从 API 到生产
场景 1：多源用户档案合并
假设你的公司有 3 个数据源，每个存了部分用户信息：
import duckdb
con = duckdb.connect(':memory:')
# 来源 A：HR 系统
con.execute("""
CREATE TABLE hr_data AS
SELECT 'U001' AS user_id,
'{"name":"李四","department":"技术部","level":"P6","hire_date":"2020-03-15"}'::VARCHAR AS profile
""")
# 来源 B：考勤系统
con.execute("""
CREATE TABLE attendance_data AS
SELECT 'U001' AS user_id,
'{"attendance_days":22,"overtime_hours":15,"status":"active"}'::VARCHAR AS extra
""")
# 来源 C：会员系统
con.execute("""
CREATE TABLE vip_data AS
SELECT 'U001' AS user_id,
'{"membership":"gold","points":15000,"expiry":"2027-01-01"}'::VARCHAR AS vip_info
""")
# 三源合一
result = con.execute("""
SELECT
h.user_id,
json_merge_patch(
json_merge_patch(h.profile, a.extra),
c.vip_info
) AS full_profile
FROM hr_data h
JOIN attendance_data a ON h.user_id = a.user_id
JOIN vip_data c ON h.user_id = c.user_id
""").fetchone()
print(result[1])
# {"name":"李四","department":"技术部","level":"P6","hire_date":"2020-03-15",
# "attendance_days":22,"overtime_hours":15,"status":"active",
# "membership":"gold","points":15000,"expiry":"2027-01-01"}
三个系统的字段自动对齐，相同字段后者覆盖前者，不同字段互补。不需要写任何 Python 循环。
场景 2：批量合并表数据
如果你的数据已经在表里，直接 JOIN 后合并：
CREATE TABLE user_basic AS
SELECT 'U001' AS user_id, '{"name":"王五","age":28}' AS profile_json;
CREATE TABLE user_extra AS
SELECT 'U001' AS user_id, '{"city":"北京","membership":"gold"}' AS extra_json;
SELECT
a.user_id,
json_merge_patch(a.profile_json, b.extra_json) AS full_profile
FROM user_basic a
JOIN user_extra b ON a.user_id = b.user_id;
场景 3：从日志/API 响应中提取 + 合并
log_json = '{"timestamp":"2026-09-10T10:00:00Z","level":"ERROR","message":"Connection timeout","service":"api-gateway"}'
# 提取关键信息并构建结构化记录
con = duckdb.connect(':memory:')
result = con.execute(f"""
SELECT
json_extract_scalar('{log_json}', '$.timestamp') AS ts,
json_extract_scalar('{log_json}', '$.level') AS level,
json_extract_scalar('{log_json}', '$.service') AS service,
json_extract_scalar('{log_json}', '$.message') AS message
""").fetchone()
print(f'[{result[0]}] {result[1]} in {result[2]}: {result[3]}')
# [2026-09-10T10:00:00Z] ERROR in api-gateway: Connection timeout
场景 4：ATTACH 多数据库联合查询
这是最强大的用法。你有多个 DuckDB 文件，每个存了不同维度的数据：
import duckdb
# 附加多个数据源
con = duckdb.connect(':memory:')
con.execute("ATTACH 'crm.duckdb' AS crm")
con.execute("ATTACH 'erp.duckdb' AS erp")
con.execute("ATTACH 'finance.duckdb' AS finance")
# 跨数据库联合 + JSON 合并
con.execute("""
CREATE TABLE unified_customer AS
SELECT
c.customer_id,
json_merge_patch(
json_merge_patch(c.crm_profile, e.erp_profile),
f.finance_profile
) AS full_profile
FROM crm.main.customers c
JOIN erp.main.customers e ON c.customer_id = e.customer_id
JOIN finance.main.customers f ON c.customer_id = f.customer_id
""")
# 直接查询整合后的数据
result = con.execute("""
SELECT customer_id, full_profile
FROM unified_customer
WHERE json_extract_scalar(full_profile, '$.crm_profile.level') = 'VIP'
""").fetchall()
这意味着你可以把数据分散存储在不同文件中（按业务域隔离），需要时 ATTACH 进来联合查询，完全不需要 ETL 搬迁数据。
四、性能实测：DuckDB vs Python
用 10,000 条记录做对比测试：
import duckdb, time, json
con = duckdb.connect(':memory:')
# 准备 1 万条测试数据
profiles = [(f'U{i}', json.dumps({'name': f'User{i}', 'age': i % 100, 'email': f'u{i}@test.com'})) for i in range(10000)]
extras = [(f'U{i}', json.dumps({'city': ['北京','上海','广州','深圳'][i%4], 'membership': ['gold','silver','bronze'][i%3]})) for i in range(10000)]
con.execute('CREATE TABLE profiles (user_id VARCHAR, profile VARCHAR)')
con.execute('CREATE TABLE extras (user_id VARCHAR, extra VARCHAR)')
for p in profiles:
con.execute('INSERT INTO profiles VALUES (?, ?)', p)
for e in extras:
con.execute('INSERT INTO extras VALUES (?, ?)', e)
con.commit()
# DuckDB 方式
start = time.time()
result = con.execute("""
SELECT a.user_id, json_merge_patch(a.profile, b.extra) AS merged
FROM profiles a JOIN extras b ON a.user_id = b.user_id
""").fetchall()
duckdb_time = time.time() - start
# Python 方式
start = time.time()
merged_py = []
for a, b in zip(profiles, extras):
merged = json.loads(a[1])
extra = json.loads(b[1])
merged.update(extra)
merged_py.append((a[0], json.dumps(merged)))
python_time = time.time() - start
print(f'DuckDB: {duckdb_time:.4f}s')
print(f'Python: {python_time:.4f}s')
print(f'Speedup: {python_time/duckdb_time:.1f}x')
结果：
| 方案 | 10,000 行耗时 | 单行耗时 |
|---|---|---|
| DuckDB json_merge_patch | 0.052s | 0.005ms |
| Python json.loads + update | 0.104s | 0.010ms |
| 加速比 | — | 2.0x |
数据量越大，DuckDB 的优势越明显。原因：
- DuckDB 是列式存储，JSON 字段可以按需读取
- 向量化执行，一次处理一整列而不是逐行
- 内存管理更高效，不会像 Python 那样频繁触发 GC
五、常见陷阱与解决方案
陷阱 1：嵌套数组不会递归合并
-- ❌ 错误预期：希望 tags 合并为 ["a","b","c","d"]
SELECT json_merge_patch(
'{"tags":["a","b"]}',
'{"tags":["c","d"]}'
);
-- ✅ 实际结果：{"tags":["c","d"]} —— 数组被整体替换
解决方案：用 json_transform 手动处理数组合并：
SELECT json_transform(
'{"tags":["a","b"]}',
'$.tags'::JSONPATH,
'array_concat($, $.tags)'
)
或者在 Python 侧先合并数组再传给 DuckDB。
陷阱 2：null 会删除字段
如果你希望 patch 中的 null 表示"不更新"而不是"删除"，需要用 json_deep_merge（v2.0 新增）：
-- v2.0: null 值跳过，不删除字段
SELECT json_deep_merge(
'{"a":1,"b":2}',
'{"b":null,"c":3}'
);
-- 结果：{"a":1,"b":2,"c":3} —— b 保留了原值
陷阱 3：键顺序不一致导致比较失败
DuckDB 输出 JSON 时键的顺序是确定的（按插入顺序），而 Python 的 json.dumps 默认按字母排序。如果用字符串做精确比较会失败：
# DuckDB 输出：{"name":"User0","age":0,"email":"[email protected]","city":"北京"}
# Python 输出：{"age":0,"city":"北京","email":"[email protected]","name":"User0"}
# 字符串不等，但语义相同！
解决方案：解析后做字典比较，而不是字符串比较。
陷阱 4：非合法 JSON 字符串会报错
-- ❌ 会报错
SELECT json_merge_patch('not json', '{"a":1}');
-- ✅ 先用 json_valid 检查
SELECT CASE
WHEN json_valid('{bad json') THEN json_merge_patch('{bad json', '{}')
ELSE NULL
END;
六、与其他 JSON 函数的配合使用
json_merge_patch 很少单独使用，通常会和其他函数组合：
-- 1. 合并 + 过滤 null 字段
SELECT json_strip_nulls(
json_merge_patch(base_json, patch_json)
) FROM ...
-- 2. 合并 + 规范化键顺序（用于去重/哈希）
SELECT json_normalize(
json_merge_patch(a.json, b.json)
) FROM ...
-- 3. 条件合并（只合并非空字段）
SELECT json_merge_patch(
base_json,
CASE WHEN patch_json IS NOT NULL THEN patch_json ELSE '{}' END
) FROM ...
-- 4. 合并后提取特定字段
SELECT json_extract(
json_merge_patch(a.json, b.json),
'$.contact.email'
) FROM ...
七、变现建议：json_merge_patch 能帮你赚到什么钱？
1. 多源数据整合服务
- 痛点：中小企业的数据分散在 CRM、ERP、Excel 等多个系统，整合成本高
- 方案：用 DuckDB ATTACH + json_merge_patch 在一层 SQL 内完成多源合并，无需 ETL 管线
- 定价：项目制 ¥3,000-10,000/次，或按数据源数量订阅 ¥500-2,000/月
2. API 数据清洗管道
- 痛点：第三方 API 返回的 JSON 格式不统一，需要清洗整合
- 方案：用 json_merge_patch + json_strip_nulls 构建自动清洗管道
- 定价：SaaS 化后 ¥99-499/月/用户
3. 用户画像构建工具
- 痛点：营销团队需要整合多渠道用户数据构建 360° 画像
- 方案：DuckDB 作为本地数据湖，ATTACH 各渠道数据，json_merge_patch 实时合并
- 定价：嵌入咨询报告，单份报告 ¥500-2,000
4. 数据质量监控即服务
- 痛点：客户经常抱怨数据源之间字段不一致
- 方案：用 json_merge_patch 做差异检测 + 自动对账，发现冲突告警
- 定价：按监控数据源数量 ¥200-1,000/月
总结
json_merge_patch 的核心价值：把多源 JSON 合并从"写循环处理"变成"一行 SQL 搞定"。
记住三个要点：
- 嵌套对象递归合并——父级不同字段互不干扰
- null 表示删除——增量更新时的最佳拍档
- 数组整体替换——需要数组合并时配合
array_concat
结合 DuckDB 的 ATTACH 能力，你可以在不搬迁数据的前提下，直接跨数据库文件做 JSON 合并查询——这对于数据敏感、不愿 Centralize 的场景尤其有价值。
📖 更详细的 json_merge_patch 实战案例和完整代码仓库，见 duckdblab.org
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