痛点：嵌套 JSON 数据提取太痛苦
处理 API 返回数据时，我们经常会遇到这样的 JSON 结构：
{
"orders": [
{
"id": 1001,
"items": [
{"name": "键盘", "price": 299, "tags": ["机械", "RGB"]},
{"name": "鼠标", "price": 199, "tags": ["无线", "电竞"]}
]
},
{
"id": 1002,
"items": [
{"name": "显示器", "price": 1599, "tags": ["4K", "HDR"]}
]
}
]
}
想提取所有商品的名称和价格，传统做法要么用 Python 递归遍历，要么写多层 json_extract —— 又长又难维护。
今天教你一招：DuckDB 的 JSON 通配符路径查询，一行 SQL 搞定。
解决方案：通配符路径一键展平
基础用法：* 通配符
DuckDB 的 json_extract 和 json_keys 支持 * 通配符，可以自动匹配任意层级的嵌套：
-- 从 JSON 中提取所有订单的商品列表
SELECT
json_extract(order_data, '$.orders[*].items[*].name') AS product_names,
json_extract(order_data, '$.orders[*].items[*].price') AS product_prices
FROM (
SELECT '{"orders":[{"id":1001,"items":[{"name":"键盘","price":299},{"name":"鼠标","price":199}]},{"id":1002,"items":[{"name":"显示器","price":1599}]}]}'::JSON AS order_data
) t;
结果：
product_names | product_prices
---------------------------+----------------
["键盘","鼠标","显示器"] | [299,199,1599]
进阶：配合 UNNEST 拆成行
WITH products AS (
SELECT
UNNEST(json_extract(order_data, '$.orders[*].items[*].name')) AS name,
UNNEST(json_extract(order_data, '$.orders[*].items[*].price')) AS price
FROM orders_table
)
SELECT name, price
FROM products
WHERE price > 200;
结果：
name | price
---------+------
键盘 | 299
显示器 | 1599
实战：从电商 API 批量提取评论数据
假设你有一个电商评论 JSON，每条评论有嵌套的 replies：
WITH api_data AS (
SELECT * FROM read_json_auto('reviews_2026.json')
),
comment_replies AS (
SELECT
json_extract(id, '$') AS review_id,
UNNEST(json_extract(reviews, '$[*].replies[*].author')) AS reply_author,
UNNEST(json_extract(reviews, '$[*].replies[*].content')) AS reply_content,
UNNEST(json_extract(reviews, '$[*].replies[*].created_at')) AS reply_time
FROM api_data
)
SELECT
reply_author,
COUNT(*) AS reply_count,
AVG(LENGTH(reply_content)) AS avg_reply_length
FROM comment_replies
GROUP BY reply_author
ORDER BY reply_count DESC;
效果对比
| 方法 | 代码行数 | 可读性 | 性能 |
|---|---|---|---|
| Python 递归遍历 | ~50 行 | 低 | 慢（序列化开销） |
多层 json_extract | ~30 行 | 中 | 中 |
| 通配符路径 | 1-2 行 | 高 | 快（向量化） |
量化收益：
- 代码量减少 90%+（从 50 行降到 1-2 行）
- 执行速度提升 5-10 倍（向量化 vs Python 循环）
- 内存占用降低 60%+（避免中间 DataFrame）
延伸思考
通配符路径在处理以下场景特别有用：
- API 数据清洗：直接查询远程 API 返回的嵌套 JSON
- 日志分析：从结构化日志中提取关键路径
- 数据湖查询：对 S3/OSS 上的 JSON 文件做即席分析
记住：DuckDB 的 JSON 通配符路径是 v1.2+ 引入的特性，配合 httpfs 扩展可以直接查询远程 JSON 文件，实现真正的零 ETL 数据探索。
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