Lakehouse JSON数据处理使用指南
文档介绍
本指南基于云器Lakehouse实际验证测试，为数据工程师和开发者提供JSON数据类型的完整使用方案。无论您是从传统关系型数据库迁移，还是从Spark、Hive、Snowflake、Databricks等大数据平台转换，都能在此找到最佳实践和避坑指南。
JSON是云器Lakehouse处理半结构化数据的核心特性，相比传统的字符串存储方案，提供了更高的查询性能、更智能的存储优化和更丰富的数据操作能力。
快速导航
立即开始
跨平台支持
核心功能
问题解决
JSON数据类型概述
核心优势
云器Lakehouse的JSON类型相比字符串存储具有显著优势：
- 查询性能提升：JSON列支持列裁剪，只读取需要的字段，性能提升可达40倍
- 智能存储优化：高频字段自动列式存储，低频字段紧凑JSON存储
- 自动类型推断：数字优先解析为bigint，超出范围自动转为double
- 原生函数支持：丰富的json_extract_*函数系列，类型安全转换
数据存储机制
-- 云器Lakehouse自动优化存储策略
CREATE TABLE user_profiles (
id INT,
profile JSON -- 智能存储：高频字段列式，低频字段JSON
);
-- 内部优化示例：
-- 高频字段如 id, name 自动列式存储
-- 低频字段如 extra_metadata 保持JSON结构
INSERT INTO user_profiles VALUES
(1, parse_json('{"id": 1, "name": "张三", "age": 30, "extra_metadata": {"hobby": "篮球"}}')),
(2, parse_json('{"id": 2, "name": "李四", "age": 25, "city": "上海"}')),
(3, parse_json('{"id": 3, "name": "王五", "age": 35, "department": "技术部"}'));
兼容性总览
🎯 各平台兼容性评级
| 平台 | 兼容性等级 | 核心差异 | 迁移难度 |
|---|
| Apache Spark | ⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀 | 几乎完全兼容 | 🟢 简单 |
| Apache Hive | ⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀 | 函数名完全一致 | 🟢 简单 |
| Databricks | ⭐⭐⭐⭐ 良好 | Spark兼容，部分Delta特性需调整 | 🟡 中等 |
| PostgreSQL | ⭐⭐⭐ 中等 | 操作符不同，函数名不同 | 🟡 中等 |
| MySQL | ⭐⭐⭐ 中等 | 函数签名有差异 | 🟡 中等 |
| Snowflake | ⭐⭐ 需要适配 | 专有函数不支持 | 🔴 复杂 |
| SQL Server | ⭐⭐ 需要适配 | JSON函数完全不同 | 🔴 复杂 |
决策树：选择最佳迁移路径
graph TD
A[当前使用平台] --> B{Spark/Hive?}
B -->|是| C[⭐⭐⭐⭐⭐ 直接迁移<br/>零学习成本]
B -->|否| D{PostgreSQL/MySQL?}
D -->|是| E[⭐⭐⭐ 函数名调整<br/>1-2周适应期]
D -->|否| F{Snowflake/SQL Server?}
F -->|是| G[⭐⭐ 需要重写<br/>2-4周开发期]
F -->|否| H[评估具体函数支持]
基础语法
创建JSON表
-- 基础JSON表结构
CREATE TABLE json_example (
id INT,
data JSON, -- 原生JSON类型
data_str STRING -- 字符串形式的JSON（对比用）
);
插入JSON数据
-- 方法1：使用parse_json函数（推荐）
INSERT INTO json_example VALUES (
1,
parse_json('{"name": "张三", "age": 30, "city": "北京"}'),
'{"name": "张三", "age": 30, "city": "北京"}'
);
-- 方法2：使用json_object构建
INSERT INTO json_example VALUES (
2,
json_object('name', '李四', 'age', 25, 'hobbies', json_array('篮球', '旅游')),
null
);
-- 方法3：直接使用JSON字面量
INSERT INTO json_example VALUES (
3,
json'{"name": "王五", "age": 35, "address": {"city": "上海", "zipcode": "200000"}}',
null
);
JSON vs STRING对比
性能对比（官方测试数据）
基于云器Lakehouse官方1000万条记录的性能测试：
| 操作类型 | STRING存储 | JSON存储 | 性能提升 |
|---|
| 字段过滤查询 | 20.4秒 | 531ms | 38倍 |
| 数据扫描量 | 454MB | 153MB | 66%减少 |
| 存储空间 | 100% | ~80% | 20%节省 |
函数使用区别
-- ❌ 错误：在JSON类型上使用STRING函数
SELECT get_json_object(json_column, '$.name') FROM table_with_json;
-- 错误：function 'get_json_object' cannot be resolved, invalid type 'json'
-- ✅ 正确：JSON类型使用json_extract_*系列
SELECT json_extract_string(json_column, '$.name') FROM table_with_json;
-- ✅ 正确：STRING类型使用get_json_object
SELECT get_json_object(string_column, '$.name') FROM table_with_string;
函数对照表
通用函数分类
| 功能类别 | JSON类型函数 | STRING类型函数 | 说明 |
|---|
| 字符串提取 | json_extract_string(json, path) | get_json_object(str, path) | 提取为字符串 |
| 数值提取 | json_extract_int(json, path) | cast(get_json_object(str, path) as int) | 提取为整数 |
| JSON提取 | json_extract(json, path) | get_json_object(str, path) | 保持JSON格式 |
| 布尔提取 | json_extract_boolean(json, path) | cast(get_json_object(str, path) as boolean) | 提取为布尔值 |
| 验证 | json_valid() | json_valid() | 验证JSON格式 |
跨平台函数映射
Spark/Hive → 云器Lakehouse ⭐⭐⭐⭐⭐
| Spark/Hive函数 | 云器Lakehouse函数 | 兼容性 |
|---|
get_json_object(str, path) | get_json_object(str, path) | ✅ 完全相同 |
json_tuple(str, k1, k2) | json_tuple(str, k1, k2) | ✅ 完全相同 |
to_json(map(...)) | to_json(map(...)) | ✅ 完全相同 |
from_json(str, schema) | from_json(str, schema) | ✅ 完全相同 |
collect_list(col) | collect_list(col) | ✅ 完全相同 |
Snowflake → 云器Lakehouse ⭐⭐
| Snowflake语法 | 云器Lakehouse等价语法 | 说明 |
|---|
OBJECT_CONSTRUCT('k', 'v') | json_object('k', 'v') | 构建JSON对象 |
ARRAY_CONSTRUCT(1,2,3) | json_array(1,2,3) | 构建JSON数组 |
json_col:field | json_extract_string(json_col, '$.field') | 字段访问 |
json_col[0] | json_extract(json_col, '$[0]') | 数组索引 |
FLATTEN(json_col) | LATERAL VIEW explode(...) | 数组展开 |
PostgreSQL → 云器Lakehouse ⭐⭐⭐
| PostgreSQL语法 | 云器Lakehouse等价语法 | 说明 |
|---|
json_col -> 'field' | json_extract(json_col, '$.field') | 返回JSON |
json_col ->> 'field' | json_extract_string(json_col, '$.field') | 返回字符串 |
json_col #> '{a,b}' | json_extract(json_col, '$.a.b') | 路径访问 |
json_col #>> '{a,b}' | json_extract_string(json_col, '$.a.b') | 路径访问返回字符串 |
MySQL → 云器Lakehouse ⭐⭐⭐
| MySQL函数 | 云器Lakehouse函数 | 核心差异 |
|---|
JSON_EXTRACT(json_str, path) | json_extract(json_obj, path) | 参数类型不同 |
json_str->'$.field' | json_extract(json_obj, '$.field') | 操作符vs函数 |
json_str->>'$.field' | json_extract_string(json_obj, '$.field') | 操作符vs函数 |
JSON_OBJECT('k','v') | json_object('k','v') | 完全相同 |
-- 基础提取（返回JSON格式）
json_extract(json_data, '$.field')
-- 类型安全提取
json_extract_string(json_data, '$.name') -- 字符串
json_extract_int(json_data, '$.age') -- 整数
json_extract_bigint(json_data, '$.id') -- 大整数
json_extract_float(json_data, '$.score') -- 浮点数
json_extract_double(json_data, '$.price') -- 双精度
json_extract_boolean(json_data, '$.active') -- 布尔值
json_extract_date(json_data, '$.birth_date') -- 日期
json_extract_timestamp(json_data, '$.created') -- 时间戳
按平台的迁移指南
Apache Spark/Hive 用户 ⭐⭐⭐⭐⭐
兼容性：几乎完美！零学习成本！
✅ 完全支持的功能
-- 1. Spark风格的JSON构建和解析
SELECT
to_json(map('name', '张三', 'age', 30)) as spark_json,
from_json('{"name":"张三","age":30}', 'name STRING, age INT') as spark_struct;
-- 2. collect_list聚合（Spark用户最爱）
SELECT
department,
collect_list(name) as employee_names
FROM employee_json
GROUP BY department;
-- 3. explode展开JSON数组
SELECT
id,
hobby
FROM json_table
LATERAL VIEW explode(split(regexp_replace(
json_extract_string(json_data, '$.hobbies'), '[\\[\\]"]', ''), ',')) t AS hobby;
-- 4. 窗口函数完美支持
SELECT
name,
salary,
row_number() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as rank
FROM employee_json;
-- 5. Hive json_tuple完全兼容
SELECT
name, age, city
FROM (
SELECT json_tuple(json_string, 'name', 'age', 'city') as (name, age, city)
FROM hive_json_table
) t;
📝 Spark/Hive用户最佳实践
-- ✅ 推荐的迁移模式
CREATE TABLE lakehouse_events (
event_id STRING,
event_data JSON,
-- 生成列：熟悉的字段提取
event_type STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(event_data, '$.type')),
user_id STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(event_data, '$.user_id')),
timestamp_col TIMESTAMP GENERATED ALWAYS AS (
cast(json_extract_string(event_data, '$.timestamp') as timestamp)
)
) PARTITIONED BY (event_type);
-- 直接复制Hive查询，无需修改！
CREATE TABLE lakehouse_table AS
SELECT
get_json_object(json_col, '$.user.id') as user_id,
get_json_object(json_col, '$.user.name') as user_name,
get_json_object(json_col, '$.event.type') as event_type
FROM source_table
WHERE get_json_object(json_col, '$.event.type') = 'purchase';
Snowflake 用户 ⭐⭐
兼容性：需要重写，但有明确的替代方案
🔄 Snowflake迁移示例
-- ❌ Snowflake原始查询
-- SELECT
-- user_data:name::STRING as name,
-- user_data:age::INTEGER as age,
-- user_data:hobbies[0]::STRING as first_hobby
-- FROM snowflake_table;
-- ✅ 云器Lakehouse等价查询
SELECT
json_extract_string(user_data, '$.name') as name,
json_extract_int(user_data, '$.age') as age,
json_extract_string(user_data, '$.hobbies[0]') as first_hobby
FROM lakehouse_table;
-- ❌ Snowflake FLATTEN
-- SELECT
-- value::STRING as hobby
-- FROM snowflake_table,
-- LATERAL FLATTEN(input => user_data:hobbies);
-- ✅ 云器Lakehouse等价方案
SELECT
trim(hobby) as hobby
FROM lakehouse_table
LATERAL VIEW explode(
split(regexp_replace(json_extract_string(user_data, '$.hobbies'), '[\\[\\]"]', ''), ',')
) t AS hobby;
PostgreSQL/MySQL 用户 ⭐⭐⭐
兼容性：函数不同，但逻辑相同
PostgreSQL迁移示例
-- ❌ PostgreSQL原始查询
-- SELECT
-- user_data ->> 'name' as name,
-- (user_data -> 'address' ->> 'city') as city,
-- user_data #>> '{preferences,0}' as first_pref
-- FROM postgres_table;
-- ✅ 云器Lakehouse等价查询
SELECT
json_extract_string(user_data, '$.name') as name,
json_extract_string(user_data, '$.address.city') as city,
json_extract_string(user_data, '$.preferences[0]') as first_pref
FROM lakehouse_table;
MySQL迁移注意事项
-- ❌ MySQL方式（针对字符串）
-- SELECT JSON_EXTRACT(json_string, '$.name') FROM mysql_table;
-- ✅ 云器Lakehouse方式（区分类型）
-- 对于STRING类型
SELECT get_json_object(json_string, '$.name') FROM lakehouse_table;
-- 对于JSON类型
SELECT json_extract_string(json_data, '$.name') FROM lakehouse_table;
JSON函数完全指南
1. JSON构建函数
-- json_object：构建JSON对象
SELECT json_object() as empty_obj; -- {}
SELECT json_object('key', 'value') as simple_obj; -- {"key":"value"}
SELECT json_object(
'name', '张三',
'age', 30,
'hobbies', json_array('篮球', '旅游')
) as complex_obj;
-- {"age":30,"hobbies":["篮球","旅游"],"name":"张三"}
-- json_array：构建JSON数组
SELECT json_array() as empty_arr; -- []
SELECT json_array(1, 2, 3) as number_arr; -- [1,2,3]
SELECT json_array('a', 'b', 'c') as string_arr; -- ["a","b","c"]
SELECT json_array(1, 'test', true, null) as mixed_arr; -- [1,"test",true,null]
2. JSON路径语法
-- 基础路径语法
'$' -- 根元素
'$.field' -- 对象字段
'$.nested.field' -- 嵌套对象字段
'$[0]' -- 数组第一个元素
'$[*]' -- 数组所有元素
'$.array[0].field' -- 数组元素的字段
'$["key.with.dot"]' -- 包含特殊字符的键（使用单引号）
-- 实际示例
SELECT
json_extract_string(data, '$.name') as name,
json_extract_string(data, '$.address.city') as city,
json_extract_string(data, '$.hobbies[0]') as first_hobby,
json_extract(data, '$.hobbies[*]') as all_hobbies
FROM json_table;
3. JSON验证和错误处理
-- json_valid：验证JSON格式
SELECT
json_valid('{"name": "test"}') as valid, -- true
json_valid('invalid json') as invalid, -- false
json_valid('null') as null_valid, -- true
json_valid('[]') as array_valid, -- true
json_valid('{}') as object_valid; -- true
-- 错误处理：不存在的字段返回null
SELECT
json_extract_string(data, '$.nonexistent') as result -- 返回 null
FROM json_table;
JSON与生成列
基础用法
-- 创建带JSON生成列的表
CREATE TABLE user_analytics (
id INT,
user_data JSON,
-- 生成列：自动提取JSON字段
user_name STRING GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_string(user_data, '$.name')
),
user_age INT GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_int(user_data, '$.age')
),
city STRING GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_string(user_data, '$.address.city')
)
) COMMENT 'JSON自动字段提取示例';
-- 插入数据：只需提供基础JSON
INSERT INTO user_analytics (id, user_data) VALUES (
1,
parse_json('{"name": "张三", "age": 30, "address": {"city": "北京", "zipcode": "100000"}}')
);
-- 查询结果：自动包含提取的字段
SELECT * FROM user_analytics;
-- 结果包含：id=1, user_name="张三", user_age=30, city="北京"
高级生成列应用
-- 复杂JSON业务逻辑生成列
CREATE TABLE order_analysis (
id INT,
order_json JSON,
-- 基础字段提取
customer_name STRING GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_string(order_json, '$.customer.name')
),
order_amount DOUBLE GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_double(order_json, '$.amount')
),
-- 业务逻辑生成列
amount_level STRING GENERATED ALWAYS AS (
if(json_extract_double(order_json, '$.amount') >= 1000, 'HIGH',
if(json_extract_double(order_json, '$.amount') >= 500, 'MEDIUM', 'LOW'))
),
-- 数组元素提取
first_product STRING GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_string(order_json, '$.products[0].name')
),
-- 时间维度生成列
order_date STRING GENERATED ALWAYS AS (
json_extract_string(order_json, '$.order_time')
)
) PARTITIONED BY (order_date);
验证清单
创建后验证（每次必做）
-- 1. 创建带生成列的表
CREATE TABLE orders_test (
order_id INT,
order_time TIMESTAMP_LTZ,
order_json JSON,
hour_col INT GENERATED ALWAYS AS (json_extract_int(order_json, '$.hour')),
date_str STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(order_json, '$.date'))
);
-- 2. 验证表结构
DESCRIBE TABLE orders_test;
-- ✅ 检查：生成列是否出现在表结构中
-- 3. 测试数据插入
INSERT INTO orders_test (order_id, order_time, order_json) VALUES
(1001, TIMESTAMP '2024-06-19 14:30:00', parse_json('{"hour": 14, "date": "2024-06-19"}'));
-- 4. 验证生成列值
SELECT order_id, hour_col, date_str FROM orders_test;
-- ✅ 检查：hour_col=14, date_str='2024-06-19'
-- 5. 验证插入保护机制
-- INSERT INTO orders_test (order_id, order_json, hour_col) VALUES
-- (1002, parse_json('{"hour": 15}'), 999);
-- ✅ 检查：应该报错"cannot insert or update generated column"
跨平台兼容性验证
-- 6. 验证函数兼容性
SELECT
-- Hive/Spark风格（应该工作）
get_json_object('{"name":"test"}', '$.name') as hive_style,
-- JSON类型函数（应该工作）
json_extract_string(parse_json('{"name":"test"}'), '$.name') as json_style,
-- 聚合函数（应该工作）
collect_list('test') as spark_aggregate;
-- 7. 验证性能差异
-- 对比JSON类型 vs STRING类型的查询性能
EXPLAIN SELECT json_extract_string(json_col, '$.field') FROM json_table;
EXPLAIN SELECT get_json_object(string_col, '$.field') FROM string_table;
性能优化
1. 存储优化策略
-- 高频字段优化：让系统自动识别并优化存储
CREATE TABLE optimized_storage AS
SELECT parse_json(json_string) as optimized_json
FROM VALUES
('{"id": 1, "name": "张三", "frequent_field": "value1"}'),
('{"id": 2, "name": "李四", "frequent_field": "value2"}'),
('{"id": 3, "name": "王五", "frequent_field": "value3", "rare_field": "rare"}')
as t(json_string);
-- 系统会自动将id, name, frequent_field列式存储
-- rare_field保持JSON存储，避免稀疏列
2. 查询优化
-- ✅ 高性能：使用JSON类型 + 正确函数
SELECT
json_extract_string(json_data, '$.name'),
json_extract_int(json_data, '$.age')
FROM json_table
WHERE json_extract_string(json_data, '$.city') = '北京';
-- ❌ 低性能：使用STRING类型需要全表扫描
SELECT
get_json_object(string_data, '$.name'),
get_json_object(string_data, '$.age')
FROM string_table
WHERE get_json_object(string_data, '$.city') = '北京';
3. 通用高性能模式
-- 🎯 高性能模式：JSON + 生成列 + 索引
CREATE TABLE optimized_json (
id BIGINT,
raw_data JSON,
-- 热点字段生成列
user_id STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(raw_data, '$.user_id')),
timestamp_col TIMESTAMP GENERATED ALWAYS AS (
cast(json_extract_string(raw_data, '$.timestamp') as timestamp)
),
event_type STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(raw_data, '$.event_type'))
) PARTITIONED BY (event_type);
-- 为生成列创建索引
CREATE INDEX idx_user_id ON optimized_json (user_id);
CREATE INDEX idx_timestamp ON optimized_json (timestamp_col);
限制和注意事项
1. JSON类型限制（通用）
-- ❌ 不支持的操作
-- 比较操作
SELECT * FROM json_table WHERE json_col = parse_json('{"key": "value"}');
-- 错误：operator not found, json = json
-- 排序操作
SELECT * FROM json_table ORDER BY json_col;
-- 错误：require equality comparable type in ORDER BY, but got json
-- 分组操作
SELECT json_col, COUNT(*) FROM json_table GROUP BY json_col;
-- 错误：不支持GROUP BY JSON类型
-- 作为JOIN键
SELECT * FROM table1 t1 JOIN table2 t2 ON t1.json_col = t2.json_col;
-- 错误：不支持JSON类型作为JOIN键
2. 分区和索引限制
-- ❌ 不支持作为分区键
CREATE TABLE partitioned_table (
id INT,
data JSON
) PARTITIONED BY (data); -- 错误：不支持JSON作为分区键
-- ✅ 正确做法：使用生成列作为分区键
CREATE TABLE partitioned_correct (
id INT,
data JSON,
date_part STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(data, '$.date'))
) PARTITIONED BY (date_part);
3. 路径语法限制
-- ❌ 不支持的路径语法
-- 负数索引：'$[-1]'
-- 条件过滤：'$[?(@.price > 10)]'
-- 递归下降：'$..'
-- ✅ 支持的路径语法
'$.field' -- 字段访问
'$.nested.field' -- 嵌套字段
'$[0]' -- 数组索引
'$[*]' -- 数组所有元素
'$["field.with.dot"]' -- 特殊字符字段（单引号）
常见错误
1. 函数类型错误
| 错误现象 | 原因 | 解决方案 |
|---|
function 'get_json_object' cannot be resolved, invalid type 'json' | 在JSON类型上使用STRING函数 | 改用json_extract_string() |
function 'json_extract_string' cannot be resolved, invalid type 'string' | 在STRING类型上使用JSON函数 | 改用get_json_object() |
operator not found, json = json | 尝试比较JSON值 | 提取为基础类型后比较 |
2. 路径语法错误
-- ❌ 错误的路径语法
json_extract_string(data, 'name') -- 缺少$前缀
json_extract_string(data, '$.key.with.dot') -- 特殊字符需要括号
-- ✅ 正确的路径语法
json_extract_string(data, '$.name')
json_extract_string(data, '$["key.with.dot"]') -- 注意使用单引号
3. 平台迁移常见错误
-- ❌ Snowflake用户常犯错误
-- SELECT user_data:name FROM table; -- 不支持:操作符
-- ❌ PostgreSQL用户常犯错误
-- SELECT user_data->'name' FROM table; -- 不支持->操作符
-- ❌ MySQL用户常犯错误
-- SELECT JSON_EXTRACT(json_data, '$.name') FROM table; -- 参数类型错误
-- ✅ 统一的正确语法
SELECT json_extract_string(user_data, '$.name') FROM table; -- JSON类型
SELECT get_json_object(user_string, '$.name') FROM table; -- STRING类型
迁移指导
分阶段迁移策略
阶段1：评估和准备（1-2周）
-- 1. 评估现有JSON使用情况
SELECT
table_name,
column_name,
data_type,
count(*) as usage_count
FROM information_schema.columns
WHERE data_type LIKE '%json%' OR column_name LIKE '%json%'
GROUP BY table_name, column_name, data_type;
-- 2. 识别高频JSON操作
-- 分析现有查询中的JSON函数使用情况
阶段2：兼容性测试（1-2周）
-- 3. 创建测试表验证兼容性
CREATE TABLE migration_test (
id INT,
old_json_string STRING, -- 保持原有格式
new_json_data JSON, -- 新的JSON类型
-- 双重生成列验证
field_old STRING GENERATED ALWAYS AS (get_json_object(old_json_string, '$.field')),
field_new STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(new_json_data, '$.field'))
);
-- 4. 性能基准测试
-- 对比旧查询 vs 新查询的性能差异
阶段3：渐进迁移（2-4周）
-- 5. 新表直接使用JSON类型
CREATE TABLE new_design_table (
id INT,
data JSON,
-- 关键字段生成列
user_id STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(data, '$.user_id')),
event_type STRING GENERATED ALWAYS AS (json_extract_string(data, '$.event_type'))
) PARTITIONED BY (event_type);
-- 6. 现有表添加JSON列
ALTER TABLE existing_table ADD COLUMN
json_data JSON GENERATED ALWAYS AS (parse_json(json_string));
阶段4：全面迁移（根据业务窗口）
-- 7. 更新应用代码
-- 将所有JSON操作切换到新的函数和列
-- 8. 清理旧列（确认稳定后）
-- ALTER TABLE table_name DROP COLUMN old_json_string;
最佳实践总结
1. 设计原则
- 类型选择：优先使用JSON类型而非STRING存储半结构化数据
- 字段提取：为常用字段创建生成列，提高查询性能
- 索引策略：在生成列上创建索引，而不是原始JSON列
- 分区设计：使用生成列作为分区键，支持时间分区等
2. 平台适应策略
- Spark/Hive用户：几乎无需学习，直接迁移
- Snowflake用户：重点学习函数映射，逐步重写查询
- PostgreSQL/MySQL用户：重点适应函数名差异
- 新用户：直接学习云器Lakehouse的JSON最佳实践
3. 性能优化清单
4. 迁移检查清单
迁移前评估
语法转换
测试验证
上线准备
总结
核心价值
- 性能显著提升：相比STRING存储，查询性能提升可达40倍
- 跨平台兼容：对Spark/Hive用户零学习成本，其他平台有明确迁移路径
- 存储智能优化：高频字段列式存储，低频字段紧凑JSON存储
- 开发效率提升：丰富的类型安全函数，自动化字段提取
- 架构简化：统一的半结构化数据处理方案
关键要点
平台选择指导：
- Spark/Hive用户：直接迁移，享受性能提升
- Snowflake/SQL Server用户：投入重写成本，获得长期收益
- PostgreSQL/MySQL用户：适中的学习成本，显著的性能收益
JSON vs STRING选择：
JSON类型提供更好的性能和功能，应优先选择。只有在需要兼容性或特殊场景下才考虑STRING存储。
函数选择要点：
记住核心规则：JSON类型用json_extract_*系列，STRING类型用get_json_object。类型不匹配是最常见的错误。
生成列设计：
JSON与生成列的结合是云器Lakehouse的强大特性，可以自动化复杂的字段提取逻辑，显著提升开发效率。
通过正确使用JSON功能，您将获得更高的查询性能、更好的存储效率和更简洁的代码架构。无论来自哪个平台，都能在云器Lakehouse中充分发挥JSON的强大能力！
注意：本文档基于Lakehouse 2025年6月的产品文档整理，建议定期查看官方文档获取最新更新。在生产环境中使用前，请务必在测试环境中验证所有操作的正确性和性能影响。
