在现代软件开发中，数据交换格式的选择至关重要。JSON (JavaScript Object Notation) 以其轻量级、易读性和跨平台特性，成为了 Web 和移动应用开发中事实上的标准。作为数据库开发者或后端工程师，我们经常需要在关系型数据库中处理这种半结构化数据。虽然 SQL Server 本质上是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），但从 SQL Server 2016 版本开始，它引入了一系列强大的内置函数来原生支持 JSON。在 2026 年的今天，随着 AI 原生应用和边缘计算的普及，这种能力已从“锦上添花”转变为现代混合架构的基石。
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为什么要在 SQL 中处理 JSON？架构演进的视角
在过去几年中，我们见证了微服务架构和边缘计算的爆发式增长。在 2026 年，单一的后端服务往往需要处理来自 IoT 设备、移动端以及第三方 SaaS 平台的异构数据。想象一下，你需要存储来自第三方 API 的复杂配置信息，或者你需要为前端应用生成 API 响应，而不想引入额外的 NoSQL 数据库（如 MongoDB）来增加架构的复杂度。
通过在 SQL Server 中直接处理 JSON，我们可以利用其强大的事务处理能力（OLTP）、时态表和列存储索引等特性，同时保持数据格式的灵活性。这意味着我们可以将 NoSQL 的灵活性与 SQL 的严谨性完美结合，实现所谓的“多模持久化”。
在本文中，我们将深入探讨 SQL Server 中处理 JSON 的核心机制，并结合 2026 年最新的“氛围编程”和云原生部署理念分享我们的实战经验。我们将学习如何存储 JSON 数据，如何验证其有效性，如何查询和修改 JSON 内部的值，以及如何在关系型数据与 JSON 格式之间进行双向转换。
在 SQL Server 中存储 JSON：基础与最佳实践
首先，我们需要解决“存储”的问题。与一些拥有专门 JSON 数据类型的数据库不同，SQL Server 选择使用通用的 NVARCHAR 数据类型来存储 JSON。这实际上是一个极具前瞻性的设计决策，因为它避免了引入新的二进制格式可能带来的迁移成本。
为什么选择 NVARCHAR？
使用 NVARCHAR 存储 JSON 数据有几个显著的优势：
- 跨特性兼容性：NVARCHAR 类型与 SQL Server 的所有高级功能（如行级安全、列存储索引、时态表等）完全兼容。这意味着你的 JSON 列可以像普通文本列一样享受数据库的所有优化功能。
- 原生 Unicode 支持：JSON 通常包含多语言数据，NVARCHAR 使用 UTF-16 编码，能够完美支持各种国际字符集，这在全球化应用中尤为重要。
- 灵活的数据迁移：将 JSON 从纯文本迁移到 NVARCHAR 是无缝的，同时也便于从 MongoDB 等 NoSQL 系统将数据桥接到 SQL Server。
实战示例：创建表并插入数据
让我们通过一个实际的例子来看看如何在数据库中设计包含 JSON 的表。假设我们要管理一个作者信息表，其中不仅包含标准的结构化数据（如 ID、年龄），还包含“技能集”这样的半结构化列表数据。
我们可以直接将技能集存储为逗号分隔的字符串，或者更专业地，将其存储为 JSON 数组。为了演示基础存储，我们先看一个简单的创建表语句：
-- 创建作者表，包含一个用于存储 JSON 字符串的 NVARCHAR 列
CREATE TABLE Authors (
ID INT IDENTITY NOT NULL PRIMARY KEY,
AuthorName NVARCHAR(100), -- 作者名称
Age INT, -- 作者年龄
Skillsets NVARCHAR(MAX), -- 技能集（可以是 JSON 字符串）
NumberOfPosts INT -- 发帖数量
);
-- 插入示例数据
-- 注意：这里的 Skillsets 虽然看起来像列表，但在数据库中是纯文本
INSERT INTO Authors (AuthorName, Age, Skillsets, NumberOfPosts) VALUES
(‘Geek‘, 25, ‘["Java", "Python", ".Net"]‘, 5),
(‘Geek2‘, 22, ‘["Android", "Python", ".Net"]‘, 15),
(‘Geek3‘, 23, ‘["IOS", "GO", "R"]‘, 10),
(‘Geek4‘, 24, ‘["Java", "Python", "GO"]‘, 5);
设计建议：虽然 NVARCHAR(MAX) 允许存储高达 2GB 的数据，但在设计高性能系统时，应尽量限制 JSON 文档的大小（例如在 4000 字符以内，以便使用行内存储），以减少 I/O 开销。在 2026 年的边缘计算场景下，较大的 JSON 文档可能会导致显著的内存碎片。
SQL 中的 JSON 函数：核心工具箱
SQL Server 并没有将 JSON 存储为二进制格式，而是将其解析为字符串进行处理。这意味着我们需要一套专门的函数来解析、查询和修改这些字符串。以下是我们在日常开发中最常使用的几个核心函数。
为了演示这些函数，我们需要定义一段标准的 JSON 数据。请在你的 SQL 查询窗口中声明如下变量：
-- 声明一个包含学校信息的 JSON 变量作为示例
DECLARE @JSONData NVARCHAR(MAX) =
‘{
"Information":
{"SchoolDetails":
[
{"Name": "VidhyaMandhir", "Location": "City A"},
{"Name": "Chettinad", "Location": "City B"},
{"Name": "PSSenior", "Location": "City C"}
]
}
}‘;
1. 验证数据：ISJSON()
在处理任何外部传入的 JSON 字符串之前，验证是一个至关重要的步骤。如果尝试解析一个格式错误的 JSON 字符串，SQL Server 会直接抛出错误，导致应用程序崩溃。在构建面向公众的 API 时，这一步是我们防御性编程策略的核心。
INLINECODE2d4e8a7e 函数充当了一道防线。它检查给定的字符串是否为有效的 JSON 格式。返回值非常简单：INLINECODE574feb67 表示有效，0 表示无效。
语法：ISJSON(json_string)
实际应用：
-- 检查我们的 JSON 数据是否有效
SELECT ISJSON(@JSONData) AS IsValidJson;
-- 输出: 1 (表示有效)
-- 示例：在存储过程中使用验证
IF ISJSON(@JSONData) = 1
BEGIN
PRINT ‘JSON 格式正确，可以安全处理。‘;
END
ELSE
BEGIN
PRINT ‘错误：传入的数据不是有效的 JSON！‘;
END
2. 提取标量值：JSON_VALUE()
当我们只需要从 JSON 文档中提取一个特定的值（例如姓名、ID、价格等）时，JSON_VALUE() 是最佳选择。它返回一个文本片段（NVARCHAR(4000)），这在大多数情况下足够使用了。
使用此函数的关键在于理解路径表达式。SQL Server 使用类似于 JavaScript 的语法来定位节点：
-
$: 根对象。 -
$.key: 根对象下的属性。 -
$.key[0]: 数组中的第一个元素（索引从 0 开始）。 -
$.key.subkey: 嵌套属性。
实战查询：
-- 从 JSON 中提取第一个学校的名称
SELECT JSON_VALUE(@JSONData, ‘$.Information.SchoolDetails[0].Name‘) AS SchoolName;
-- 输出: VidhyaMandhir
-- 提取嵌套信息
SELECT JSON_VALUE(@JSONData, ‘$.Information.SchoolDetails[1].Name‘) AS SecondSchool;
-- 输出: Chettinad
3. 提取对象或数组：JSON_QUERY()
如果你尝试用 INLINECODEb708e35b 提取一个复杂的对象或数组，你可能会得到 INLINECODE29341916 结果，因为它只能返回标量值。这时，你需要使用 JSON_QUERY()。此函数用于提取 JSON 片段（对象或数组），返回的结果依然是 JSON 格式的字符串。
实战查询：
-- 提取整个 SchoolDetails 数组
SELECT JSON_QUERY(@JSONData, ‘$.Information.SchoolDetails‘) AS ListOfSchools;
-- 输出结果将是：
-- [{"Name": "VidhyaMandhir", "Location": "City A"}, ...]
4. 修改数据：JSON_MODIFY()
这是处理 JSON 数据时最令人兴奋的函数之一。在旧版本中，我们可能需要提取整个 JSON 字符串到应用程序中，修改后再写回数据库。现在，利用 JSON_MODIFY()，我们可以直接在 T-SQL 中更新、插入或删除 JSON 内部的特定属性，而不需要触碰整个文档的其他部分。
语法：JSON_MODIFY(json_string, path, new_value)
示例场景：我们需要将数组中第 3 个学校（索引为 2）的名称修改为“Adhyapana”。
-- 修改 JSON 中的值
SET @JSONData = JSON_MODIFY(
@JSONData,
‘$.Information.SchoolDetails[2].Name‘, -- 路径
‘Adhyapana‘ -- 新值
);
-- 查看修改后的结果
SELECT @JSONData AS ModifiedJson;
高级操作：
- 更新：如上所示。
- 插入：如果路径不存在，
JSON_MODIFY会添加该属性。 - 删除：通过将新值设置为 INLINECODE76d9300c，可以删除某个属性。例如：INLINECODE304005a5。
5. 导出数据：FOR JSON 子句
在开发 RESTful API 时，我们通常需要将关系型表的数据转换为 JSON 格式返回给客户端。FOR JSON 子句正是为此而生。它可以将 SQL 查询结果自动格式化为 JSON 字符串。
它有两种主要模式：
- AUTO：基于 SELECT 语句的列结构自动生成 JSON。这是最简单的方式，适合快速转换。
- PATH：允许你完全控制输出 JSON 的结构（嵌套和属性名），适合处理复杂的 API 响应格式。
示例 1：AUTO 模式
-- 将 Authors 表数据导出为 JSON
SELECT * FROM Authors FOR JSON AUTO;
输出结果：SQL 会自动生成一个 JSON 数组，每个对象代表一行数据。
示例 2：添加根节点
通常前端需要一个包含数据的根对象，我们可以使用 ROOT 选项：
-- 添加一个根节点 "AuthorInfo"
SELECT * FROM Authors FOR JSON AUTO, ROOT (‘AuthorInfo‘);
6. 解析数据：OPENJSON 函数
这是“导入”数据的反向操作。当你接收到一个 JSON 字符串，想要将其转换为标准的 SQL 行列格式进行分析或存储时，OPENJSON 是不二之选。它能将 JSON 数组展开成一个表格。
INLINECODE70544abb 默认返回 INLINECODE7abb4b1e、INLINECODE23fdafae 和 INLINECODEc14de6eb 三列，但真正的威力在于使用 WITH 子句定义显式的 Schema。
实战示例：解析我们的学校数据。
-- 使用 OPENJSON 解析 JSON 并将其映射为表格
SELECT * FROM OPENJSON(@JSONData, ‘$.Information.SchoolDetails‘)
WITH (
-- 定义输出的列名、数据类型及其对应的 JSON 路径
Name NVARCHAR(50) ‘$.Name‘,
Location NVARCHAR(50) ‘$.Location‘
) AS SchoolTable;
2026 前沿：现代数据架构与 AI 辅助开发
随着我们步入 2026 年，仅仅掌握语法已经不够。作为开发者，我们需要思考如何将这些技术融入到现代化的“AI 原生”和“多模态”工作流中。
多模态开发与 JSON 的角色
在多模态应用中，数据库不仅要存储文本，还要处理向量、元数据和媒体引用。JSON 在这里扮演了“元数据容器”的关键角色。例如，当我们使用 OpenAI 的 API 或开源 Llama 模型生成内容时，返回的数据结构极其复杂（包含 token 计数、概率分布等）。通过在 SQL 中使用 OPENJSON，我们可以将这些非结构化的 AI 响应直接解析到关系表中，用于后续的 RAG（检索增强生成）分析或用户行为追踪。
-- 示例：解析 LLM API 返回的复杂 JSON
DECLARE @LLMResponse NVARCHAR(MAX) = N‘{
"id": "chatcmpl-123",
"choices": [{"index": 0, "message": {"role": "assistant", "content": "Hello!"}}],
"usage": {"total_tokens": 50}
}‘;
-- 快速提取 Token 使用量用于成本监控
SELECT
JSON_VALUE(@LLMResponse, ‘$.usage.total_tokens‘) AS TotalTokens,
JSON_VALUE(@LLMResponse, ‘$.choices[0].message.content‘) AS AIResponse;
AI 辅助开发：氛围编程 (Vibe Coding) 实践
在我们的日常工作中，使用像 Cursor、Windsurf 或 GitHub Copilot 这样的 AI IDE 已经成为常态。当我们编写复杂的 SQL 脚本来处理 INLINECODEb610b5c7 或 INLINECODE35a93fc0 时，AI 不仅能自动补全函数名，还能根据我们提供的注释（如 -- Extract user email from JSON metadata）生成准确的路径表达式。
经验分享：我们经常利用 AI 来生成用于 INLINECODEee7c963e 的 INLINECODE103343de 子句定义。你只需要将一段示例 JSON 粘贴给 AI 并告诉它“生成 SQL Server OPENJSON 模式”，它就能在几秒钟内完成原本需要手动编写 5 分钟的枯燥工作。这就是我们所说的“氛围编程”的体现——让 AI 处理繁琐的模式映射，让我们专注于业务逻辑。
深入生产环境：性能优化与可观测性
虽然 SQL Server 的 JSON 功能非常强大，但在实际生产环境中，我们需要注意一些潜在的性能陷阱和常见错误。在 2026 年，随着数据的爆炸式增长，这些问题尤为突出。
1. 性能陷阱：计算列 vs. 实时解析
频繁地使用 INLINECODE1dd6477c 或 INLINECODE42acfda3 来查询大量数据可能会导致性能问题，因为 SQL Server 必须逐行解析 JSON 字符串。这在处理数百万行日志数据时是致命的。
解决方案：如果某些 JSON 字段（如“用户ID”或“状态”）经常用于查询或连接，建议使用“计算列”并在其上建立索引。
-- 添加计算列
ALTER TABLE Authors
ADD SkillName AS JSON_VALUE(Skillsets, ‘$.PrimarySkill‘) PERSISTED;
-- 创建索引
CREATE INDEX IX_Authors_SkillName ON Authors(SkillName);
这样，SQL Server 会预先计算并存储该值，查询时无需解析整个 JSON。
2. 常见错误：路径格式与容灾
在路径表达式中，键名区分大小写，且必须包含在引号中（如果包含特殊字符）。初学者常犯的错误是忘记在 JSON_VALUE 中使用严格路径模式，或者尝试提取不存在的数组索引（这会返回 NULL 而不是报错，可能导致逻辑错误）。
容灾策略：在处理可能损坏的 JSON 数据时，结合 TRY_CAST 或在应用层增加重试机制是必要的。不要假设数据库中的 JSON 永远是完美的，特别是在从外部 API 同步数据的场景下。
3. 数据完整性检查
依赖 INLINECODEd6bd0dd1 存储 JSON 意味着数据库本身不会强制检查插入的数据是否真的是合法的 JSON。最佳实践是在表中添加一个 INLINECODEa686fdd3 约束，确保存入的数据始终是有效的 JSON 格式。
ALTER TABLE Authors
ADD CONSTRAINT CHK_Skillsets_Json CHECK (ISJSON(Skillsets) = 1);
总结与后续步骤
通过本文，我们全面地探索了 SQL Server 中处理 JSON 的强大功能。我们了解到，SQL Server 利用 INLINECODEc61db1f3 类型提供了高度的兼容性，并通过 INLINECODEcd9ae4cb、INLINECODEfbfc5bc8、INLINECODEf00fea1f、INLINECODE413a6a08 和 INLINECODE25f1786e 等内置函数，构建了一个完整的 JSON 处理生态。
当你下次遇到需要在关系型数据库中存储日志、配置或 API 响应时，你可以自信地使用这些技术。你可以尝试将原本需要多次网络往返的应用逻辑迁移到数据库层，利用 SQL 的强大计算能力直接操作 JSON 数据，这往往会带来显著的性能提升和代码简化。
现在，你可以尝试在你的本地环境中创建一个测试表，试着将一些真实的 API 响应数据导入 SQL Server，并使用 OPENJSON 将其转换为报表。记住，灵活运用索引和计算列是保持高性能的关键。结合 AI 辅助工具，你会发现处理这些半结构化数据比以往任何时候都要轻松。