Is there a way to parse unknown depth level of nested json?

ronald_2017

Hello All,

I use Oracle 19c, I am just wondering that is there any way to parse unknown depth level of nested json? Let's say that we don't know the height tree of response json. I use JSON_TABLE function. For example, if it could be used loop inside JSON_TABLE function, it would probably solved this issue.

Thanks

Paulzip

Yes, using recursive subquery factoring

with
  data(ajson) as (
    select
'[
    {
    "id" : 1,
    "name" : "Joe",
    "children" :
    [
      {
        "id" : 2,
        "name" : "Steve",
        "children" :
        [
          {
            "id" : 4,
            "name" : "Jeff"
          }
        ]
      },
      {
        "id" : 3,
        "name" : "Mandy",
        "children" :
        [
          {
            "id" : 5,
            "name" : "Paul",
            "children" :
            [
              {
                "id" : 6,
                "name" : "Sue"
              },
              {
                "id" : 7,
                "name" : "Marc"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]'  from dual
  )
, treewalk(id, name, children, parent_id) as (
    select id, name, children, cast(null as number)
    from data d
       , json_table (
           d.ajson
         , '$[*]'
           columns (
             id       number       path '$.id'
          ,  name     varchar2(20) path '$.name'
          ,  children varchar2 format json path '$.children'
           )
         ) j
    union all
    select j.id, j.name, j.children, d.id
    from treewalk d
       , json_table (
           d.children
         , '$[*]'
           columns (
             id       number       path '$.id'
          ,  name     varchar2(20) path '$.name'
          ,  children varchar2 format json path '$.children'
           )
         ) j
  )
cycle id set cycle to 1 default 0
select id, name, parent_id
from treewalk;

        ID NAME                  PARENT_ID
---------- -------------------- ----------
         1 Joe                            
         2 Steve                         1
         3 Mandy                         1
         4 Jeff                          2
         5 Paul                          3
         6 Sue                           5
         7 Marc                          5

Paulzip

Yes, using recursive subquery factoring

with
  data(ajson) as (
    select
'[
    {
    "id" : 1,
    "name" : "Joe",
    "children" :
    [
      {
        "id" : 2,
        "name" : "Steve",
        "children" :
        [
          {
            "id" : 4,
            "name" : "Jeff"
          }
        ]
      },
      {
        "id" : 3,
        "name" : "Mandy",
        "children" :
        [
          {
            "id" : 5,
            "name" : "Paul",
            "children" :
            [
              {
                "id" : 6,
                "name" : "Sue"
              },
              {
                "id" : 7,
                "name" : "Marc"
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
]'  from dual
  )
, treewalk(id, name, children, parent_id) as (
    select id, name, children, cast(null as number)
    from data d
       , json_table (
           d.ajson
         , '$[*]'
           columns (
             id       number       path '$.id'
          ,  name     varchar2(20) path '$.name'
          ,  children varchar2 format json path '$.children'
           )
         ) j
    union all
    select j.id, j.name, j.children, d.id
    from treewalk d
       , json_table (
           d.children
         , '$[*]'
           columns (
             id       number       path '$.id'
          ,  name     varchar2(20) path '$.name'
          ,  children varchar2 format json path '$.children'
           )
         ) j
  )
cycle id set cycle to 1 default 0
select id, name, parent_id
from treewalk;

        ID NAME                  PARENT_ID
---------- -------------------- ----------
         1 Joe                            
         2 Steve                         1
         3 Mandy                         1
         4 Jeff                          2
         5 Paul                          3
         6 Sue                           5
         7 Marc                          5

ronald_2017

Thanks a lot.