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使用DuckDB和SQL分析JSON数据
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原文英文，约1500词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用DuckDB高效查询和分析JSON数据，包括安装、加载JSON、处理嵌套结构和数组等。通过电商数据示例，读者可以学习使用SQL进行JSON分析，简化数据处理。
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关键要点
- DuckDB可以高效查询和分析JSON数据，简化数据处理。
- 安装DuckDB简单，支持多种平台。
- 通过示例电商数据，展示如何加载和查询JSON数据。
- 使用SQL语法处理嵌套JSON结构和数组。
- 可以提取客户信息、地址、支付信息等。
- 使用unnest()函数处理JSON数组，将其转换为单独的行。
- 可以进行数据分析，如计算订单总值和按类别计算平均价格。
- DuckDB结合SQL语法和JSON函数，适合处理复杂JSON数据。
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延伸问答
如何安装DuckDB？
可以通过命令行运行 $ curl https://install.duckdb.org | sh 来安装DuckDB，并将其添加到路径中。
DuckDB如何处理嵌套的JSON结构？
可以使用箭头操作符（->和->>）来提取嵌套JSON中的字段，例如提取客户地址信息。
如何使用DuckDB分析电商数据的订单总值？
可以使用SELECT语句计算订单总值，例如 SELECT order_id, CAST(payment->>'total' AS DECIMAL) AS order_total FROM ecommerce。
DuckDB支持哪些平台？
DuckDB支持多种平台，包括Linux、Windows和macOS。
如何处理JSON数组并将其转换为单独的行？
可以使用unnest()函数将JSON数组转换为单独的行，例如 SELECT order_id, unnest(items) AS item FROM ecommerce。
DuckDB如何计算每个产品类别的平均价格？
可以通过unnest()函数展开items数组，然后使用GROUP BY和AVG函数计算平均价格，例如 SELECT item->>'category' AS category, AVG(CAST(item->>'price' AS DECIMAL)) AS avg_price FROM (SELECT unnest(items) AS item FROM ecommerce) AS unnested_items GROUP BY category。
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