# Búsqueda de valores en matrices JSON
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Para determinar si un valor concreto existe dentro de una matriz con codificación JSON, utilice la función `json_array_contains`.

En la siguiente consulta se enumeran los nombres de los usuarios que participan en "project2".

```
WITH dataset AS (
  SELECT * FROM (VALUES
    (JSON '{"name": "Bob Smith", "org": "legal", "projects": ["project1"]}'),
    (JSON '{"name": "Susan Smith", "org": "engineering", "projects": ["project1", "project2", "project3"]}'),
    (JSON '{"name": "Jane Smith", "org": "finance", "projects": ["project1", "project2"]}')
  ) AS t (users)
)
SELECT json_extract_scalar(users, '$.name') AS user
FROM dataset
WHERE json_array_contains(json_extract(users, '$.projects'), 'project2')
```

Esta consulta devuelve una lista de usuarios.

```
+-------------+
| user        |
+-------------+
| Susan Smith |
+-------------+
| Jane Smith  |
+-------------+
```

El siguiente ejemplo de consulta muestra los nombres de los usuarios que han completado proyectos junto con el número total de proyectos completados. Realiza las siguientes acciones:
+ Utiliza instrucciones `SELECT` anidadas para facilitar la claridad.
+ Extrae la matriz de proyectos.
+ Convierte la matriz en una matriz nativa de pares de clave-valor utilizando `CAST`.
+ Extrae cada elemento individual de la matriz utilizando el operador `UNNEST`.
+ Filtra los valores obtenidos por proyectos completados y los cuenta.

**nota**  
Cuando utilice `CAST` para ejecutar `MAP`, puede especificar el elemento clave como `VARCHAR` (cadena nativa en Presto), pero dejar el valor como JSON, ya que los valores de `MAP` son de tipos diferentes: cadena para el primer par clave-valor y booleano para el segundo.

```
WITH dataset AS (
  SELECT * FROM (VALUES
    (JSON '{"name": "Bob Smith",
             "org": "legal",
             "projects": [{"name":"project1", "completed":false}]}'),
    (JSON '{"name": "Susan Smith",
             "org": "engineering",
             "projects": [{"name":"project2", "completed":true},
                          {"name":"project3", "completed":true}]}'),
    (JSON '{"name": "Jane Smith",
             "org": "finance",
             "projects": [{"name":"project2", "completed":true}]}')
  ) AS t (users)
),
employees AS (
  SELECT users, CAST(json_extract(users, '$.projects') AS
    ARRAY(MAP(VARCHAR, JSON))) AS projects_array
  FROM dataset
),
names AS (
  SELECT json_extract_scalar(users, '$.name') AS name, projects
  FROM employees, UNNEST (projects_array) AS t(projects)
)
SELECT name, count(projects) AS completed_projects FROM names
WHERE cast(element_at(projects, 'completed') AS BOOLEAN) = true
GROUP BY name
```

Esta consulta devuelve el siguiente resultado:

```
+----------------------------------+
| name        | completed_projects |
+----------------------------------+
| Susan Smith | 2                  |
+----------------------------------+
| Jane Smith  | 1                  |
+----------------------------------+
```