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# Recherche de valeurs dans les tableaux JSON
<a name="searching-for-values"></a>

Afin de déterminer si une valeur spécifique existe dans un tableau codé au format JSON, utilisez la fonction `json_array_contains`.

La requête suivante répertorie les noms des utilisateurs qui participent à « 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')
```

Cette requête renvoie une liste d'utilisateurs.

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

L'exemple de requête suivant répertorie les noms des utilisateurs qui ont terminé des projets, ainsi que le nombre total de projets terminés. La requête effectue les actions suivantes :
+ Utilise les instructions imbriquées `SELECT` pour plus de clarté.
+ Extrait le tableau de projets.
+ Convertit le tableau en un tableau natif de paires clé-valeur utilisant `CAST`.
+ Extrait chaque élément individuel du tableau à l'aide de l'opérateur `UNNEST`.
+ Filtre les valeurs obtenues en fonction des projets terminés et en fournit un décompte.

**Note**  
Lorsque vous utilisez `CAST` pour `MAP`, vous pouvez spécifier `VARCHAR` en tant qu'élément clé (chaîne native dans Presto), mais laisser JSON pour la valeur, car les valeurs de `MAP` sont de types différents : chaîne pour la première paire clé-valeur, et booléen pour la seconde.

```
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
```

Cette requête renvoie le résultat suivant :

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