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从JSON到SQL：基于业务场景的SQL生成器实战

news 来源：原创 2025/8/27 0:19:27

引言

在数据驱动的业务场景中，将业务需求快速转化为SQL查询是常见需求。本文将通过一个轻量级的sql_json_to_sql函数，展示如何将JSON格式的查询描述转换为标准SQL语句，并结合实际业务场景验证其功能。

核心代码解析

1. 代码实现

def sql_json_to_sql(sql_json):"""将扩展后的 sql_json 转换为完整的 SQL 语句:param sql_json: 生成的 sql_json 字典:return: 对应的 SQL 语句字符串"""sql = []# 构建基础 SELECT 和 FROMselect_clause = f"SELECT {', '.join(sql_json['select'])}"from_clause = f"FROM {sql_json['from']}"sql.append(select_clause)sql.append(from_clause)# 处理 JOINif sql_json.get("joins"):join_clauses = []for join in sql_json["joins"]:join_type = join["type"].upper()table = join["table"]on_cond = join["on"]join_clauses.append(f"{join_type} JOIN {table} ON {on_cond}")sql.append(' '.join(join_clauses))# 处理 WHERE 条件if sql_json.get("conds"):where_conditions = []for cond in sql_json["conds"]:field, op, value = condif isinstance(value, str) and not value.isdigit():value = f"'{value}'"where_conditions.append(f"{field} {op} {value}")if where_conditions:sql.append(f"WHERE {' AND '.join(where_conditions)}")# 处理 GROUP BY 和 HAVINGif sql_json.get("group_by"):sql.append(f"GROUP BY {', '.join(sql_json['group_by'])}")if sql_json.get("having"):sql.append(f"HAVING {' AND '.join(sql_json['having'])}")# 处理 ORDER BYif sql_json.get("order_by"):order_expressions = [' '.join(ob) for ob in sql_json["order_by"]]sql.append(f"ORDER BY {', '.join(order_expressions)}")# 处理 LIMITif sql_json.get("limit"):sql.append(f"LIMIT {sql_json['limit']}")return ' '.join([s for s in sql if s]).strip()

2. 核心功能

基础查询：SELECT, FROM
联接操作：支持 INNER JOIN、LEFT JOIN 等
条件过滤：WHERE 条件组合（AND）
聚合与分组：GROUP BY + HAVING
排序与分页：ORDER BY + LIMIT

测试案例与业务场景

案例1：销售分析 - 筛选高销量车系

业务场景

销售团队需要快速查看2024年各车系销量排名，辅助销售策略制定。

输入JSON

{"select": ["车系", "销量"],"conds": [["年", "==", "2024"]],"from": "即席查询","order_by": [["销量", "DESC"]],"limit": 10
}

输出SQL

SELECT 车系, 销量 
FROM 即席查询 
WHERE 年 == '2024' 
ORDER BY 销量 DESC 
LIMIT 10

表结构

字段名	类型	说明
车系	VARCHAR(50)	车系名称（如“SUV”）
销量	INT	年度销量数值
年	VARCHAR(4)	销售年份（如“2024”）

案例2：员工信息报告 - 跨表聚合

业务场景

HR部门需要生成各部门员工信息报告，按部门分组并排序。

输入JSON

{"select": ["部门", "JSON_OBJECTAGG(员工ID, 姓名) AS 员工信息"],"from": "员工表","joins": [{"type": "INNER JOIN", "table": "部门表", "on": "员工表.部门ID = 部门表.ID"}],"group_by": ["部门"],"order_by": [["部门", "ASC"]],"limit": 5
}

输出SQL

SELECT 部门, JSON_OBJECTAGG(员工ID, 姓名) AS 员工信息 
FROM 员工表 
INNER JOIN 部门表 ON 员工表.部门ID = 部门表.ID 
GROUP BY 部门 
ORDER BY 部门 ASC 
LIMIT 5

表结构

员工表

字段名类型说明
员工ID VARCHAR(20) 员工唯一标识
姓名 VARCHAR(50) 员工姓名
部门ID VARCHAR(20) 所属部门的外键
部门表

字段名类型说明
ID VARCHAR(20) 部门唯一标识（主键）
部门 VARCHAR(50) 部门名称（如“销售部”）

字段名	类型	说明
员工ID	VARCHAR(20)	员工唯一标识
姓名	VARCHAR(50)	员工姓名
部门ID	VARCHAR(20)	所属部门的外键

字段名	类型	说明
ID	VARCHAR(20)	部门唯一标识（主键）
部门	VARCHAR(50)	部门名称（如“销售部”）

案例3：日志分析 - JSON路径查询

业务场景

运维团队分析系统日志中的错误级别分布，定位高频问题。

输入JSON

{"select": ["JSON_VALUE(log, '$.severity') AS severity_level", "COUNT(*) AS log_count"],"from": "WebSite.Logs","conds": [["JSON_VALUE(log, '$.severity')", "==", "P4"]],"group_by": ["severity_level"],"order_by": [["log_count", "DESC"]],"limit": 10
}

输出SQL

SELECT JSON_VALUE(log, '$.severity') AS severity_level, COUNT(*) AS log_count 
FROM WebSite.Logs 
WHERE JSON_VALUE(log, '$.severity') == 'P4' 
GROUP BY severity_level 
ORDER BY log_count DESC 
LIMIT 10

表结构

字段名	类型	说明
log	JSON	日志内容（如 `{"severity": "P4", "message": "..."}` ）

案例4：订单分析 - 复合条件与分组过滤

业务场景

财务部门分析2024年非西藏地区高销售额订单，排除边缘地区。

输入JSON

{"select": ["订单ID", "SUM(金额) AS 总销售额"],"from": "订单表","conds": [["年份", "==", "2024"], ["省份", "!=", "西藏"]],"group_by": ["订单ID"],"having": ["总销售额 > 10000"],"order_by": [["总销售额", "DESC"], ["订单ID", "ASC"]],"limit": 20
}

输出SQL

SELECT 订单ID, SUM(金额) AS 总销售额 
FROM 订单表 
WHERE 年份 == '2024' AND 省份 != '西藏' 
GROUP BY 订单ID 
HAVING 总销售额 > 10000 
ORDER BY 总销售额 DESC, 订单ID ASC 
LIMIT 20

表结构

字段名	类型	说明
订单ID	VARCHAR(20)	订单唯一标识
金额	DECIMAL(10,2)	订单总金额
年份	VARCHAR(4)	订单年份（如“2024”）
省份	VARCHAR(20)	订单所属省份

案例5：产品分析 - 聚合与HAVING过滤

业务场景

产品团队分析高价位产品类别，定位高端市场。

输入JSON

{"select": ["产品类别", "AVG(价格) AS 平均价格"],"from": "产品表","group_by": ["产品类别"],"having": ["AVG(价格) > 1000"],"order_by": [["平均价格", "ASC"]]
}

输出SQL

SELECT 产品类别, AVG(价格) AS 平均价格 
FROM 产品表 
GROUP BY 产品类别 
HAVING AVG(价格) > 1000 
ORDER BY 平均价格 ASC

表结构

字段名	类型	说明
产品ID	VARCHAR(20)	产品唯一标识
产品类别	VARCHAR(50)	产品分类（如“电子产品”）
价格	DECIMAL(10,2)	产品单价

扩展性与局限性

支持场景
- 基础查询：SELECT、WHERE、ORDER BY、LIMIT
- 复杂查询：JOIN、GROUP BY、HAVING、JSON函数
- 多条件组合：AND 条件自动拼接
未来扩展方向
- DML支持：INSERT、UPDATE、DELETE
- 数据库适配：支持不同数据库的方言（如MySQL、PostgreSQL）
- 参数化查询：防止SQL注入，支持预编译语句

总结

通过将JSON描述转换为SQL语句，可以快速将业务需求转化为可执行的查询，提升开发效率。本文提供的工具和案例覆盖了销售分析、日志监控、订单统计等典型场景，帮助开发者在实际业务中灵活应用。

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