🔵 Semi-structured данные для обработки SQL

В последнее время много рабочих задач содержат работу с полуструктурированными данными формата JSON, списков из нескольких JSON.

✏️Откуда возникает потребность обрабатывать semi-structured в SQL
Далеко не всегда данные хранятся в чисто табличном виде, иногда в значения могут писать целые сообщения из json или подобных объектов. А для целей аналитики все эти значения нужно удобно разобрать по ключам и разложить на отдельные столбцы и строки в удобный и привычный табличный вид.

Кто уже устал писать простые SQL-запросы и не знает что еще можно прокачать в своих умениях в SQL, посмотрите как можно работать с json и другими объектами вложенной иерархии.

Полезные ссылки для изучения:
🔗 Semi-structured data types
🔗 Типы данных Postgres для работы с с полуструктурированными данными