> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-fbfa8bee.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 다른 JSON 포맷 처리 > 다른 JSON 포맷 처리 앞선 JSON 데이터 로드 예시에서는 [`JSONEachRow`](/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow) (`NDJSON`)를 사용한다고 가정합니다. 이 포맷은 각 JSON 줄의 키를 컬럼으로 읽어들입니다. 예시는 다음과 같습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', JSONEachRow) LIMIT 5 ``` ```response theme={null} ┌───────date─┬─country_code─┬─project────────────┬─type────────┬─installer────┬─python_minor─┬─system─┬─version─┐ │ 2022-11-15 │ CN │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │ │ │ 0.2.8 │ │ 2022-11-15 │ CN │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │ │ │ 0.2.8 │ │ 2022-11-15 │ CN │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │ │ │ 0.2.8 │ │ 2022-11-15 │ CN │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │ │ │ 0.2.8 │ │ 2022-11-15 │ CN │ clickhouse-connect │ bdist_wheel │ bandersnatch │ │ │ 0.2.8 │ └────────────┴──────────────┴────────────────────┴─────────────┴──────────────┴──────────────┴────────┴─────────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.449 sec. ``` 이는 일반적으로 JSON에서 가장 널리 사용되는 포맷이지만, 다른 포맷을 접하거나 JSON을 단일 객체로 읽어야 하는 경우도 있습니다. 아래에서는 JSON을 다른 일반적인 포맷으로 읽고 로드하는 예시를 제공합니다.
## 객체로 JSON 읽기
앞선 예시에서는 `JSONEachRow`가 줄바꿈으로 구분된 JSON을 읽는 방식을 보여주었습니다. 각 줄은 별도의 객체로 읽혀 테이블의 한 행에 매핑되고, 각 키는 컬럼에 매핑됩니다. 이 방식은 각 컬럼의 타입이 하나로 고정된, 예측 가능한 JSON에 적합합니다. 반면 `JSONAsObject`는 각 줄을 하나의 `JSON` 객체로 처리해 [`JSON`](/ko/reference/data-types/newjson) 타입의 단일 컬럼에 저장하므로, 중첩된 JSON payload나 키가 동적이고 하나 이상의 타입을 가질 수 있는 경우에 더 적합합니다. 행 단위 삽입에는 `JSONEachRow`를 사용하고, 유연하거나 동적인 JSON 데이터를 저장할 때는 [`JSONAsObject`](/ko/reference/formats/JSON/JSONAsObject)를 사용하십시오. 위 예시와 비교해 보면, 다음 쿼리는 동일한 데이터를 각 줄마다 하나의 JSON 객체로 읽습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', JSONAsObject) LIMIT 5 ``` ```response theme={null} ┌─json─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 5 rows in set. Elapsed: 0.338 sec. ``` `JSONAsObject`는 단일 JSON 객체 컬럼을 사용해 테이블에 행을 삽입할 때 유용합니다. 예: ```sql theme={null} CREATE TABLE pypi ( `json` JSON ) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple(); INSERT INTO pypi SELECT * FROM s3('https://datasets-documentation.s3.eu-west-3.amazonaws.com/pypi/json/*.json.gz', JSONAsObject) LIMIT 5; SELECT * FROM pypi LIMIT 2; ``` ```response theme={null} ┌─json─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ │ {"country_code":"CN","date":"2022-11-15","installer":"bandersnatch","project":"clickhouse-connect","python_minor":"","system":"","type":"bdist_wheel","version":"0.2.8"} │ └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 2 rows in set. Elapsed: 0.003 sec. ``` `JSONAsObject` 포맷은 객체 구조가 일관되지 않은 경우에도 줄바꿈으로 구분된 JSON을 읽는 데 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 키의 타입이 행마다 달라질 수 있습니다(어떤 경우에는 문자열이지만, 다른 경우에는 객체일 수 있음). 이런 경우 ClickHouse는 `JSONEachRow`로 안정적인 스키마를 추론할 수 없으며, `JSONAsObject`를 사용하면 엄격한 타입 검증 없이 데이터를 수집하고 각 JSON 행 전체를 하나의 컬럼에 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 예시에서 `JSONEachRow`가 어떻게 실패하는지 확인해 보십시오: ```sql theme={null} SELECT count() FROM s3('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/bluesky/file_0001.json.gz', 'JSONEachRow') ``` ```response theme={null} Elapsed: 1.198 sec. Received exception from server (version 24.12.1): Code: 636. DB::Exception: Received from sql-clickhouse.clickhouse.com:9440. DB::Exception: The table structure cannot be extracted from a JSONEachRow format file. Error: Code: 117. DB::Exception: JSON objects have ambiguous data: in some objects path 'record.subject' has type 'String' and in some - 'Tuple(`$type` String, cid String, uri String)'. You can enable setting input_format_json_use_string_type_for_ambiguous_paths_in_named_tuples_inference_from_objects to use String type for path 'record.subject'. (INCORRECT_DATA) (version 24.12.1.18239 (official build)) To increase the maximum number of rows/bytes to read for structure determination, use setting input_format_max_rows_to_read_for_schema_inference/input_format_max_bytes_to_read_for_schema_inference. You can specify the structure manually: (in file/uri bluesky/file_0001.json.gz). (CANNOT_EXTRACT_TABLE_STRUCTURE) ``` 반대로, `JSON` 타입은 동일한 서브컬럼에 대해 여러 타입을 지원하므로 이 경우 `JSONAsObject`를 사용할 수 있습니다. ```sql theme={null} SELECT count() FROM s3('https://clickhouse-public-datasets.s3.amazonaws.com/bluesky/file_0001.json.gz', 'JSONAsObject') ``` ```response theme={null} ┌─count()─┐ │ 1000000 │ └─────────┘ 1 row in set. Elapsed: 0.480 sec. Processed 1.00 million rows, 256.00 B (2.08 million rows/s., 533.76 B/s.) ```
## JSON 객체 배열
가장 널리 사용되는 JSON 데이터 형식 중 하나는 [이 예시](/ko/assets/list.json)와 같이 JSON 배열에 JSON 객체 목록이 들어 있는 형태입니다: ```bash theme={null} > cat list.json [ { "path": "Akiba_Hebrew_Academy", "month": "2017-08-01", "hits": 241 }, { "path": "Aegithina_tiphia", "month": "2018-02-01", "hits": 34 }, ... ] ``` 이러한 데이터용 테이블을 만들어 보겠습니다: ```sql theme={null} CREATE TABLE sometable ( `path` String, `month` Date, `hits` UInt32 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY tuple(month, path) ``` JSON 객체 목록을 가져오려면 [`JSONEachRow`](/ko/reference/formats/JSON/JSONEachRow) 포맷을 사용할 수 있습니다([list.json](/ko/assets/list.json) 파일에서 데이터를 삽입): ```sql theme={null} INSERT INTO sometable FROM INFILE 'list.json' FORMAT JSONEachRow ``` 로컬 파일의 데이터를 불러오기 위해 [FROM INFILE](/ko/reference/statements/insert-into#inserting-data-from-a-file) 절을 사용했으며, 가져오기가 성공한 것을 확인할 수 있습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable ``` ```response theme={null} ┌─path──────────────────────┬──────month─┬─hits─┐ │ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │ 1 │ │ Akiba_Hebrew_Academy │ 2017-08-01 │ 241 │ │ Aegithina_tiphia │ 2018-02-01 │ 34 │ └───────────────────────────┴────────────┴──────┘ ```
## JSON 객체의 키
경우에 따라 JSON 객체 목록은 배열 요소가 아니라 객체 속성으로 인코딩될 수 있습니다([objects.json](/ko/assets/objects.json)을 예시로 참조하십시오): ```bash theme={null} cat objects.json ``` ```response theme={null} { "a": { "path":"April_25,_2017", "month":"2018-01-01", "hits":2 }, "b": { "path":"Akahori_Station", "month":"2016-06-01", "hits":11 }, ... } ``` ClickHouse는 [`JSONObjectEachRow`](/ko/reference/formats/JSON/JSONObjectEachRow) 포맷을 사용하여 이러한 종류의 데이터로부터 데이터를 로드할 수 있습니다. ```sql theme={null} INSERT INTO sometable FROM INFILE 'objects.json' FORMAT JSONObjectEachRow; SELECT * FROM sometable; ``` ```response theme={null} ┌─path────────────┬──────month─┬─hits─┐ │ Abducens_palsy │ 2016-05-01 │ 28 │ │ Akahori_Station │ 2016-06-01 │ 11 │ │ April_25,_2017 │ 2018-01-01 │ 2 │ └─────────────────┴────────────┴──────┘ ```
### 상위 객체 키 값 지정
상위 객체 키의 값도 테이블에 저장하려는 경우를 가정해 보겠습니다. 이 경우, 키 값을 저장할 컬럼 이름을 지정하려면 [다음 옵션](/ko/reference/settings/formats#format_json_object_each_row_column_for_object_name)을 사용할 수 있습니다: ```sql theme={null} SET format_json_object_each_row_column_for_object_name = 'id' ``` 이제 [`file()`](/ko/reference/functions/regular-functions/files#file) 함수를 사용해 원본 JSON 파일에서 어떤 데이터가 로드되는지 확인할 수 있습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM file('objects.json', JSONObjectEachRow) ``` ```response theme={null} ┌─id─┬─path────────────┬──────month─┬─hits─┐ │ a │ April_25,_2017 │ 2018-01-01 │ 2 │ │ b │ Akahori_Station │ 2016-06-01 │ 11 │ │ c │ Abducens_palsy │ 2016-05-01 │ 28 │ └────┴─────────────────┴────────────┴──────┘ ``` `id` 컬럼이 키 값으로 올바르게 채워진 것을 확인하세요.
## JSON 배열
공간을 절약하기 위해 JSON 파일을 객체 대신 배열로 인코딩하는 경우가 있습니다. 이 경우 [JSON 배열 목록](/ko/assets/arrays.jsonl)을 사용합니다: ```bash theme={null} cat arrays.json ``` ```response theme={null} ["Akiba_Hebrew_Academy", "2017-08-01", 241], ["Aegithina_tiphia", "2018-02-01", 34], ["1971-72_Utah_Stars_season", "2016-10-01", 1] ``` 이 경우 ClickHouse는 이 데이터를 로드한 뒤, 배열의 순서에 따라 각 값을 해당 컬럼에 매핑합니다. 이를 위해 [`JSONCompactEachRow`](/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactEachRow) 포맷을 사용합니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable ``` ```response theme={null} ┌─c1────────────────────────┬─────────c2─┬──c3─┐ │ Akiba_Hebrew_Academy │ 2017-08-01 │ 241 │ │ Aegithina_tiphia │ 2018-02-01 │ 34 │ │ 1971-72_Utah_Stars_season │ 2016-10-01 │ 1 │ └───────────────────────────┴────────────┴─────┘ ```
### JSON 배열에서 개별 컬럼 가져오기
경우에 따라 데이터는 행 단위가 아니라 컬럼 단위로 인코딩될 수 있습니다. 이 경우 상위 JSON 객체는 값을 담은 컬럼을 포함합니다. [다음 파일](/ko/assets/columns.json)을 확인하십시오: ```bash theme={null} cat columns.json ``` ```response theme={null} { "path": ["2007_Copa_America", "Car_dealerships_in_the_USA", "Dihydromyricetin_reductase"], "month": ["2016-07-01", "2015-07-01", "2015-07-01"], "hits": [178, 11, 1] } ``` ClickHouse는 다음과 같은 형식의 데이터를 파싱하기 위해 [`JSONColumns`](/ko/reference/formats/JSON/JSONColumns) 포맷을 사용합니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM file('columns.json', JSONColumns) ``` ```response theme={null} ┌─path───────────────────────┬──────month─┬─hits─┐ │ 2007_Copa_America │ 2016-07-01 │ 178 │ │ Car_dealerships_in_the_USA │ 2015-07-01 │ 11 │ │ Dihydromyricetin_reductase │ 2015-07-01 │ 1 │ └────────────────────────────┴────────────┴──────┘ ``` 객체 대신 [컬럼 배열](/ko/assets/columns-array.json)을 다룰 때 사용할 수 있는 더 간결한 [`JSONCompactColumns`](/ko/reference/formats/JSON/JSONCompactColumns) 포맷도 지원됩니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM file('columns-array.json', JSONCompactColumns) ``` ```response theme={null} ┌─c1──────────────┬─────────c2─┬─c3─┐ │ Heidenrod │ 2017-01-01 │ 10 │ │ Arthur_Henrique │ 2016-11-01 │ 12 │ │ Alan_Ebnother │ 2015-11-01 │ 66 │ └─────────────────┴────────────┴────┘ ```
## 파싱하지 않고 JSON 객체 저장하기
JSON 객체를 파싱하지 않고 하나의 `String`(또는 `JSON`) 컬럼에 저장하는 편이 나은 경우도 있습니다. 이는 구조가 서로 다른 JSON 객체 목록을 다룰 때 유용합니다. 예를 들어 [이 파일](/ko/assets/custom.json)에는 상위 목록 안에 서로 다른 JSON 객체가 여러 개 들어 있습니다: ```bash theme={null} cat custom.json ``` ```response theme={null} [ {"name": "Joe", "age": 99, "type": "person"}, {"url": "/my.post.MD", "hits": 1263, "type": "post"}, {"message": "Warning on disk usage", "type": "log"} ] ``` 원본 JSON 객체를 다음 테이블(table)에 저장합니다: ```sql theme={null} CREATE TABLE events ( `data` String ) ENGINE = MergeTree ORDER BY () ``` 이제 JSON 객체를 파싱하지 않고 그대로 유지하려면 [`JSONAsString`](/ko/reference/formats/JSON/JSONAsString) 포맷을 사용해 파일의 데이터를 이 테이블로 로드할 수 있습니다: ```sql theme={null} INSERT INTO events (data) FROM INFILE 'custom.json' FORMAT JSONAsString ``` 또한 저장된 객체를 쿼리하는 데 [JSON functions](/ko/reference/functions/regular-functions/json-functions)을 사용할 수 있습니다: ```sql theme={null} SELECT JSONExtractString(data, 'type') AS type, data FROM events ``` ```response theme={null} ┌─type───┬─data─────────────────────────────────────────────────┐ │ person │ {"name": "Joe", "age": 99, "type": "person"} │ │ post │ {"url": "/my.post.MD", "hits": 1263, "type": "post"} │ │ log │ {"message": "Warning on disk usage", "type": "log"} │ └────────┴──────────────────────────────────────────────────────┘ ``` `JSONAsString`은 JSON 객체가 줄마다 하나씩 있는 형식의 파일(일반적으로 `JSONEachRow` 포맷과 함께 사용됨)에서 문제없이 작동합니다.
## 중첩된 객체용 스키마
[중첩된 JSON 객체](/ko/assets/list-nested.json)를 다룰 때는 명시적인 스키마를 추가로 정의하고, 복합 타입([`Array`](/ko/reference/data-types/array), [`JSON`](/ko/guides/clickhouse/data-formats/json/intro) 또는 [`Tuple`](/ko/reference/data-types/tuple))을 사용해 데이터를 로드할 수 있습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM file('list-nested.json', JSONEachRow, 'page Tuple(path String, title String, owner_id UInt16), month Date, hits UInt32') LIMIT 1 ``` ```response theme={null} ┌─page───────────────────────────────────────────────┬──────month─┬─hits─┐ │ ('Akiba_Hebrew_Academy','Akiba Hebrew Academy',12) │ 2017-08-01 │ 241 │ └────────────────────────────────────────────────────┴────────────┴──────┘ ```
## 중첩된 JSON 객체에 접근하기
[다음 설정 옵션](/ko/reference/settings/formats#input_format_import_nested_json)을 활성화하면 [중첩된 JSON 키](/ko/assets/list-nested.json)를 참조할 수 있습니다: ```sql theme={null} SET input_format_import_nested_json = 1 ``` 이를 통해 점 표기법을 사용해 중첩된 JSON 객체 키를 참조할 수 있습니다(작동하려면 해당 키를 백틱(\`)으로 감싸야 한다는 점을 기억하십시오): ```sql theme={null} SELECT * FROM file('list-nested.json', JSONEachRow, '`page.owner_id` UInt32, `page.title` String, month Date, hits UInt32') LIMIT 1 ``` ```results theme={null} ┌─page.owner_id─┬─page.title───────────┬──────month─┬─hits─┐ │ 12 │ Akiba Hebrew Academy │ 2017-08-01 │ 241 │ └───────────────┴──────────────────────┴────────────┴──────┘ ``` 이렇게 하면 중첩된 JSON 객체를 펼치거나, 일부 중첩 값을 별도의 컬럼으로 저장할 수 있습니다.
## 알 수 없는 컬럼 건너뛰기
기본적으로 ClickHouse는 JSON 데이터를 가져올 때 알 수 없는 컬럼을 무시합니다. 이제 `month` 컬럼이 없는 테이블로 원본 파일을 가져와 보겠습니다: ```sql theme={null} CREATE TABLE shorttable ( `path` String, `hits` UInt32 ) ENGINE = MergeTree ORDER BY path ``` 3개의 컬럼으로 이루어진 [원본 JSON 데이터](/ko/assets/list.json)를 이 테이블에 계속 삽입할 수 있습니다: ```sql theme={null} INSERT INTO shorttable FROM INFILE 'list.json' FORMAT JSONEachRow; SELECT * FROM shorttable ``` ```response theme={null} ┌─path──────────────────────┬─hits─┐ │ 1971-72_Utah_Stars_season │ 1 │ │ Aegithina_tiphia │ 34 │ │ Akiba_Hebrew_Academy │ 241 │ └───────────────────────────┴──────┘ ``` ClickHouse는 가져오는 과정에서 알 수 없는 컬럼을 무시합니다. 이 동작은 [input\_format\_skip\_unknown\_fields](/ko/reference/settings/formats#input_format_skip_unknown_fields) 설정 옵션을 사용하여 비활성화할 수 있습니다: ```sql theme={null} SET input_format_skip_unknown_fields = 0; INSERT INTO shorttable FROM INFILE 'list.json' FORMAT JSONEachRow; ``` ```response theme={null} Ok. Exception on client: Code: 117. DB::Exception: Unknown field found while parsing JSONEachRow format: month: (in file/uri /data/clickhouse/user_files/list.json): (at row 1) ``` ClickHouse는 JSON과 테이블의 컬럼 구조가 일치하지 않는 경우 예외를 발생시킵니다.
## BSON
ClickHouse는 [BSON](https://bsonspec.org/)으로 인코딩된 파일로 데이터를 내보내고, 이러한 파일에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 이 포맷은 일부 DBMS에서 사용되며, 예를 들어 [MongoDB](https://github.com/mongodb/mongo) 데이터베이스에서 사용됩니다. BSON 데이터를 가져오려면 [BSONEachRow](/ko/reference/formats/BSONEachRow) 포맷을 사용합니다. [이 BSON 파일](/ko/assets/data.bson)에서 데이터를 가져와 보겠습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM file('data.bson', BSONEachRow) ``` ```response theme={null} ┌─path──────────────────────┬─month─┬─hits─┐ │ Bob_Dolman │ 17106 │ 245 │ │ 1-krona │ 17167 │ 4 │ │ Ahmadabad-e_Kalij-e_Sofla │ 17167 │ 3 │ └───────────────────────────┴───────┴──────┘ ``` 같은 포맷으로 BSON 파일로도 내보낼 수 있습니다: ```sql theme={null} SELECT * FROM sometable INTO OUTFILE 'out.bson' FORMAT BSONEachRow ``` 이후 데이터가 `out.bson` 파일로 내보내집니다.