> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-fix-nav-issues.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Flujo de ejemplo sencillo para extraer datos JSON usando una tabla de aterrizaje con una vista materializada

> Flujo de ejemplo sencillo para extraer datos JSON usando una tabla de aterrizaje con una vista materializada

<div id="question">
  ## Pregunta
</div>

¿Cómo puedo trabajar con mensajes JSON usando una tabla de origen o una tabla de aterrizaje para extraerlos con una vista materializada?
¿Cómo puedo trabajar con JSON sin usar el JSON Object experimental?

<div id="answer">
  ## Respuesta
</div>

Un patrón común para trabajar con datos JSON consiste en enviar los datos a una tabla de aterrizaje y usar funciones JSONExtract para extraerlos a una tabla nueva mediante un trigger de una vista materializada.
Esto normalmente se hace siguiendo el flujo y patrón siguientes:

```
datos de origen --> tabla MergeTree --> Vista Materializada (con tabla base) --> aplicación/cliente
```

La tabla de aterrizaje debe tener un campo `raw` de tipo String donde almacenar el JSON sin procesar. También debe tener uno o dos campos más que puedan usarse para gestionar esa tabla, de modo que pueda particionarse y depurarse a medida que los datos van envejeciendo.

\*algunas integraciones pueden añadir campos a los datos originales; por ejemplo, si se utiliza el ClickHouse Kafka Connector Sink.

Ejemplo simplificado a continuación:

* cree la base de datos de ejemplo

```
create database db1;
```

* cree una tabla de aterrizaje donde se insertará su JSON sin procesar:

```
create table db1.table2_json_raw
(
    id Int32,
    timestamp DateTime,
    raw String
)
engine = MergeTree()
order by timestamp;
```

* crear la tabla base de la vista materializada

```
create table db1.table2_json_mv_base
(
 id Int32,
 timestamp DateTime,
 raw_string String,
 custId Int8,
 custName String
)
engine = MergeTree()
order by timestamp;
```

* crear la vista materializada sobre la tabla base

```
create materialized view db1.table2_json_mv to db1.table2_json_mv_base
AS SELECT
 id,
 timestamp,
 raw as raw_string,
 simpleJSONExtractRaw(raw, 'customerId') as custId,
 simpleJSONExtractRaw(raw, 'customerName') as custName
 FROM
db1.table2_json_raw;
```

* insertar algunas filas de ejemplo

```
 insert into db1.table2_json_raw
 values
 (1, '2024-05-16 00:00:00', '{"customerId":1, "customerName":"ABC"}'),
 (2, '2024-05-16 00:00:01', '{"customerId":2, "customerName":"XYZ"}');
```

* ver los resultados de la extracción y la vista materializada que se utilizaría en las consultas

```
clickhouse-cloud :) select * from db1.table2_json_mv;

SELECT *
FROM db1.table2_json_mv

Query id: 12655fd3-567a-4dfb-9ef7-abc4b11ad044

┌─id─┬───────────timestamp─┬─raw_string─────────────────────────────┬─custId─┬─custName─┐
│  1 │ 2024-05-16 00:00:00 │ {"customerId":1, "customerName":"ABC"} │ 1      │ "ABC"    │
│  2 │ 2024-05-16 00:00:01 │ {"customerId":2, "customerName":"XYZ"} │ 2      │ "XYZ"    │
└────┴─────────────────────┴────────────────────────────────────────┴────────┴──────────┘
```

Enlaces de referencia adicionales:
Vistas materializadas: [https://clickhouse.com/docs/guides/developer/cascading-materialized-views](https://clickhouse.com/docs/guides/developer/cascading-materialized-views)
Trabajo con JSON: [https://clickhouse.com/docs/integrations/data-formats/json#other-approaches](https://clickhouse.com/docs/integrations/data-formats/json#other-approaches)
Funciones de JSON: [https://clickhouse.com/docs/sql-reference/functions/json-functions](https://clickhouse.com/docs/sql-reference/functions/json-functions)