掌握多層嵌套 JSONB 的查詢技巧：從入門到進階

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更新日期： 2025 年 3 月 25 日

在 PostgreSQL 的資料世界裡，JSONB 是個非常靈活而強大的資料類型。

它能夠儲存結構化卻不固定格式的資料，因此廣泛被用在 API response、NoSQL 式的資料欄位、甚至是活動紀錄等場景。

但這份自由也有代價：當資料開始出現巢狀結構，甚至巢中有陣列、陣列中又有物件時，查詢寫起來往往讓人懷疑人生。

這篇文章會從最基礎的概念出發，一步一步帶你掌握查詢多層嵌套 JSONB 的核心技巧，不只學語法，更建立你的「資料結構處理思維」。

JSONB 基礎複習：你真的理解 JSONB 嗎？

在進入查詢技巧之前，我們先回到最基本的問題——什麼是 JSON？什麼又是 JSONB？它們有什麼不同？

JSON vs JSONB：看似相同，實則大不同

PostgreSQL 提供兩種格式來儲存 JSON 資料：JSON 與 JSONB。

雖然兩者都可以儲存結構化的資料，但底層運作方式大不相同，這也會影響你的查詢效率與操作彈性。

類型	說明
JSON	以純文字（text）格式儲存資料。資料會以原始樣貌保留，包括欄位順序與空格，優點是符合 JSON 標準，但每次查詢時都需要即時解析資料，效能較差。
JSONB	Binary（位元）格式儲存資料。會先解析 JSON 結構再儲存，因此欄位順序會被移除，但換來的是更快的查詢速度，並且支援索引操作。非常適合在資料表中經常需要查詢、篩選的場景。

🔍 什麼時候該用哪一個？

如果你只想「原樣儲存 JSON 資料，不查它」，可以用 JSON
如果你想「查詢 JSON 裡的欄位、值，甚至做條件篩選」，就用 JSONB

✅ 簡單一句話： JSON 是原始資料格式，JSONB 是為了查資料而生的進化版本。

巢狀結構為何常見？

如果你之前有處理過前端 API 或 NoSQL 文件資料格式，就會發現 JSON 資料幾乎都是巢狀結構。

這並不是故意為難資料庫設計師，而是因為這樣的結構更貼近「真實世界的資料邏輯」。

來看看一個模擬的 JSON 資料，描述一個使用者與他發表的文章：

{
  "user": {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "posts": [
      {"title": "第一篇", "likes": 10},
      {"title": "第二篇", "likes": 5}
    ]
  }
}

這種資料設計為什麼實用？讓我們一層一層拆解來看：

結構層級	描述
user	是一個物件（Object），代表一位使用者
user.id 和 user.name	是使用者的基本資料
user.posts	是一個陣列，裡面放著使用者發表的所有貼文
posts[0]、posts[1]	每篇貼文又是獨立的物件，內含 title 與 likes 欄位

這樣的巢狀結構有幾個好處：

直觀且符合邏輯：貼文是屬於使用者的，所以放在 user 裡很自然。
彈性高：可以放任意多的貼文，不需要修改資料表 schema。
節省關聯查詢：不需要 JOIN 多個表格就能一次取得完整資訊。

巢狀結構會有哪些型態？

巢狀不只一種，有幾種常見的搭配方式：

物件中嵌套物件（Object in Object）
物件中嵌套陣列（Array in Object）
陣列中又是物件（Object in Array）
陣列中嵌套陣列（Array in Array，較少見）

用圖解的話，大概長這樣：

{
  A: {
    B: [ 
      { C: 123 }, 
      { C: 456 } 
    ]
  }
}

A 是外層物件
B 是物件內的陣列
陣列裡每個元素又是物件

巢狀結構的代價是什麼？

當然，好處多，不代表沒有代價。巢狀資料結構的缺點就是——查詢起來麻煩，語法也容易變長且複雜。

而這正是這篇文章接下來要解決的問題：如何用最清晰的方式，查詢這些巢狀 JSONB 結構？

所以別擔心巢太深，只要你跟著學會正確的操作方式，處理這種資料就像剝洋蔥一樣，一層一層來，清楚又有條理！

基本操作語法：`->` 與 `->>` 怎麼用？

在 PostgreSQL 操作 JSONB 資料時，最基本、最常見的兩個運算子就是：

->：取出 JSON 格式的值，結果仍保留為 JSON
->>：取出 文字格式的值，結果為純文字（text）

這兩個符號的差異是初學者的第一個關卡，但一旦理解，你就能靈活存取任何一層的資料。

使用 `->`：取出 JSON 格式的欄位值（仍為 JSON）

當你使用 -> 時，PostgreSQL 會回傳資料中指定欄位的值，但保留原本的 JSON 格式，也就是說——你拿到的仍然是一段 JSON，而不是單純的文字。

這個語法特別適合，在你還需要繼續往下存取巢狀欄位，或者打算用其他 JSON 函數處理時使用。

🧪 查詢範例

假設我們有一筆使用者資料如下，儲存在 users 資料表的 data 欄位中：

{
  "user": {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "posts": [
      { "title": "第一篇", "likes": 10 },
      { "title": "第二篇", "likes": 5 }
    ]
  }
}

若你想取出整個 user 區塊，可以這樣寫：

SELECT data->'user' AS user_object
FROM users;

📌 查詢結果會是：

{
  "id": 1,
  "name": "Alice",
  "posts": [
    { "title": "第一篇", "likes": 10 },
    { "title": "第二篇", "likes": 5 }
  ]
}

這段結果仍然是 JSON 格式，你可以用來：

再往下存取某個欄位（例如 ->'name'）
交給其他 JSON 處理函式（如 jsonb_array_elements()）
組裝成新的 JSON 結構

❗️限制：不能直接比較或排序

因為結果是 JSON 而非文字，下面這種寫法會報錯：

-- 錯誤！不能對 JSON 直接做排序
SELECT * FROM users
ORDER BY data->'user'->'name';

你會看到錯誤訊息類似：

ERROR:  could not identify an ordering operator for type jsonb

所以，如果你想進行比較、排序或文字操作，就得改用 ->>。

使用 `->>`：取出文字格式的欄位值（轉成 text）

當你使用 ->> 時，PostgreSQL 會幫你把目標欄位的值取出後，轉成文字格式（text），這樣就可以進行字串比對、排序或套用文字函數。

這是你在日常查詢中最常用的格式，特別是當你需要進行條件篩選或展示資料時。

🧪 查詢範例

假設你只想取得使用者名稱（name 欄位的值），可以這樣寫：

SELECT data->'user'->>'name' AS username
FROM users;

📌 查詢結果：

username
Alice

這裡的 data->'user'->>'name' 意思是：

先從 data 中取出 user 這個欄位（為 JSON 格式）
接著從 user 裡面取出 name 欄位，並用 ->> 將它轉為文字格式

✅ 文字格式的好處

使用 ->> 取出的資料是文字，你可以：

1️⃣ 加上 WHERE 條件

SELECT *
FROM users
WHERE data->'user'->>'name' = 'Alice';

2️⃣ 做排序

SELECT data->'user'->>'name' AS username
FROM users
ORDER BY username ASC;

3️⃣ 使用文字函式處理

SELECT 
  data->'user'->>'name' AS username,
  LENGTH(data->'user'->>'name') AS name_length,
  LOWER(data->'user'->>'name') AS lowercase_name
FROM users;

常見誤解：我可不可以只用一種就好？

這是很多初學者的疑問，但答案是——不行，因為兩者用途不同：

情境	應該使用
還要繼續往下一層取值（巢狀結構）	->
要比對值、排序、當作文字處理	->>
要把資料餵給 jsonb_array_elements() 等函式	->

正確地交替使用 -> 和 ->>，才是查詢 JSONB 的關鍵技巧。

🧩 小提醒：兩者可以混搭使用

你可以在查詢中同時使用 -> 和 ->>，例如：

SELECT
  data->'user'->>'name' AS username,
  data->'user'->'posts' AS user_posts
FROM users;

這會同時取出：

使用者名稱（文字格式）
使用者貼文列表（JSON 陣列）

非常適合在需要顯示資訊 + 保留原始結構時使用。

🧠 小技巧：你其實在用「鏈結存取」

當你寫出這樣的語法時：

data->'user'->'posts'->0->>'title'

你其實在做「逐層存取」：

data->'user'：取得使用者物件
->'posts'：取得貼文陣列
->0：取得陣列中的第一篇貼文（索引從 0 開始）
->>'title'：從該貼文中取出 title 欄位，並轉為文字

這樣的寫法其實是「一路往下挖」，類似你在 JavaScript 中這樣取值：

data.user.posts[0].title

⚠️ 為什麼這種寫法不夠好？

雖然這樣寫可以正常執行，但它有幾個缺點：

可讀性差：看不出哪一層是物件、哪一層是陣列
維護困難：資料結構改變時容易錯位
無法應對多筆資料：只能拿到「一筆」（例如 posts[0]），但現實情況你很可能想查出「所有貼文」

因此，如果你想要處理的是陣列（像是所有貼文），就該學會更標準的方式來展開這些資料，這正是我們下一章會介紹的重點——jsonb_array_elements()。

認識 `->0`：巢狀結構裡的第一堂課

在處理 JSONB 巢狀資料時，你很快就會遇到一個語法：->0。

這個語法的意思是：從 JSON 陣列中，取出第 0 筆（也就是第一筆）資料。

就像 JavaScript 裡的 array[0] 一樣，索引從 0 開始。

不過，這個語法有個關鍵前提：只有「陣列」才可以使用索引 ->0。如果你不小心對一個「物件」使用 ->0，就會報錯。

什麼是陣列？什麼是物件？

我們來看一段實際的 JSON 資料結構（儲存在 users 資料表的 data 欄位中）：

{
  "user": {
    "id": 1,
    "name": "Alice",
    "posts": [
      { "title": "第一篇", "likes": 10 },
      { "title": "第二篇", "likes": 5 }
    ]
  }
}

結構說明：

欄位路徑	類型	說明
data	Object	最外層物件
data->'user'	Object	使用者資訊
data->'user'->'posts'	Array	貼文陣列，每篇貼文是物件

✅ 正確使用 ->0 的範例：取出陣列中的第一筆資料

因為 posts 是一個陣列，所以你可以使用索引來存取裡面的貼文。例如，取出第一篇貼文的標題：

SELECT data->'user'->'posts'->0->>'title' AS first_post_title
FROM users;

操作順序解析：

data->'user'：取得使用者物件（Object）
->'posts'：進入 posts 陣列
->0：取得陣列中的第一筆資料（第一篇貼文）
->>'title'：從該貼文物件中取出標題，並轉為文字格式

📌 查詢結果範例如下：

first_post_title
第一篇

❌ 常見錯誤：「我以為 ->0 可以用在任何東西」

你可能會想寫：

SELECT data->'user'->0->>'name' AS name
FROM users;

這會報錯，因為 data->'user' 是一個 物件（object），你不能對物件使用索引 ->0。只有陣列才可以這樣取值。

PostgreSQL 會回傳類似以下錯誤訊息：

ERROR: cannot extract array element from a non-array

判斷型別後決定用法

簡單整理如下：

資料類型	正確存取方式
Object（物件）	使用 key 名稱：->'key'
Array（陣列）	使用索引值：->0、->1

你可以透過 jsonb_typeof() 函式來確認一段 JSON 是不是陣列：

SELECT jsonb_typeof(data->'user'->'posts') AS type
FROM users;
-- 結果會是：array

⚠️ 限制：->0 只能取單筆，無法查多筆或做統計

雖然 ->0 很直觀，能快速抓第一筆資料，但它的用途其實非常有限。舉例來說：

你只能取得一筆貼文
你沒辦法用它查出所有貼文
你也無法對貼文做加總、排序、篩選等操作

為什麼我們需要展開陣列？

當你面對一個像這樣的貼文陣列：

"posts": [
  { "title": "第一篇", "likes": 10 },
  { "title": "第二篇", "likes": 5 }
]

你可能會想：

我要統計每篇貼文的按讚數
我要列出所有貼文標題
我要找出按讚最多的那一篇

這時候，你就不能只靠 ->0。因為：

❗️ ->0 是「定點取值」

只能拿第一篇，沒有辦法變出 2、3、4… 或 10 篇資料。

如果你有一位使用者有 10 篇貼文，你不會想手動寫 ->0 到 ->9 吧？這時候，就必須用 PostgreSQL 提供的強大函式 —— jsonb_array_elements()，來展開整個貼文陣列。

這也正是我們下一節要介紹的重點。

✅ jsonb_array_elements() 是「展開整包」

它能把整個陣列展開，每個元素都變成一筆獨立資料列。

這樣你才能對「每篇貼文」進行分析，而不只是看到第一篇。

這就是處理巢狀陣列結構的真正起點：你不只是讀資料，而是要讓資料「攤平」才能好好查詢。

`jsonb_array_elements()`：從陣列變資料列的關鍵轉換

它的用途是什麼？

當你有一個 JSON 陣列，像這樣：

"posts": [
  { "title": "第一篇", "likes": 10 },
  { "title": "第二篇", "likes": 5 }
]

你不能單靠 ->0、->1 去一筆一筆查，太不實用。

這時候 PostgreSQL 提供的函式 jsonb_array_elements() 就派上用場了。

這個函式可以：

將 一個 JSON 陣列 拆解成 多筆資料列
搭配 LATERAL 使用，可處理巢狀資料
讓你可以對每筆陣列元素做個別查詢、計算、統計

語法解析

jsonb_array_elements(jsonb_value) AS alias

這段語法是 PostgreSQL 處理 JSON 陣列時非常關鍵的一步，它的用途可以用一句話來概括：

把一個陣列拆成多筆資料列（rows），讓你能對每個元素單獨操作。

我們一層一層來解釋這句語法到底做了什麼。

元件	說明
jsonb_array_elements()	PostgreSQL 提供的函式，用來展開 JSON 陣列
jsonb_value	一段 JSONB 格式的資料，這必須是一個陣列，否則會報錯
AS alias	幫展開出來的每一筆元素命名一個暫時的別名，你後面才能寫 alias->>'欄位' 來存取每個元素的內容

功能說明：從「一欄一筆」變成「一欄多筆」

假設你原本的 data 欄位長這樣：

{
  "user": {
    "name": "Alice",
    "posts": [
      { "title": "第一篇", "likes": 10 },
      { "title": "第二篇", "likes": 5 }
    ]
  }
}

你想把 posts 裡面那兩篇文章「個別列出來」，不想它們卡在同一個陣列裡。

這時你就可以這樣寫：

FROM users,
LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post

這段語法會：

進入 data->'user'->'posts' 陣列
用 jsonb_array_elements() 把這個陣列展開
每一個貼文物件變成一筆獨立資料列
並用 AS post 指定每一筆展開出來的資料命名為 post

🔍 展開前 vs 展開後

展開前（原始 JSON 陣列）：

id	data
1	{"user": {"name": "Alice", "posts": [ {...}, {...} ] }}

展開後（每筆貼文一行）：

username	post
Alice	{ "title": "第一篇", "likes": 10 }
Alice	{ "title": "第二篇", "likes": 5 }

這樣一來，你就可以在 SELECT 裡用 post->>'title'、post->>'likes' 等語法，像查普通資料表欄位一樣，操作每一筆貼文資料。

💬 為什麼這叫「打平」？

所謂的「打平」意思是：原本是一欄裡面放一整包陣列資料，經過 jsonb_array_elements() 後，這包資料被「攤開」，每個元素獨立變成一列。

想像你有一個紙箱（這是 posts 陣列）
裡面裝了很多張寫有筆記的小紙條（每一張是貼文物件）
在箱子沒打開前，從外面看就是一個箱子（只佔一筆欄位）
當你把紙箱打開，把每張紙條一張張攤開來排在桌上
你就能一張張看、一張張分析、甚至一張張丟掉、加起來！

這個「打開紙箱 → 攤開內容物」的動作，就是資料庫裡的「打平」。

接下來我們會進一步說明 LATERAL 的角色，幫你破解它看似神秘、其實超實用的本質！

LATERAL 是什麼？為什麼少了它查詢會錯？

🎯 先說結論：

當你在 FROM 中使用一個需要依賴其他欄位值的函式時，LATERAL 可以讓它正確存取每一列的資料。

🧩 我們先來看一個你很熟的查詢語法：

SELECT
  data->'user'->>'name' AS username,
  post->>'title' AS post_title
FROM users,
     jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post;

這段的目的是什麼？你希望：

先從 users 表中抓出每一筆 data
再從每一筆資料裡的 posts 陣列中，把所有貼文「展開」
每篇貼文變成一筆資料列，讓你可以查標題和按讚數

聽起來很合理，語法也沒錯太多，但你忘了一件事：PostgreSQL 不知道「你現在要抓的是哪一列的 data」！

😵 PostgreSQL 心裡的困惑

當 PostgreSQL 執行這段查詢時，它其實是這樣想的：

好，我知道你叫我展開 data->'user'->'posts' 裡的貼文，

但你沒告訴我是哪一筆 users 的資料，我根本不知道該抓誰的 data 啊！

✅ 加上 LATERAL：就像把展開函式「貼在每一筆資料旁邊」

當你這樣改寫：

FROM users,
LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post

SQL 執行順序就變了！它會這樣理解：

喔～你是要我「對每一列 users 資料」跑一次 jsonb_array_elements(...)，而且是用這一列的 data 來展開 posts 陣列。

我懂了！那我就每列跑一次、展開一次，然後幫你一筆筆貼文列出來。

這就是 LATERAL 的角色。它就像是個「讓函式看得見當前資料列」的標記。

📦 更直觀的比喻：逐列開盒子

想像 users 表長這樣：

id	data（裡面有每個使用者的 posts 陣列）
1	一個有 2 篇貼文的使用者
2	一個有 3 篇貼文的使用者

現在你想針對每一位使用者，打開他的貼文盒子，把每篇貼文展開列出來。

如果你沒有加 LATERAL，資料庫就像是：

「你跟我說你要展開一個盒子，但你沒有告訴我是哪一位使用者的盒子啊？」

加了 LATERAL，資料庫就知道：

「喔，每一筆資料我都去展開它自己的貼文，沒問題！」

❌ 不加 LATERAL：報錯範例

SELECT ...
FROM users,
     jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post;

錯誤訊息可能會長這樣：

ERROR:  invalid reference to FROM-clause entry for table "users"
DETAIL:  There is an entry for table "users", but it cannot be referenced from this part of the query.

這就是 PostgreSQL 告訴你：「你在 FROM 裡寫的函式，不能看前面那個 users 表的欄位。」

為什麼 SQL 要這麼設計？

要真正理解 LATERAL 為什麼必要，我們要先了解 SQL 的執行順序，特別是 FROM 子句的處理邏輯。

🔄 SQL 執行查詢的順序

雖然我們寫查詢的順序通常是：

SELECT ... FROM ... WHERE ... ORDER BY ...

但實際上，SQL 執行時是這樣處理的：

FROM：先確定要從哪裡取資料（資料表或子查詢）
JOIN / LATERAL：處理來源之間的關聯
WHERE：套用條件
SELECT：決定要顯示哪些欄位
（後面還有 GROUP BY、ORDER BY 等）

也就是說，在執行 SELECT 之前，SQL 會先處理 FROM 子句裡的所有來源資料。

📌 那問題來了：如果你在 FROM 裡面，就需要了一個「還正在確認中的欄位」的函式呢？

像這樣的查詢：

FROM users,
     jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post

這裡 jsonb_array_elements() 這個函式想要用的是來自 users 資料表中的 data 欄位。

但根據剛剛提到的執行順序，SQL 在處理 FROM 的每個項目時，是彼此獨立的。

在這個階段，users 和 jsonb_array_elements(...) 是平行的兩個來源，函式是沒辦法自動「回頭」去看 users 的欄位的。

❗️這就違反了 SQL 的邏輯規則：

你說「我想展開每一列使用者的 posts 陣列」
但 SQL 回你：「我現在還沒讀完 users，data 是什麼我不知道，你怎麼能叫我用？」

這就像廚師在備料時，說要準備「這道菜需要的配料」，但你沒給他哪一道菜的名字。

他會問：「我要準備哪一道菜的料？我不知道你指的是哪一道啊！」

加上 LATERAL，就是你告訴他：「這是麻婆豆腐的配料清單，依這道來準備。」

✅ 解法就是：加上 LATERAL

當你這樣寫：

FROM users,
     LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post

你就是明確地告訴 SQL：

「這個函式不是獨立執行的，它要依附在每一列 users 的資料上，請幫我一列一列跑，讓它每次都可以讀到當前這列的 data 值。」

🧠 為什麼 PostgreSQL 不自動幫你加？

因為這會讓查詢變得不明確、不穩定、難維護。

SQL 設計者希望開發者能主動聲明依賴關係，這樣資料庫才能：

清楚知道哪些函式會依賴哪些資料
在執行計畫中做更好的優化
避免語意不清或潛在的模糊行為

✅ 小結：從執行順序理解 LATERAL 的必要性

概念	解釋
SQL 先執行 FROM	所以 FROM 裡的每個項目要彼此獨立執行
函式想存取上一個資料表的欄位	這就打破了平行原則，SQL 不知道你想用哪一列
LATERAL 的作用	告訴 SQL：這個函式是「要針對每一筆資料列來執行的」

實戰範例：展開所有貼文，取得每篇的標題與按讚數

🎯 目標：列出每位使用者的所有貼文標題與按讚數

假設我們現在有一張名為 users 的資料表，每筆資料中有一個 data 欄位，裡面是 JSONB 結構如下：

{
  "user": {
    "name": "Alice",
    "posts": [
      { "title": "第一篇", "likes": 10 },
      { "title": "第二篇", "likes": 5 }
    ]
  }
}

這裡的 posts 是一個陣列，裡面包含多篇貼文。我們的目標是把這個陣列展開，讓每一篇貼文都變成一筆資料列，並且能取得：

使用者名稱
每一篇貼文的標題
每一篇貼文的按讚數

✅ 查詢語法

SELECT
  data->'user'->>'name' AS username,
  post->>'title' AS post_title,
  post->>'likes' AS like_count
FROM users,
LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post;

查詢流程逐步解析

步驟	語法片段	說明
①	data->'user'->'posts'	從 data 欄位中取出 user 物件，接著進入 posts 陣列。這邊的資料格式仍然是 JSONB 陣列（array），尚未展開。
②	jsonb_array_elements(...)	將剛剛取出的陣列展開，一個元素變成一筆資料列，就是俗稱的「打平」。
③	AS post	幫展開出來的每個元素指定一個別名叫做 post，之後就可以用 post->>'欄位' 來讀取它裡面的值。
④	LATERAL	這是關鍵字，讓 jsonb_array_elements() 可以存取同一筆 users 資料中的其他欄位（這裡是 data）。少了它，查詢會失敗。
⑤	post->>'title'、post->>'likes'	從展開後的每筆貼文資料中，取出標題與按讚數，並轉為文字格式。

📌 查詢結果會長這樣：

username	post_title	like_count
Alice	第一篇	10
Alice	第二篇	5

每一筆資料都是一篇貼文，現在你就可以像處理一般表格資料一樣，對這些貼文做篩選、排序、計算等操作。

展開後的資料可以做什麼？

展開陣列後，你可以針對每篇貼文進行：

1️⃣ 排序

找出讚數最多的貼文：

ORDER BY (post->>'likes')::int DESC

2️⃣ 篩選

只查出按讚數超過 5 的貼文：

WHERE (post->>'likes')::int > 5

3️⃣ 統計

想算出使用者的總讚數、平均讚數，就可以把 post->>'likes' 轉為整數後用聚合函數操作，例如：

SELECT
  data->'user'->>'name' AS username,
  SUM((post->>'likes')::int) AS total_likes,
  AVG((post->>'likes')::int) AS avg_likes
FROM users,
LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post
GROUP BY username;

🔁 延伸應用：加入條件篩選

以下範例：只列出那些「每篇貼文讚數大於 5」的資料：

SELECT
  data->'user'->>'name' AS username,
  post->>'title' AS post_title
FROM users,
LATERAL jsonb_array_elements(data->'user'->'posts') AS post
WHERE (post->>'likes')::int > 5;

這樣查詢就能排除那些比較冷門的貼文。

使用 jsonb_array_elements() 搭配 LATERAL 是進入 JSONB 實戰應用的核心組合，能讓你從「看得到資料」走向「查得出來資料」，這正是資料查詢邏輯的進階一步。

結語：熟悉語法，駕馭巢狀資料不再是夢

處理巢狀 JSONB 結構，確實需要多一點思考與耐心。但一旦你掌握了這幾個核心工具：

-> 與 ->> 的基本操作
jsonb_array_elements() 拆解陣列
LATERAL 正確使用方法

你就能駕馭幾乎任何形式的 JSON 資料結構。多試幾次、寫幾個查詢，從挫折中成長，很快你就會像老手一樣自在地操作巢狀資料。

掌握多層嵌套 JSONB 的查詢技巧：從入門到進階

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JSON vs JSONB：看似相同，實則大不同

巢狀結構為何常見？

巢狀結構會有哪些型態？

巢狀結構的代價是什麼？

基本操作語法：`->` 與 `->>` 怎麼用？

使用 `->`：取出 JSON 格式的欄位值（仍為 JSON）

❗️限制：不能直接比較或排序

使用 `->>`：取出文字格式的欄位值（轉成 text）

✅ 文字格式的好處

常見誤解：我可不可以只用一種就好？

認識 `->0`：巢狀結構裡的第一堂課

什麼是陣列？什麼是物件？

判斷型別後決定用法

為什麼我們需要展開陣列？

`jsonb_array_elements()`：從陣列變資料列的關鍵轉換

它的用途是什麼？

語法解析

功能說明：從「一欄一筆」變成「一欄多筆」

🔍 展開前 vs 展開後

💬 為什麼這叫「打平」？

LATERAL 是什麼？為什麼少了它查詢會錯？

為什麼 SQL 要這麼設計？

🔄 SQL 執行查詢的順序

🧠 為什麼 PostgreSQL 不自動幫你加？

實戰範例：展開所有貼文，取得每篇的標題與按讚數

查詢流程逐步解析

展開後的資料可以做什麼？

🔁 延伸應用：加入條件篩選

結語：熟悉語法，駕馭巢狀資料不再是夢

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巢狀結構為何常見？

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巢狀結構的代價是什麼？

基本操作語法：-> 與 ->> 怎麼用？

使用 ->：取出 JSON 格式的欄位值（仍為 JSON）

❗️限制：不能直接比較或排序

使用 ->>：取出文字格式的欄位值（轉成 text）

✅ 文字格式的好處

常見誤解：我可不可以只用一種就好？

認識 ->0：巢狀結構裡的第一堂課

什麼是陣列？什麼是物件？

判斷型別後決定用法

為什麼我們需要展開陣列？

jsonb_array_elements()：從陣列變資料列的關鍵轉換

它的用途是什麼？

語法解析

功能說明：從「一欄一筆」變成「一欄多筆」

🔍 展開前 vs 展開後

💬 為什麼這叫「打平」？

LATERAL 是什麼？為什麼少了它查詢會錯？

為什麼 SQL 要這麼設計？

🔄 SQL 執行查詢的順序

🧠 為什麼 PostgreSQL 不自動幫你加？

實戰範例：展開所有貼文，取得每篇的標題與按讚數

查詢流程逐步解析

展開後的資料可以做什麼？

🔁 延伸應用：加入條件篩選

結語：熟悉語法，駕馭巢狀資料不再是夢

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基本操作語法：`->` 與 `->>` 怎麼用？

使用 `->`：取出 JSON 格式的欄位值（仍為 JSON）

使用 `->>`：取出文字格式的欄位值（轉成 text）

認識 `->0`：巢狀結構裡的第一堂課

`jsonb_array_elements()`：從陣列變資料列的關鍵轉換