Comment charger les données JSON dans SQL Server de différentes manières – Serveur d’impression

Récemment, j'ai écrit un article montrant Comment charger les données d'Excel dans SQL Server de différentes manières. Cela m'a vraiment donné beaucoup d'occasions de mettre à jour mes compétences techniques. Je sais certainement que sans la poussée, il n'y aura pas de point de départ dans l'apprentissage. Dans cet article, je montre les moyens les plus efficaces que je connaisse pour charger des données JSON dans un serveur Microsoft SQL. Si vous connaissez d'autres moyens qui vous semblent plus efficaces, veuillez partager vos idées dans la section des commentaires ci-dessous. Notez que certaines personnalisations peuvent encore être nécessaires pour répondre à votre propre projet.

Préparation Étape 1. Créer la structure de table pour Table TableJSON en exécutant la commande SQL ci-dessous: CRÉER UNE TABLE [dbo].[TableJSON]( [Dates] [datetime] NUL, [Type] [varchar](1) NULL, [Code] [varchar](20) NUL, [Price] [money] NUL, [Unit] [int] NUL, [SubTotal] [money] NUL, [Brokeage Rate] [money] NUL, [Tax] [money] NUL, [Stamp Duty] [money] NUL, [Clearing Fee] [money] NUL, [Amount] [money] NUL, [Svc Cost] [money] NUL ) SUR [PRIMARY] ALLER Étape 2. Copiez et collez les données JSON suivantes dans un fichier physique et nommez-les source.json ou vous pouvez télécharger une copie de fichier source.json ici. [         "Dates": "2018-02-03T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "AB 101",         "Price": 4.8800,         "Unit": 500,         "SubTotal": 2440.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.7400,         "Amount": 2473.4200,         "Svc Cost": 33.4200     ,         "Dates": "2018-03-09T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "AB 101",         "Price": 4.8500,         "Unit": 500,         "SubTotal": 2425.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.7300,         "Amount": 2458.4100,         "Svc Cost": 33.4100     ,         "Dates": "2018-04-25T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "DX 012",         "Price": 8.9300,         "Unit": 300,         "SubTotal": 2679.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.8100,         "Amount": 2712.4900,         "Svc Cost": 33.4900     ,         "Dates": "2018-06-27T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "AB 101",         "Price": 19.0000,         "Unit": 1,         "SubTotal": 19.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 19.0000     ,         "Dates": "2018-07-26T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "ND 252",         "Price": 26.9000,         "Unit": 100,         "SubTotal": 2690.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.8100,         "Amount": 2723.4900,         "Svc Cost": 33.4900     ,         "Dates": "2018-08-15T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "EW 013",         "Price": 3.0500,         "Unit": 800,         "SubTotal": 2440.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.7400,         "Amount": 2473.4200,         "Svc Cost": 33.4200     ,         "Dates": "2018-10-22T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "ND 252",         "Price": 21.9000,         "Unit": 100,         "SubTotal": 2190.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.6600,         "Amount": 2223.3400,         "Svc Cost": 33.3400     ,         "Dates": "2018-11-22T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "ND 252",         "Price": 0.2600,         "Unit": 100,         "SubTotal": 26.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 26.0000     ,         "Dates": "2018-12-18T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "FP 009",         "Price": 5.7800,         "Unit": 500,         "SubTotal": 2890.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.8700,         "Amount": 2923.5500,         "Svc Cost": 33.5500     ,         "Dates": "2019-01-02T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "DX 012",         "Price": 0.2500,         "Unit": 300,         "SubTotal": 75.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 75.0000     ,         "Dates": "2019-02-10T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "AB 101",         "Price": 0.0190,         "Unit": 1000,         "SubTotal": 19.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 19.0000     ,         "Dates": "2019-03-11T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "EW 013",         "Price": 0.0600,         "Unit": 800,         "SubTotal": 48.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 48.0000     ,         "Dates": "2019-04-21T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "ND 252",         "Price": 19.6800,         "Unit": 100,         "SubTotal": 1968.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 2.0000,         "Clearing Fee": 0.6000,         "Amount": 2000.2800,         "Svc Cost": 32.2800     ,         "Dates": "2019-05-12T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "DX 012",         "Price": 8.8200,         "Unit": 300,         "SubTotal": 2646.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 3.0000,         "Clearing Fee": 0.8000,         "Amount": 2679.4800,         "Svc Cost": 33.4800     ,         "Dates": "2019-06-18T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "FP 009",         "Price": 0.0650,         "Unit": 500,         "SubTotal": 32.5000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 32.5000     ,         "Dates": "2019-07-26T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "ND 252",         "Price": 0.2900,         "Unit": 300,         "SubTotal": 87.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 87.0000     ,         "Dates": "2019-08-04T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "KE 130",         "Price": 0.9850,         "Unit": 3200,         "SubTotal": 3152.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 4.0000,         "Clearing Fee": 0.9500,         "Amount": 3186.6300,         "Svc Cost": 34.6300     ,         "Dates": "2019-09-27T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "AB 101",         "Price": 0.0180,         "Unit": 1000,         "SubTotal": 18.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 18.0000     ,         "Dates": "2019-10-14T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "DX 012",         "Price": 8.5900,         "Unit": 400,         "SubTotal": 3436.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 4.0000,         "Clearing Fee": 1.0400,         "Amount": 3470.7200,         "Svc Cost": 34.7200     ,         "Dates": "2019-11-09T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "KE 130",         "Price": 0.0184,         "Unit": 3200,         "SubTotal": 58.8800,         "Tax": 5.8900,         "Amount": 52.9900,         "Svc Cost": 5.8900     ,         "Dates": "2019-12-30T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "PC 924",         "Price": 6.4200,         "Unit": 600,         "SubTotal": 3852.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 4.0000,         "Clearing Fee": 1.1600,         "Amount": 3886.8400,         "Svc Cost": 34.8400     ,         "Dates": "2020-01-04T00:00:00",         "Type": "B",         "Code": "FP 009",         "Price": 4.9200,         "Unit": 800,         "SubTotal": 3936.0000,         "Brokeage Rate": 28.0000,         "Tax": 1.6800,         "Stamp Duty": 4.0000,         "Clearing Fee": 1.1900,         "Amount": 3970.8700,         "Svc Cost": 34.8700     ,         "Dates": "2020-01-18T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "ND 252",         "Price": 0.3300,         "Unit": 300,         "SubTotal": 99.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 99.0000     ,         "Dates": "2020-02-27T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "AB 101",         "Price": 0.0180,         "Unit": 1000,         "SubTotal": 18.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 18.0000     ,         "Dates": "2020-03-27T00:00:00",         "Type": "D",         "Code": "PC 924",         "Price": 0.0700,         "Unit": 600,         "SubTotal": 42.0000,         "Tax": 0.0000,         "Amount": 42.0000     ]

Comment charger les données de JSON dans SQL Server 1) Utilisation de SQL Server Management Studio – commandes OPENROWSET + OPENJSON 2) Utilisation de SSIS dans Visual Studio 3) Utilisation de PowerShell 4) Utilisation de Node.js 5) Utiliser Python 6) Utilisation de SQL Server Management Studio – commande sp_execute_external_script 7) Utilisation de .NET (C #) 8) Utiliser PHP 9) Utilisation de Java 10) Utiliser Golang * La liste ci-dessus sera mise à jour en temps voulu. 1) Utilisation de SQL Server Management Studio – Commandes OPENROWSET + OPENJSON Pour importer les données, nous pouvons essayer les scripts SQL suivants: -Ceci est à des fins de test, alors nettoyez la table TRUNCATE TABLE TableJSON;

--Importez les données dans la table cible INSÉRER DANS TableJSON SELECT tbl. * FROM OPENROWSET (BULK 'C: yourpath source.json', SINGLE_CLOB) js CROSS APPLY OPENJSON (BulkColumn) AVEC ( [Dates] [datetime], [Type] [varchar](1), [Code] [varchar](20) ou [Price] [money], [Unit] [int], [SubTotal] [money], [Brokeage Rate] [money], [Tax] [money], [Stamp Duty] [money], [Clearing Fee] [money], [Amount] [money], [Svc Cost] [money]

) tbl; Remarque: vous pouvez rencontrer l'erreur suivante lorsque vous exécutez la commande OPENROWSET.

SQL Server a bloqué l'accès à la DÉCLARATION «OpenRowset / OpenDatasource» du composant «Ad Hoc Distributed Queries» car ce composant est désactivé dans le cadre de la configuration de sécurité de ce serveur. Un administrateur système peut activer l'utilisation de «requêtes distribuées ad hoc» à l'aide de sp_configure. Pour plus d'informations sur l'activation des «requêtes distribuées ad hoc», recherchez «requêtes distribuées ad hoc» dans la documentation en ligne de SQL Server.

Pour résoudre le problème, vous devez exécuter les commandes SQL suivantes: EXEC sp_configure 'afficher les options avancées', 1 RECONFIGURER AVEC OVERRIDE ALLER

EXEC sp_configure 'requêtes distribuées ad hoc', 1 RECONFIGURER AVEC OVERRIDE ALLER

EXEC master.dbo.sp_MSset_oledb_prop N'Microsoft.ACE.OLEDB.15.0 ', N'AllowInProcess', 1 ALLER

EXEC master.dbo.sp_MSset_oledb_prop N'Microsoft.ACE.OLEDB.15.0 ', N'DynamicParameters', 1 ALLER le La commande OPENJSON SQL est relativement nouvelle dans SQL Server mais nous nous rendons compte qu'elle a commencé à gagner en popularité auprès des utilisateurs de SQL Server car elle peut être utilisée pour lire facilement des données au format JSON. Si tout est fait correctement, vous devriez pouvoir voir les données correctement insérées.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

2) Utilisation de SSIS dans Visual Studio Pour créer un projet SSIS dans Visual Studio, vous devez d'abord télécharger et installer le Outils de données SQL Server (SSDT) séparément. Télécharger SQL Server Data Tools (SSDT) ​​pour Visual Studio Une fois installé et disponible, vous devriez pouvoir voir une nouvelle note d'arbre appelée L'intelligence d'entreprise, puis sélectionnez Projet de services intégrés continuer.

Pour commencer, nous pouvons faire glisser et déposer un Exécuter une tâche SQL dans le flux de contrôle.

Ensuite, nous devons configurer le Connexion aussi bien que SQLStatement à exécuter, qui consiste à nettoyer la table cible avec SQL ci-dessous:

Truncate Table TableJSON;

Après cela, faites glisser et déposez un Tâche de flux de données sous la tâche d'exécution SQL que nous avons créée. Une fois cela fait, sélectionnez la tâche d'exécution SQL et une flèche verte apparaîtra.

Faites glisser la flèche verte vers le haut de la tâche de flux de données et reliez-les ensemble.

Maintenant, double-cliquez sur la tâche de flux de données, et cela nous amènera à la Flux de données languette.

le Le flux de données est l'endroit où nous sélectionnons, transformons la source de données, puis la chargeons dans une destination de données.

Tout d'abord, nous devons sélectionner et faire glisser le Source OLE DB de Boîte à outils SSIS> Autres sources dans l'espace de travail Flux de données.

Double-cliquez sur la source OLE DB pour modifier le gestionnaire de connexions, le mappage des colonnes, la gestion des erreurs.

Pour le Mode d'accès aux données, nous devons sélectionner Commande SQL et entrez le SQL suivant, qui correspond exactement aux commandes OPENROWSET + OPENJSON dans la méthode précédente pour Texte de commande SQL.

SELECT tbl. * FROM OPENROWSET (BULK 'C: yourpath source.json', SINGLE_CLOB) js CROSS APPLY OPENJSON (BulkColumn) AVEC ( [Dates] [datetime], [Type] [varchar](1), [Code] [varchar](20) ou [Price] [money], [Unit] [int], [SubTotal] [money], [Brokeage Rate] [money], [Tax] [money], [Stamp Duty] [money], [Clearing Fee] [money], [Amount] [money], [Svc Cost] [money]

) tbl; Une fois cela fait, nous devons sélectionner et faire glisser le Destination OLE DB de Boîte à outils SSIS> Autres destinations dans l'espace de travail Flux de données.

Ensuite, reliez les flux ensemble.

Essayez d'exécuter le package en cliquant sur le Début (ou appuyez sur la touche F5).

Vous devriez pouvoir voir que le package est exécuté avec succès.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

3) Utilisation de PowerShell

PowerShell est un outil très puissant développé dans .NET et peut faciliter de nombreuses tâches efficacement.

Pour importer JSON directement dans SQL Server, nous devrons installer 1 bibliothèque supplémentaire

Nous pouvons installer cette bibliothèque à partir de la commande Install-Module, tel que: Dbatools du module d'installation Une fois les bibliothèques installées, nous pouvons essayer les scripts suivants pour importer les données JSON dans SQL Server $ TargetServer = 'ServerName' $ TargetDb = 'DatabaseName' $ TableName = 'TableJSON'

$ SourcePath = 'C: yourpath source.json'

essayer ConvertFrom-Json

$ data capture Erreur:" + $ ErrorMessage + "-" + $ FailedItem);

La commande ConvertFrom-Json convertit une chaîne au format JSON en un objet personnalisé ou une table de hachage. La commande Write-DbaDbTableData est très puissant. Vous devriez consulter la documentation sur les fonctionnalités disponibles.

Vous devriez pouvoir voir que le script est exécuté avec succès.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

4) Utilisation de Node.js

Pour importer les données JSON dans SQL Server, vous devrez peut-être d'abord installer la bibliothèque appropriée requise pour la connexion.

Une fois l'installation terminée, vous pouvez préparer et exécuter les codes ci-dessous: «utiliser strictement»; var http = require ('http'); var port = process.env.PORT || 1337;

http.createServer (fonction (req, res) { if (req.url === '/favicon.ico') res.writeHead (200, 'Content-Type': 'image / x-icon'); res.end (/ * contenu de l'icône ici * /); autre { res.writeHead (200, 'Content-Type': 'text / plain');

essayez { const conn = require ('mssql');

//Réglages var TableName = 'TableJSON'; var SourceFile = 'C: \ yourpath \ source.json';

var config = serveur: 'ServerName', base de données: 'DatabaseName', authentification: tapez: 'default', options: userName: 'UserID', mot de passe: 'Password'

, options: encrypt: false // Définissez sur true si vous vous connectez à Azure

;

// Charger les données JSON var fs = require ('fs'); var contents = fs.readFileSync (SourceFile); var xlData = JSON.parse (contenu);

conn.connect (config, fonction (err) { si (err) console.log (err);

// Nettoyer la table cible var sql = 'Truncate Table' + TableName; conn.query (sql, fonction (err, résultat) si (err) console.log (err);

);

// Lire les champs de la table cible var sql = 'SELECT COLUMN_NAME, DATA_TYPE, CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH, NUMERIC_PRECISION, NUMERIC_SCALE FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_NAME = N ' '+ TableName +' 'ORDER BY ORDINAL_POSITION'; conn.query (sql, fonction (err, résultat) { si (err) console.log (err); autre { var cols = result.recordset;

var table = new conn.Table (TableName); table.create = false;

if ((typeof (cols)! == 'indéfini') && (cols! == null)) pour (var i = 0; i <cols.length; i ++) commutateur (cols[i]['DATA_TYPE']) cas 'datetime': table.columns.add (cols[i]['COLUMN_NAME'], conn.Date, nullable: true); Pause; cas 'varchar': table.columns.add (cols[i]['COLUMN_NAME'], conn.VarChar (cols[i]['CHARACTER_MAXIMUM_LENGTH']), nullable: true); Pause; cas «argent»: cas «décimal»: table.columns.add (cols[i]['COLUMN_NAME'], conn.Décimal (cols[i]['NUMERIC_PRECISION'], cols[i]['NUMERIC_SCALE']), nullable: true); Pause; cas 'int': table.columns.add (cols[i]['COLUMN_NAME'], conn.Int, nullable: true); Pause; défaut: // Ne peut pas être mappé Pause;

pour (ligne var dans xlData)

// Insérer dans la table cible var req = new conn.Request (); conn.connect (config, fonction (err) si (err) console.log (err);

req.bulk (table, fonction (err, rowCount) //console.log(table);

si (err) console.log (err); autre ' + rowCount.rowsAffected + 'lignes affecté');

); ); } }); });

res.end ('terminé!');

} catch (err) console.log (err);

} }). listen (port); Vous obtiendrez probablement l'erreur ci-dessous lors de l'exécution des codes ci-dessus.

Impossible de se connecter à YourServerName: 1433 – Impossible de se connecter (séquence)

Pour résoudre ce problème, nous devons nous assurer que le TCP / IP le paramètre est activé sous Protocoles pour MSSQLServer. Nous pouvons trouver ce paramètre en lançant Gestion d'ordinateur puis recherchez Services et applications> Gestionnaire de configuration SQL Server> Configuration réseau SQL Server.

Une fois que vous avez fait cela et réexécuté les codes, vous devriez pouvoir voir que le script est exécuté avec succès.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

5) Utiliser Python

L'exécution en Python est également facile.

Avant l'exécution, vous devez installer les modules suivants:

Nous pouvons installer ces deux bibliothèques à partir de la commande installation de pip, telle que: pip installer des pandas

pip installer Flask-SQLAlchemy Le script se présente comme suit: depuis sqlalchemy import create create_engine importer urllib importer des pandas en tant que pd importer datetime comme dt

# Réglages TargetServer = 'ServerName' SchemaName = 'dbo' TargetDb = 'DatabaseName' TableName = 'TableJSON' UserName = 'UserID' Mot de passe = 'Mot de passe' SourceFile = "C: \ yourpath \ source.json"

# Configurer la connexion Params = urllib.parse.quote_plus (r'DRIVER = SQL Server; SERVER = '+ TargetServer +'; DATABASE = '+ TargetDb +'; UID = '+ UserName +'; PWD = '+ Password) ConnStr = 'mssql + pyodbc: ///? Odbc_connect = ' .format (Params) Moteur = create_engine (ConnStr)

# Charger le json dans un DataFrame df = pd.read_json (SourceFile)

# Effacer les données du tableau cible sql = 'Truncate Table' + TableName avec Engine.begin () comme conn: conn.execute (sql)

# Charger les données de DataFrame dans la table df.to_sql (TableName, con = Engine, schema = SchemaName, if_exists = 'append', index = False)

print (dt.datetime.now (). strftime ("% Y-% m-% d% H:% M:% S") + '| Données importées avec succès') Nous utilisons Pandas ' read_jsonmethod pour charger JSON dans une trame de données. Vous devriez pouvoir voir que le script est exécuté avec succès.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

6) Utilisation de SQL Server Management Studio – commande sp_execute_external_script

En raison de la popularité des programmes Machine Learning, à partir de SQL Server 2016, nous sommes en mesure d'exécuter des scripts Python et R dans l'environnement SQL Server, en particulier, le sp_execute_external_script est utilisée.

Avant d'exécuter les scripts, nous devons effectuer une configuration:

a) Exécutez le script SQL ci-dessous pour activer les paramètres:

sp_configure 'scripts externes activés', 1; RECONFIGURER AVEC OVERRIDE; b) Redémarrez les services SQL Server. Une fois cela fait, nous pouvons exécuter le script SQL ci-dessous:

--Effacer le tableau cible Truncate Table TableJSON;

--Importer des données dans la table cible INSÉRER DANS TableJSON EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python ', @script = N ' # Importer des bibliothèques importer des pandas en tant que pd

# Charger JSON SourceFile = "C: \ yourpath \ source.json"

df = pd.read_json (SourceFile) df = pd.DataFrame (données = df, colonnes =[''Dates'', ''Type'', ''Code'', ''Price'', ''Unit'', ''SubTotal'', ''Brokeage Rate'', ''Tax'', ''Stamp Duty'', ''Clearing Fee'', ''Amount'', ''Svc Cost''])

OutputDataSet = df " Vous devriez pouvoir voir que le script est exécuté avec succès. Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

7) Utilisation de .NET (C #)

Dans l'environnement .NET, nous pourrions utiliser un Objet SqlBulkCopy pour importer efficacement des données dans la base de données.

String ConnStr_SQLServer = "Source de données = ServerName; Initial Catalog = TableName; Persist Security Info = True; User ID = UserID; Password = Password"; String TableName = "TableJSON"; String SourceFile = @ "C: yourpath source.json";

en utilisant (SqlConnection ConnSQLServer = new SqlConnection (ConnStr_SQLServer))

// Lire les données JSON dans DataTable String json = File.ReadAllText (SourceFile); DataTable dt = (DataTable) JsonConvert.DeserializeObject (json, (typeof (DataTable)));

// Ouvrir la connexion à la base de données ConnSQLServer.Open ();

// Nettoyer la table cible SqlCommand CmdSQLServer = nouveau SqlCommand ("Truncate Table" + TableName, ConnSQLServer)

CommandType = CommandType.Text ; CmdSQLServer.ExecuteNonQuery ();

// Configurez l'objet Bulk Copy. // Notez que les positions des colonnes dans la source // le tableau de données correspond aux positions des colonnes dans // la table de destination donc pas besoin de // mappe les colonnes. en utilisant (SqlBulkCopy bulkCopy = new SqlBulkCopy (ConnSQLServer))

bulkCopy.DestinationTableName = TableName;

essayer

// Ecrit de la source vers la destination. bulkCopy.WriteToServer (dt);

catch (Exception ex)

Console.WriteLine (ex.Message);

enfin

dt.Clear ();

MessageBox.Show (DateTime.Now.ToString ("aaaa-MM-jj h: mm tt") + "| Données importées avec succès!", "Processus terminé", MessageBoxButtons.OK); Vous devriez pouvoir voir que le script est exécuté avec succès.

Ensuite, vous pouvez examiner les données qui ont été importées dans le table: TableJSON dans SQL Server.

8) Utiliser PHP

Nous pourrions utiliser Fonction json_decode pour décoder facilement les données JSON.