如何使用Azure Search Indexer提取Azure Table JSON列的离散字段

针对Azure Table存储中存储非数组型JSON字符串的列，在Azure AI Search（原Azure Search）索引构建阶段提取离散字段，根据场景复杂度可选择以下两种最优方案：

方案1：索引器字段映射+JSON路径函数（简单场景首选，无额外开销） #

适用场景：JSON结构扁平、无需对提取值做二次处理的场景，无需额外配置技能集，仅靠索引器自带能力即可实现，无额外成本。
操作要点：

• 预先在搜索索引中创建和JSON属性对应类型的目标字段
• 在索引器的fieldMappings配置块中，对每个要提取的属性配置字段映射，调用内置jsonPath函数指定属性路径
• 示例配置：假设存储JSON的列名为JsonColumn，JSON结构为{"UserName":"Jack","Age":28,"IsVerified":true}，字段映射配置如下：

"fieldMappings": [
  {
    "sourceFieldName": "JsonColumn",
    "targetFieldName": "userName",
    "mappingFunction": { "name": "jsonPath", "parameters": { "path": "$.UserName" } }
  },
  {
    "sourceFieldName": "JsonColumn",
    "targetFieldName": "age",
    "mappingFunction": { "name": "jsonPath", "parameters": { "path": "$.Age" } }
  },
  {
    "sourceFieldName": "JsonColumn",
    "targetFieldName": "isVerified",
    "mappingFunction": { "name": "jsonPath", "parameters": { "path": "$.IsVerified" } }
  }
]

注意：JSON路径以$表示根节点，属性名大小写需与JSON实际存储的键完全匹配。

方案2：技能集JSON解析技能（复杂场景适用） #

适用场景：JSON存在嵌套结构、提取后需要进行文本清洗/实体识别等额外处理、或提取字段需要供给其他技能调用的场景。
操作要点：

• 在搜索服务的技能集中添加#Microsoft.Skills.Util.JsonParsingSkill，输入为存储JSON的表列，输出为解析后的结构化对象
• 配置索引器的outputFieldMappings，将解析后的结构化对象的对应属性映射到搜索索引字段
• 示例配置片段：

{
  "@odata.type": "#Microsoft.Skills.Util.JsonParsingSkill",
  "context": "/document",
  "inputs": [
    {
      "name": "json",
      "source": "/document/JsonColumn"
    }
  ],
  "outputs": [
    {
      "name": "structuredData",
      "targetName": "parsedJsonData"
    }
  ]
}

注意：解析后的结构化对象可直接在技能集上下文被其他技能调用，无需重复解析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael S. Scherotter