Dapper不直接解析SQL Server的JSON列，而是将其作为字符串读取，再通过SQL Server JSON函数预处理或.NET JSON库反序列化；推荐用JSON_VALUE在SQL层提取字段以提升性能，或用System.Text.Json在C#中解析。
Dapper本身不直接解析SQL Server的JSON列，但它可以配合SQL Server内置的JSON函数，把JSON数据作为字符串读取，再用.NET的JSON库（如System.Text.Json或Newtonsoft.Json）反序列化为对象。
将JSON列作为字符串读取
SQL Server中定义为NVARCHAR(MAX)的JSON列，在Dapper查询时默认按字符串返回。只要字段类型匹配，Dapper会自动映射为string：
- 确保SQL查询中明确选择该列（如
SELECT Id, Metadata FROM Products） - Dapper不会主动解析内容，只做类型映射；
Metadata字段在C#实体中应声明为string - 若用匿名类型或
IDictionary接收，值仍是原始JSON字符串
用SQL Server JSON函数预处理再映射
利用JSON_VALUE、JSON_QUERY等函数在数据库层提取结构化字段，让Dapper直接映射为C#原生类型：
SELECT Id, JSON_VALUE(Metadata, '$.Name') AS Name, JSON_VALUE(Metadata, '$.Price') AS Price FROM Products- 对应C#类中可定义
public string Name { get; set; }和public decimal? Price { get; set; } - 适合常用、固定路径的JSON字段，减少应用层解析开销
在C#中反序列化JSON字符串
拿到JSON字符串后，用System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize或JsonConvert.DeserializeObject转成强类型对象：
- 推荐使用
System.Text.Json（.NET Core 3.0+ 默认）：简洁高效，支持JsonSerializerOptions控制大小写、忽略空值等 - 若JSON结构复杂或含动态键，可用
JsonDocument.Parse()或JsonElement按需访问 - 注意异常处理：JSON格式错误、类型不匹配会抛出
JsonException，建议包裹在try-catch中
批量查询与性能提示
对大量含JSON列的数据操作，要注意效率和内存：
- 避免在WHERE中直接用
JSON_VALUE做条件筛选（无法走索引），优先考虑冗余计算列+索引 - 若只需部分字段，尽量用
JSON_VALUE在SQL层提取，而非拉取整段JSON再解析 - 使用
QueryAsync配合流式处理（如foreach await）降低内存压力
基本上就这些。Dapper保持轻量，JSON处理交给SQL Server函数或.NET生态，组合起来既灵活又可控。
