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<string object></string>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<t>()</t>或
JsonConvert.DeserializeObject<t>()</t>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<t></t>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。
