当前位置:首页 > 文章列表 > 数据库 > MySQL > MySQL JSON数据类型操作

MySQL JSON数据类型操作

来源:SegmentFault 2023-02-24 20:42:06 0浏览 收藏

IT行业相对于一般传统行业,发展更新速度更快,一旦停止了学习,很快就会被行业所淘汰。所以我们需要踏踏实实的不断学习,精进自己的技术,尤其是初学者。今天golang学习网给大家整理了《MySQL JSON数据类型操作》,聊聊MySQL、JSON、索引,我们一起来看看吧!

概述

mysql自5.7.8版本开始,就支持了json结构的数据存储和查询,这表明了mysql也在不断的学习和增加nosql数据库的有点。但mysql毕竟是关系型数据库,在处理json这种非结构化的数据时,还是比较别扭的。

创建一个JSON字段的表

首先先创建一个表,这个表包含一个json格式的字段:

CREATE TABLE table_name (
    id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT, 
    json_col JSON,
    PRIMARY KEY(id)
);

上面的语句,主要注意json_col这个字段,指定的数据类型是JSON。

插入一条简单的JSON数据

INSERT INTO
    table_name (json_col) 
VALUES
    ('{"City": "Galle", "Description": "Best damn city in the world"}');
    

上面这个SQL语句,主要注意VALUES后面的部分,由于json格式的数据里,需要有双引号来标识字符串,所以,VALUES后面的内容需要用单引号包裹。

插入一条复杂的JSON数据

INSERT INTO table(col) 
VALUES('{"opening":"Sicilian","variations":["pelikan","dragon","najdorf"]}');

这地方,我们插入了一个json数组。主要还是注意单引号和双引号的问题。

修改JSON数据

之前的例子中,我们插入了几条JSON数据,但是如果我们想修改JSON数据里的某个内容,怎么实现了?比如我们向 variations 数组里增加一个元素,可以这样:

UPDATE myjson SET dict=JSON_ARRAY_APPEND(dict,'$.variations','scheveningen') WHERE id = 2;

这个SQL语句中,$符合代表JSON字段,通过.号索引到variations字段,然后通过JSON_ARRAY_APPEND函数增加一个元素。现在我们执行查询语句:

SELECT * FROM myjson

得到的结果是:

+----+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| id | dict                                                                                    |
+---+-----------------------------------------------------------------------------------------+
| 2  | {"opening": "Sicilian", "variations": ["pelikan", "dragon", "najdorf", "scheveningen"]} |
+----+-----------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

关于MySQL中,JSON数据的获取方法,参照官方链接JSON Path Syntax

创建索引

MySQL的JSON格式数据不能直接创建索引,但是可以变通一下,把要搜索的数据单独拎出来,单独一个数据列,然后在这个字段上键一个索引。下面是官方的例子:

mysql> CREATE TABLE jemp (
    ->     c JSON,
    ->     g INT GENERATED ALWAYS AS (c->"$.id"),
    ->     INDEX i (g)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.28 sec)

mysql> INSERT INTO jemp (c) VALUES
     >   ('{"id": "1", "name": "Fred"}'), ('{"id": "2", "name": "Wilma"}'),
     >   ('{"id": "3", "name": "Barney"}'), ('{"id": "4", "name": "Betty"}');
Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT c->>"$.name" AS name
     >     FROM jemp WHERE g > 2;
+--------+
| name   |
+--------+
| Barney |
| Betty  |
+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> EXPLAIN SELECT c->>"$.name" AS name
     >    FROM jemp WHERE g > 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: jemp
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: i
          key: i
      key_len: 5
          ref: NULL
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

mysql> SHOW WARNINGS\G
*************************** 1. row ***************************
  Level: Note
   Code: 1003
Message: /* select#1 */ select json_unquote(json_extract(`test`.`jemp`.`c`,'$.name'))
AS `name` from `test`.`jemp` where (`test`.`jemp`.`g` > 2)
1 row in set (0.00 sec)

这个例子很简单,就是把JSON字段里的id字段,单独拎出来成字段g,然后在字段g上做索引,查询条件也是在字段g上。

字符串转JSON格式

把json格式的字符串转换成MySQL的JSON类型:

SELECT CAST('[1,2,3]' as JSON) ;
SELECT CAST('{"opening":"Sicilian","variations":["pelikan","dragon","najdorf"]}' as JSON);

所有MYSQL JSON函数

Name Description
JSON_APPEND() Append data to JSON document
JSON_ARRAY() Create JSON array
JSON_ARRAY_APPEND() Append data to JSON document
JSON_ARRAY_INSERT() Insert into JSON array-> Return value from JSON column after evaluating path; equivalent to JSON_EXTRACT().
JSON_CONTAINS() Whether JSON document contains specific object at path
JSON_CONTAINS_PATH() Whether JSON document contains any data at path
JSON_DEPTH() Maximum depth of JSON document
JSON_EXTRACT() Return data from JSON document->> Return value from JSON column after evaluating path and unquoting the result; equivalent to JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT()).
JSON_INSERT() Insert data into JSON document
JSON_KEYS() Array of keys from JSON document
JSON_LENGTH() Number of elements in JSON document
JSON_MERGE() Merge JSON documents, preserving duplicate keys. Deprecated synonym for JSON_MERGE_PRESERVE()
JSON_MERGE_PRESERVE() Merge JSON documents, preserving duplicate keys
JSON_OBJECT() Create JSON object
JSON_QUOTE() Quote JSON document
JSON_REMOVE() Remove data from JSON document
JSON_REPLACE() Replace values in JSON document
JSON_SEARCH() Path to value within JSON document
JSON_SET() Insert data into JSON document
JSON_TYPE() Type of JSON value
JSON_UNQUOTE() Unquote JSON value
JSON_VALID() Whether JSON value is valid

转载自我的博客捕蛇者说

今天关于《MySQL JSON数据类型操作》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!

版本声明
本文转载于:SegmentFault 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
MySQL中存储引擎和数据类型MySQL中存储引擎和数据类型
上一篇
MySQL中存储引擎和数据类型
MySQL 日志(错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志)
下一篇
MySQL 日志(错误日志、二进制日志、查询日志、慢查询日志)
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    514次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    499次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    484次学习
查看更多
AI推荐
  • SEO  AI Mermaid 流程图:自然语言生成,文本驱动可视化创作
    AI Mermaid流程图
    SEO AI Mermaid 流程图工具:基于 Mermaid 语法,AI 辅助,自然语言生成流程图,提升可视化创作效率,适用于开发者、产品经理、教育工作者。
    578次使用
  • 搜获客笔记生成器:小红书医美爆款内容AI创作神器
    搜获客【笔记生成器】
    搜获客笔记生成器,国内首个聚焦小红书医美垂类的AI文案工具。1500万爆款文案库,行业专属算法,助您高效创作合规、引流的医美笔记,提升运营效率,引爆小红书流量!
    582次使用
  • iTerms:一站式法律AI工作台,智能合同审查起草与法律问答专家
    iTerms
    iTerms是一款专业的一站式法律AI工作台,提供AI合同审查、AI合同起草及AI法律问答服务。通过智能问答、深度思考与联网检索,助您高效检索法律法规与司法判例,告别传统模板,实现合同一键起草与在线编辑,大幅提升法律事务处理效率。
    602次使用
  • TokenPony:AI大模型API聚合平台,一站式接入,高效稳定高性价比
    TokenPony
    TokenPony是讯盟科技旗下的AI大模型聚合API平台。通过统一接口接入DeepSeek、Kimi、Qwen等主流模型,支持1024K超长上下文,实现零配置、免部署、极速响应与高性价比的AI应用开发,助力专业用户轻松构建智能服务。
    667次使用
  • 迅捷AIPPT:AI智能PPT生成器,高效制作专业演示文稿
    迅捷AIPPT
    迅捷AIPPT是一款高效AI智能PPT生成软件,一键智能生成精美演示文稿。内置海量专业模板、多样风格,支持自定义大纲,助您轻松制作高质量PPT,大幅节省时间。
    566次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码