


Comment puis-je convertir les tables de résultats MySQL en tableaux JSON ?
Interrogation de MySQL pour la sortie JSON
La conversion des tables de résultats en tableaux JSON est une fonctionnalité utile pour la manipulation et l'échange de données. Dans MySQL, cela peut être réalisé grâce à une combinaison de fonctions et d'opérateurs intégrés.
Requête simple pour un seul tableau JSON
Pour créer un tableau JSON à partir d'un table de résultats, la fonction JSON_ARRAYAGG peut être utilisée. Cette fonction regroupe les valeurs d'une colonne spécifiée et renvoie un tableau JSON.
Par exemple, pour convertir la table de résultats suivante :
| name | phone | | Jack | 12345 | | John | 23455 |
en un tableau JSON à l'aide de commandes MySQL simples, les éléments suivants La requête peut être utilisée :
SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT('name', name, 'phone', phone)) FROM person;
Cette requête produira le JSON suivant array :
[ { "name": "Jack", "phone": 12345 }, { "name": "John", "phone": 23455 } ]
Personnalisation du tableau JSON
Pour modifier la structure ou le contenu du tableau JSON, des opérateurs et des fonctions supplémentaires peuvent être utilisés. Par exemple, la fonction GROUP_CONCAT peut être utilisée pour concaténer plusieurs lignes en une seule chaîne.
Considérez la requête suivante comme solution alternative :
SELECT CONCAT('[', GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('name', name, 'phone', phone)), ']') FROM person;
Cette requête générera le même tableau JSON que l’exemple précédent. Cependant, cela permet plus de flexibilité dans la personnalisation de la structure du tableau, comme l'inclusion d'éléments supplémentaires ou d'options de formatage.
Conclusion
Ces commandes MySQL fournissent un moyen efficace de convertir les tables de résultats en tableaux JSON. Que vous ayez besoin d'une structure de tableau simple ou d'une sortie personnalisée, des options sont disponibles pour répondre à vos besoins spécifiques sans utiliser de langages ou d'outils externes.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
