Rumah pangkalan data tutorial mysql Bekerja dengan JSON dalam MySQL

Bekerja dengan JSON dalam MySQL

Jan 06, 2025 pm 08:30 PM

Dalam pembangunan aplikasi moden, mengurus data separa berstruktur adalah cabaran biasa. Sokongan MySQL untuk JSON, yang diperkenalkan dalam versi 5.7, menyediakan cara yang berkuasa untuk menyimpan, membuat pertanyaan dan memanipulasi data tersebut dalam pangkalan data hubungan. Siaran ini meneroka fungsi JSON penting yang MySQL tawarkan dengan contoh praktikal untuk membantu bermula.

Mengapa JSON dalam MySQL?

Menyimpan data JSON dalam pangkalan data hubungan boleh memudahkan pengendalian data separa berstruktur atau hierarki. Ia membolehkan:

  • Fleksibiliti: JSON membenarkan storan data dinamik dan hierarki.
  • Fungsi Terbina dalam: Pertanyaan, kemas kini dan sahkan data JSON dengan cekap.
  • Integrasi: Gabungkan data hubungan dengan objek JSON untuk kes penggunaan hibrid.

1. Mencipta Data JSON

Anda boleh membina objek atau tatasusunan JSON menggunakan fungsi JSON_OBJECT() dan JSON_ARRAY().

Contoh:

SELECT 
    JSON_OBJECT('id', 1, 'name', 'Alice', 'roles', JSON_ARRAY('admin', 'editor')) AS json_data;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Output:

{"id": 1, "name": "Alice", "roles": ["admin", "editor"]}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

2. Menyimpan Data JSON

Untuk menyimpan data JSON, gunakan jenis data JSON untuk lajur.

Contoh:

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    details JSON NOT NULL
);

INSERT INTO users (details) 
VALUES ('{"name": "Bob", "age": 30, "roles": ["viewer", "editor"]}');
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

3. Mengekstrak Data daripada JSON

MySQL menyediakan beberapa fungsi untuk mengekstrak data daripada dokumen JSON:

  • JSON_EXTRACT(): Ambil nilai menggunakan laluan JSON.
  • -> Operator: Kata singkatan untuk JSON_EXTRACT().

Contoh:

SELECT 
    JSON_EXTRACT(details, '$.name') AS name,
    details->'$.age' AS age
FROM users;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Output:

Working with JSON in MySQL

4. Mengubah suai Data JSON

Anda boleh mengemas kini atau menambah elemen pada data JSON dengan:

  • JSON_SET(): Masukkan atau kemas kini kekunci.
  • JSON_INSERT(): Masukkan jika kunci tidak wujud.
  • JSON_REPLACE(): Kemas kini kunci sedia ada sahaja.

Contoh:

UPDATE users
SET details = JSON_SET(details, '$.city', 'New York')
WHERE id = 1;

SELECT details FROM users;
Salin selepas log masuk

Output:

{"name": "Bob", "age": 30, "roles": ["viewer", "editor"], "city": "New York"}
Salin selepas log masuk

5. Mengeluarkan Kunci atau Nilai

Gunakan JSON_REMOVE() untuk memadamkan elemen daripada dokumen JSON.

Contoh:

UPDATE users
SET details = JSON_REMOVE(details, '$.roles')
WHERE id = 1;

SELECT details FROM users;
Salin selepas log masuk

Output:

{"name": "Bob", "age": 30, "city": "New York"}
Salin selepas log masuk

6. Mencari dalam JSON

Fungsi JSON_CONTAINS() menyemak sama ada dokumen JSON mengandungi nilai tertentu.

Contoh:

SELECT 
    JSON_CONTAINS(details, '"New York"', '$.city') AS has_city
FROM users;
Salin selepas log masuk

Output:

Working with JSON in MySQL

7. Mengagregatkan Data JSON

Fungsi JSON_ARRAYAGG() dan JSON_OBJECTAGG() membantu mengagregatkan hasil pertanyaan ke dalam struktur JSON.

Contoh:

SELECT 
    JSON_ARRAYAGG(name) AS names
FROM (
    SELECT JSON_EXTRACT(details, '$.name') AS name FROM users
) AS subquery;
Salin selepas log masuk

Output:

SELECT 
    JSON_OBJECT('id', 1, 'name', 'Alice', 'roles', JSON_ARRAY('admin', 'editor')) AS json_data;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

8. Mengesahkan Data JSON

Fungsi JSON_VALID() menyemak sama ada rentetan adalah JSON yang sah.

Contoh:

{"id": 1, "name": "Alice", "roles": ["admin", "editor"]}
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Output:

Working with JSON in MySQL

9. Cantik Mencetak JSON

Gunakan JSON_PRETTY() untuk pemformatan JSON yang boleh dibaca manusia.

Contoh:

CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    details JSON NOT NULL
);

INSERT INTO users (details) 
VALUES ('{"name": "Bob", "age": 30, "roles": ["viewer", "editor"]}');
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Output:

SELECT 
    JSON_EXTRACT(details, '$.name') AS name,
    details->'$.age' AS age
FROM users;
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Fungsi JSON Tambahan

MySQL menawarkan pelbagai fungsi JSON melebihi fungsi yang dibincangkan secara terperinci. Di bawah ialah fungsi JSON yang lain:

  • JSON_ARRAY_APPEND(): Menambah nilai pada penghujung tatasusunan JSON.
  • JSON_ARRAY_INSERT(): Memasukkan nilai ke dalam tatasusunan JSON pada kedudukan yang ditentukan.
  • JSON_CONTAINS_PATH(): Menyemak sama ada laluan tertentu wujud dalam dokumen JSON.
  • JSON_DEPTH(): Mengembalikan kedalaman maksimum dokumen JSON.
  • JSON_KEYS(): Mengekstrak kekunci daripada objek JSON.
  • JSON_LENGTH(): Mengira bilangan elemen dalam tatasusunan JSON atau bilangan kunci dalam objek JSON.
  • JSON_MERGE_PATCH(): Menggabungkan berbilang dokumen JSON, menimpa kunci sedia ada dengan nilai terkini.
  • JSON_MERGE_PRESERVE(): Menggabungkan berbilang dokumen JSON, mengekalkan semua nilai dengan mencipta tatasusunan untuk pendua.
  • JSON_OVERLAPS(): Menentukan sama ada dua dokumen JSON mempunyai sebarang elemen bertindih.
  • JSON_QUOTE(): Melarikan diri daripada aksara khas dalam rentetan dan mengembalikannya sebagai rentetan JSON yang sah secara literal.
  • JSON_SEARCH(): Mengembalikan laluan kepada nilai yang ditentukan dalam dokumen JSON.
  • JSON_STORAGE_FREE(): Mengembalikan jumlah ruang yang dikosongkan selepas mengubah suai lajur JSON.
  • JSON_STORAGE_SIZE(): Menyediakan saiz storan dokumen JSON dalam bait.
  • JSON_TABLE(): Menukar data JSON ke dalam format jadual hubungan untuk pemprosesan selanjutnya.
  • JSON_TYPE(): Mengembalikan jenis nilai JSON (cth., objek, tatasusunan, rentetan, dll.).
  • JSON_UNQUOTE(): Mengalih keluar petikan daripada rentetan JSON.

Fungsi JSON MySQL menyediakan alatan berkuasa untuk mengurus data separa berstruktur dalam pangkalan data hubungan. Mereka memudahkan untuk menyimpan, membuat pertanyaan dan memanipulasi JSON secara langsung dalam SQL. Memahami fungsi ini boleh membantu memudahkan aliran kerja dan membuka pendekatan baharu kepada reka bentuk pangkalan data.

Atas ialah kandungan terperinci Bekerja dengan JSON dalam MySQL. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Bilakah imbasan jadual penuh lebih cepat daripada menggunakan indeks di MySQL? Apr 09, 2025 am 12:05 AM

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.

Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Bolehkah saya memasang mysql pada windows 7 Apr 08, 2025 pm 03:21 PM

Ya, MySQL boleh dipasang pada Windows 7, dan walaupun Microsoft telah berhenti menyokong Windows 7, MySQL masih serasi dengannya. Walau bagaimanapun, perkara berikut harus diperhatikan semasa proses pemasangan: Muat turun pemasang MySQL untuk Windows. Pilih versi MySQL yang sesuai (komuniti atau perusahaan). Pilih direktori pemasangan yang sesuai dan set aksara semasa proses pemasangan. Tetapkan kata laluan pengguna root dan simpan dengan betul. Sambung ke pangkalan data untuk ujian. Perhatikan isu keserasian dan keselamatan pada Windows 7, dan disyorkan untuk menaik taraf ke sistem operasi yang disokong.

Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Terangkan keupayaan carian teks penuh InnoDB. Apr 02, 2025 pm 06:09 PM

Keupayaan carian teks penuh InnoDB sangat kuat, yang dapat meningkatkan kecekapan pertanyaan pangkalan data dan keupayaan untuk memproses sejumlah besar data teks. 1) InnoDB melaksanakan carian teks penuh melalui pengindeksan terbalik, menyokong pertanyaan carian asas dan maju. 2) Gunakan perlawanan dan terhadap kata kunci untuk mencari, menyokong mod boolean dan carian frasa. 3) Kaedah pengoptimuman termasuk menggunakan teknologi segmentasi perkataan, membina semula indeks dan menyesuaikan saiz cache untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan.

Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB. Perbezaan antara indeks kluster dan indeks bukan clustered (indeks sekunder) di InnoDB. Apr 02, 2025 pm 06:25 PM

Perbezaan antara indeks clustered dan indeks bukan cluster adalah: 1. Klustered Index menyimpan baris data dalam struktur indeks, yang sesuai untuk pertanyaan oleh kunci dan julat utama. 2. Indeks Indeks yang tidak berkumpul indeks nilai utama dan penunjuk kepada baris data, dan sesuai untuk pertanyaan lajur utama bukan utama.

Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Mysql: Konsep mudah untuk pembelajaran mudah Apr 10, 2025 am 09:29 AM

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Bolehkah Mysql dan Mariadb wujud bersama Apr 08, 2025 pm 02:27 PM

MySQL dan Mariadb boleh wujud bersama, tetapi perlu dikonfigurasikan dengan berhati -hati. Kuncinya adalah untuk memperuntukkan nombor port dan direktori data yang berbeza untuk setiap pangkalan data, dan menyesuaikan parameter seperti peruntukan memori dan saiz cache. Konfigurasi sambungan, konfigurasi aplikasi, dan perbezaan versi juga perlu dipertimbangkan dan perlu diuji dengan teliti dan dirancang untuk mengelakkan perangkap. Menjalankan dua pangkalan data secara serentak boleh menyebabkan masalah prestasi dalam situasi di mana sumber terhad.

Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Hubungan antara pengguna dan pangkalan data MySQL Apr 08, 2025 pm 07:15 PM

Dalam pangkalan data MySQL, hubungan antara pengguna dan pangkalan data ditakrifkan oleh kebenaran dan jadual. Pengguna mempunyai nama pengguna dan kata laluan untuk mengakses pangkalan data. Kebenaran diberikan melalui perintah geran, sementara jadual dibuat oleh perintah membuat jadual. Untuk mewujudkan hubungan antara pengguna dan pangkalan data, anda perlu membuat pangkalan data, membuat pengguna, dan kemudian memberikan kebenaran.

Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Integrasi RDS MySQL dengan Redshift Zero ETL Apr 08, 2025 pm 07:06 PM

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

See all articles