【mysql解析json数组,mysql json类型性能】_饮食文化

本文目录一览：

1、mySQL中的JSON操作
2、MySql中json类型数据的查询以及在MyBatis-Plus中的使用
3、MySQL和MongoDB如何存储和检索JSON数据?
4、【2021/12/18】MySQL的json查询之json_contains、json_contains_path_百...

mySQL中的JSON操作

MySQL中JSON字段查询操作详解MySQL中的JSON类型字段为处理半结构化数据提供了强大支持，通过掌握核心函数和优化技巧可实现高效查询。

在MySQL中进行JSON数组操作的关键技巧包括以下几点：使用json_table函数将数组内容拆分成单独的列：功能：json_table函数允许你将JSON数组中的每个元素转换为表中的一行，从而方便进行查询和分析。处理空数组：当遇到空数组时，可以使用on empty选项来设定默认值，避免查询结果中出现空值。

首先，数组在业务开发中有时需转化为行以利于查询。例如，假设我们有`preferences`字段存储数组，通过`json_table`函数可以将数组内容拆分成单独的列。在遇到空数组时，`on empty`选项可以帮助设定默认值。

MySql中json类型数据的查询以及在MyBatis-Plus中的使用

在MyBatis-Plus框架中，LambdaQueryChainWrapper简化了JSON数据的查询。支持模糊和精准查询，通过apply方法构建自定义SQL，方便实现复杂查询逻辑。LambdaQueryChainWrapper中，使用apply方法进行数据筛选时，能够以占位符形式传入多个参数，提高SQL构建的灵活性。

在MySQL中，JSON类型数据的查询及在MyBatisPlus中的使用方法如下：MySQL中JSON类型数据的查询：基本查询：可以直接通过WHERE子句对JSON字段进行精准或模糊查询。例如，查询某个JSON字段中特定键的值是否等于某个值。数组查询：可以使用中括号和星号或指定数组下标来查询JSON数组中的特定元素。

在 MyBatis Plus 中，使用 JSON_CONTAINS 实现 MySQL JSON 数组的精准匹配需结合数据库原生 JSON 函数，针对纯数组和对象数组分别处理。

问题背景在使用Mybatis-Plus操作数据库时，遇到一个字段更新为null的操作无法成功执行的情况。例如，尝试更新一个字段为duty_json的值为null，但执行更新后，该字段的值仍保持不变，查询结果依然显示为非null数据。问题原因 Mybatis-Plus包含三种FieldStrategy策略：NOT_NULL、ALWAYS和NEVER。

MySQL和MongoDB如何存储和检索JSON数据?

存储格式： MongoDB使用BSON格式存储文档数据，该格式高度兼容JSON。BSON是二进制形式的JSON，它支持更多的数据类型，并且比JSON更高效。底层存储结构：尽管MongoDB使用BSON格式存储数据，但其底层仍采用K/V（键/值）结构存储。这种结构使得MongoDB能够高效地存储和检索文档数据。

MongoDB与MySQL的主要区别体现在数据模型、查询方法、使用场景、扩展性、数据一致性、事务支持、查询优化及社区支持等方面。具体如下：数据模型 MongoDB：作为文档数据库，数据以BSON（二进制JSON）格式存储在文档中，支持任意嵌套结构，无需预定义固定模式。

查询语言也有所不同，MongoDB使用面向文档的查询语言，可以对JSON格式数据进行查询，而MySQL使用SQL语言查询数据库。MongoDB和MySQL在索引方面也存在差异。MongoDB可以对任何属性建立索引，而MySQL只能对表中的列建立索引。

数据结构 MongoDB：存储文档（如JSON格式），支持嵌套结构，可自由定义字段，适合存储复杂、非标准化的数据。MySQL：数据存储在表中，表由行和列组成，需预先定义模式（Schema），包括字段类型和约束条件，结构严格。查询语言 MongoDB：使用JavaScript对象查询（JSON），语法直观，支持动态查询和嵌套对象操作。

集合（Collection）：对应 MySQL 的表，但无需预先定义结构，支持动态字段。文档（Document）：对应 MySQL 的行，以 JSON/BSON 格式存储数据，字段可嵌套。字段（Field）：对应 MySQL 的列，但文档中的字段可动态增减，无需固定模式。MongoDB 的特别之处默认数据库：首次登录时默认进入 test 库。

【2021/12/18】MySQL的json查询之json_contains、json_contains_path_百...

在MySQL中探索JSON查询时，json_contains与json_contains_path功能展现出其独特魅力。这两项特性主要帮助我们在JSON数据中进行精准检索。首先，让我们聚焦于json_contains。这个函数的运行逻辑类似于“大海捞针”，其目的是在指定的JSON数据中寻找特定的“针”或值。

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