mysqljson字段 mysqljson字段查询

Mysql中如何将多条记录变成一个json字符串

JSON_ARRAY([val[, val] ...])

select concat( '[', group_concat( json_object( 'c1 1. row ',c1,'c2',c2 ) ) , ']' ④内置Sharding。)

mysqljson字段 mysqljson字段查询

mysqljson字段 mysqljson字段查询

from table

c#如何将mysql数据库中的数据转换成json字符串

有点想拿这个悬赏，不过我不是做MYSQL的。

你要先分析boday 这个字符串，先去确认它是不是个json格式的数据，然后根据它的结构创建一个相应的类（设叫XXX类），之后才能进行json的解析：

我去给您写一段SQL 的代码，看看是不是对您有所启发。

XXX xxx=Js查询性能的提升：查询不需要遍历所有字符串才能找到数据onConvert.DeserializeObject(boday);

mysql json类型数据 怎么统计指定value值的重复数量？

举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。

1、mysql专门对json数据提供了相应的访问方式，比如你要的其实就是sum函数；

2、sql代码例如：

查询类方法1select sum(data->"$.height") from table_name;

其中的table_name是设你的表名叫table这可以保证MongoDB运行在便宜的PC集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低，避免了“sharding”作的复杂性和成本。_name。

怎么在jsp文件中把已经读取到的MySQL数据库数据存为一个json格式字符串或对象什么的，在js中可作？

mysql> SELECT JSON_REPLACE(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');

⑤第三方支持丰富。(这是与其他的NoSQL相比，MongoDB也具有的优势)查询一条数据：<%JSONObjectjsonObj=newJSONObject()jsonObj.put("name

之前问了之后有一位大哥回答了说“用js给后台的servlet发送一个ajax的请求，在servlet中去请求数据库的数据，并把数据拼接成json格式返回”，还发了个代码，但是完全看不懂，而且我没用过servlet，不知道这是什么。网上找到的在jsp中获取数据方式有这么三种：有什么简单的在jsp中用的代码可以把以上这些方法中得到的数据给集中保存为一个json字符串什么的，就是怎么把那些个getString得到的数据全部处理存到一个json字符串或json格式的对象什么的，有的话代码要怎么加，加在哪里，里，里还是哪，实在是没啥基础，网上找了不少时间才看到好像在jsp中里面包的是ja的语句，大哥们能尽量回答的CODE↓简单易懂点吗？

关于MYSQL查询生成json的一个问题，在线等！

StringstrData=(users,S_USER.class,null,users.size());

您好：

我理mysql> SELECT JSON_EXTRACT('[10, 20, [30, 40]]', '$[1]', '$[0]');解你想生成json的格式数据。

除了通过后端代码模版生成以外，在数据库中就是拼接}jsonString=new();。

mysql json 什么时候开始支持

在PHP5.4, Json新增了一个选项: JSON_UNESCAPED_UNICODE, 故名思议, 就是说, Json不要编码Unicode。echo json_encode($json, JSON_UNESCAPED_UNICODE);

mysql json 时候开始支持

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新项目要设置一个可以动态添加各种字段的属性，一直不想直接以修改数据表列的形式来实现，不仅不优雅，而且如果项目中的每个元素需要增加的属性数量不一致或者是完全南辕北辙的话，那么表就完全乱了。

每次更新前，我们会先查询记录。查询作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。

于是想到了以前的一个项目是靠着横纵表的形式实现的，就是把不确定的每个属性转成一行行的记录，这样就相当于把数据表中不确定的列转成了一行行的记录，这么做的话，每个元素多几个属性少几个属性，无非也就是记录行数的异，完全不影响了。但是这种方式有个弊端就是在查询的时候很不方便，需要把横表转成纵表才行。

正纠结着忽然就想起来MySQL版(5.7)开始支持JSON形式的数据了,这样的话，多存一列的数据，无非就是增加一个key,value了。

于是在网上搜了一下，说这方面的比较少，因此自己找到的说明，详细看了看，记下来，留待以后看。

MySQL 函数分为四类，分别是创建（Create JSON Values）、修改（Modify JSON Values）、查询（Search JSON Values）以及返回json相关属性（Return JSON Value Attributes）的方法。

创建类的方法

创建JSON数组形式的数据

SELECT JSON_ARRAY(1, "abc", NULL, TRUE, CURTIME());

[1, "abc", null, true, "11:30:24.000000"]

JSON_OBJECT([key, val[, key, val] ...])

创建一个JSON对象

SELECT JSON_OBJECT('id', 87, 'name', 'carrot');

{"id": 87, "name": "carrot"}

JSON_ARRAY_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...)

在JSON数组后增加新的数据

mysql> SET @j = '["a", ["b", "c"], "d"]';

mysql> SELECT JSON_ARRAY_APPEND(@j, '$[1]', 1);

["a", ["b", "c", 1], "d"]

JSON_ARRAY_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)

插入数据到JSON中，path为插入的路径

mysql> SELECT JSON_ARRAY_INSERT(@j, '$[1]', 'x');

["a", "x", {"b": [1, 2]}, [3, 4]]

JSON_MERGE(json_doc, json_doc[, json_doc] ...)

合并JSON数据

SELECT JSON_MERGE('[1, 2]', '[true, false]');

[1, 2, true, false]

JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...)

删除一部分JSON数据

mysql> SET @j = '["a", ["b", "c"], "d"]';

mysql> SELECT JSON_REMOVE(@j, '$[1]');

["a", "d"]

JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...)

替换一部分JSON数据

{"a": 10, "b": [2, 3]}

JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] ...)

有存在的数据就替换，没有就插入

mysql> SELECT JSON_SET(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');

{"a": 10, "b": [2, 3], "c": "[true, false]"}

JSON_CONTAINS(json_doc, val[, path])

查找是否包含

mysql> SET @j = '{"a": 1, "b": 2, "c": {"d": 4}}';

mysql> SET @j2 = '1';

mysql> SELECT JSON_CONTAINS(@j, @j2, '$.a');

1mysql> SELECT JSON_CONTAINS(@j, @j2, '$.b');

JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...)

查找path（一般就是key）是否存在

mysql> SET @j = '{"a": 1, "b": 2, "c": {"d": 4}}';

mysql> SELECT JSON_CONTAINS_PATH(@j, 'one', '$.a', '$.e');

1mysql> SELECT JSON_CONTAINS_PATH(@j, 'all', '$.a', '$.e');

JSON_EXTRACT(json_doc, path[, path] ...)

分解JSON 并查询，实际上就是在提供的path下查找值

mysql> SELECT JSON_EXTRACT('[10, 20, [30, 40]]', '$[1]');

20

[20, 10]

JSON_EXTRACT 的替代语法 column->path

以下两种方式等价

mysql> SELECT c, JSON_EXTRACT(c, "$.id"), g

> FROM jemp

> WHERE JSON_EXTRACT(c, "$.id") > 1

> ORDER BY JSON_EXTRACT(c, "$.name");

mysql> SELECT c, c->"$.id", g

> FROM jemp

> WHERE c->"$.id" > 1

> ORDER BY c->"$.name";

JSON_KEYS(json_doc[, path])

提出当前提供path下的key值

SELECT JSON_KEYS('{"a": 1, "b": {"c": 30}}');

["a", "b"]

JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])

按着提供的值去查询，返回path数组

mysql> SET @j = '["abc", [{"k": "10"}, "def"], {"x":"abc"}, {"y":"bcd"}]';

mysql> SELECT JSON_SEARCH(@j, 'one', 'abc');

"$[0]"

mysql> SELECT JSON_SEARCH(@j, 'all', 'abc');

["$[0]", "$[2].x"]

查询JSON自有属性的方法

JSON_DEPTH(json_doc)

查询当前JSON深度

SELECT JSON_DEPTH('[10, {"a": 20}]');

查询当前层级(path)下对象或者数组的元素数量

mysql> SELECT JSON_LENGTH('{"a": 1, "b": {"c": 30}}');

mysql插入json自动转义

returnjsonString.toStrimysql> create table user ( uid int auto_increment,ng();

mysql插入json自动转义方法，通过json_encode后的数据写入Mysql数据库时，mysql对会json_encode值里面有中.add(jo);文的unicode反斜杠进行转义，这是在数据库层的转义。

mysql5.6版本怎么对json进行截取某个具体的值（需要详解）

使用多个mongod进程。我们根据举例1：访问模式将数据库拆分成多个进程。

MySQL 从5.7才开始支持json类型以及解析。comments : [{ by: "Abe", text: "First" },

mongodb和mysql5.7的json哪个更好，优缺点比较

})

与关系型数据库相比，MongoDB的优点：

①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度：

但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定：

> db.blogts.ensureIndex( { "comments.by" : 1 } );②文档结构的存储方式，能够更便捷的获取数据。

对于一个层级式的数据结构来说，如果要将这样的数据使用扁平式的，表状的结构来保存数据，这无论是在查询还是获取数据时都十分困难。

就拿一个“字典项”来说，虽然并不十分复杂，但还是会关系到“定义”、“词性”、“发音”或是“引用”等内容。大部分工程师会将这种模型使用关系型数据库 中的主键和外键表现出来，但把它看作一个“文档”而不是“一系列有关系的表”岂不更好？使用 “dictionary.definition.partOfSpeech='noun'”来查询也比表之间一系列复杂（往往代价也很高）的连接查询方便 且快速。

举例2：在一个关系型数据库中，一篇博客（包含文章内容、评论、评论的投票）会被打散在多张数据表中。在MongoDB中，能用一个文档来表示一篇博客， 评论与投票作为文档数组，放在正文主文档中。这样数据更易于管理，消除了传统关系型数据库中影响性能和水平扩展性的“JOIN”作。

> db.blogts.se({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id :1},

{ by : "Ada", text : "Good t" }]

> db.blogts.find( { "author.name" : "Jane" } )

> db.blogts.findOne({ title : "My First Post", "author.name": "Jane",

{ by : "Ada", text : "Good t" } ]

mysql> SET @j = '["a", {"b": [1, 2]}, [3, 4]]';> db.blogts.find( { "comments.by" : "Ada" } )

举例③：

MongoDB是一个面向文档的数据库，目前由10gen开发并维护，它的功能丰富，齐全，完全可以替代MySQL。在使用MongoDB做产品原型的过程中，我们总结了MonogDB的一些亮点：

使用JSON风格语法，易于掌握和理解：MongoDB使用JSON的变种BSON作为内部存储的格式和语法。针对MongoDB的作都使用JSON风格语法，客户端提交或接收的数据都使用JSON形式来展现。相对于SQL来说，更加直观，容易理解和掌握。

Schema-less，支持嵌入子文档：MongoDB是一个Schema-free的文档数据库。一个数据库可以有多个Collection，每 个Collection是Documents的。Collection和Document和传统数据库的Table和Row并不对等。无需事先定义 Collection，随时可以创建。

Collection中可以包含具有不同schema的文档记录。 这意味着，你上一条记录中的文档有3个属性，而下一条记录的文档可以有10个属 性，属性的类型既可以是基本的数据类型（如数字、字符串、日期等），也可以是数组或者散列，甚至还可以是一个子文档（embed document）。这 样，可以实现逆规范化（denormalizing）的数据模型，提高查询的速度。

③内置GridFS，支持大容量的存储。

GridFS是一个出色的分布式文件系统，可以支持海量的数据存储。

内置了GridFS了MongoDB，能够满足对大数据集的快速范围查询。

提供基于Range的Auto Sharding机制：一个collection可按照记录的范围，分成若干个段，切分到不同的Shard上。

现在网络上的很多NoSQL开源数据库完全属于社区型的，没有支持，给使用者带来了很大的风险。

而开源文档数据库MongoDB背后有商业公司10gen为其提供供商业培训和支持。

而且MongoDB社区非常活跃，很多开发框架都迅速提供了对MongDB的支持。不少知名大公司和网站也在生产环境中使用MongoDB，越来越多的创新型企业转而使用MongoDB作为和Django，RoR来搭配的技术方案。

⑥性能优越：

在使用场合下，千万级别的文档对象，近10G的数据，对有索引的ID的查询不会比mysql慢，而对非索引字段的查询，则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询，而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意，同样写入百万级别的数 据，mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多，基本10分钟以下可以解决。补上一句，观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。

与关系型数据库相比，MongoDB的缺点：

①mongodb不支持事务作。

所以事务要求严格的系统（如果银行系统）肯定不能用它。(这点和优点①是对应的)

关于其原因，在的FAQ中，提到有如下几个方面：

1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。我曾建议作者把字段名作个index，每个字段名用一个字节表示，这样就不用担心字段名取多长 了。但作者的担忧也不无道理，这种索引方式需要每次查询得到结果后把索引值跟原值作一个替换，再发送到客户端，这个替换也是挺耗费时间的。现在的实现算是 拿空间来换取时间吧。

3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。