数据库中存储json,数据库中存储的是数据以及数据之间的联系

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数据库存json 缺点

json数据仅仅只能用于展示display,如果用于条件查询,数据更新其效率是很低的,而且难于优化,不要尝试在json字段上进行查询优化。

虽然mysql5.7支持了json类型,但mysql作为关系型数据库,对标准化的column-per-value支持更好,包括数据类型限制、长度限制,唯一索引限制,查询索引优化,外键关联,关联查询支持,运算支持等,这些都是json中key无法达到的。

将常用的查询字段从json数据中剥离出来形成单独的字段,虽然可以改善查询问题,但你最好有先见之明,如果后期进行剥离就会涉及代码修改和数据迁移,遇到多版本的话,还可能出现数据冗余的问题,处理不好还会出现数据不一致问题,并不仅仅这么简单,一定慎用。

存储json的text类型性能并不乐观。

大JSON的解析性能同样不乐观,而且对于中文数据,纯JSON太占空间了。

如何将 JSON 对象存储在 SQLite 数据库中

将json对象的

键值对,转化为

ContentValues

对象中的键值对(键

为表中的字段名),然后插入数据库就可以了。

dbManager.insert(TABLENAME,

null,

values);

如果您对我的回答有不满意的地方,还请您继续追问;

答题不易,互相理解,互相帮助!

如何把数据库的数据存成json文件

PHP取Mysql数据并转换为json格式,这很简单 过程分为取数据-保存为数组-json格式输出三步 取数据分为连接与查询(条件等)。

保存为数组也容易,array_push就行 json格式的输换最为便捷,只需echo json_encode($myArr)即可存成json文件

我存入数据库的是一个json字符串,现在我想将这个字符串原样的查出来该怎么办

我也遇到过这个,数据库拿到这个数据是字符串,奇怪的是前后有两个对双引号,JSON.parse()转json就出错了。。我解决是用正则去掉前后的双引号,然后得到的就是存进去的字符串的样子了,然后在转json就成功了。

怎么在mysql中放入json数据

我们知道,JSON是一种轻量级的数据交互的格式,大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储,并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE,实现了JSON到表的转换。

举例一

我们看下简单的例子:

简单定义一个两级JSON 对象

mysql set @ytt='{“name”:[{“a”:”ytt”,”b”:”action”},  {“a”:”dble”,”b”:”shard”},{“a”:”mysql”,”b”:”oracle”}]}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一级:

mysql select json_keys(@ytt);+—————–+| json_keys(@ytt) |+—————–+| [“name”]        |+—————–+1 row in set (0.00 sec)

第二级:

mysql select json_keys(@ytt,’$.name[0]’);+—————————–+| json_keys(@ytt,’$.name[0]’) |+—————————–+| [“a”, “b”]                  |+—————————–+1 row in set (0.00 sec)

我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。

mysql select * from json_table(@ytt,’$.name[*]’ columns (f1 varchar(10) path ‘$.a’, f2 varchar(10) path ‘$.b’)) as tt;

+——-+——–+

| f1    | f2     |

+——-+——–+

| ytt   | action |

| dble  | shard  |

| mysql | oracle |

+——-+——–+

3 rows in set (0.00 sec)

举例二

再来一个复杂点的例子,用的是EXPLAIN 的JSON结果集。

JSON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ‘ {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “1.00”    },    “table”: {      “table_name”: “bigtable”,      “access_type”: “const”,      “possible_keys”: [        “id”      ],      “key”: “id”,      “used_key_parts”: [        “id”      ],      “key_length”: “8”,      “ref”: [        “const”      ],      “rows_examined_per_scan”: 1,      “rows_produced_per_join”: 1,      “filtered”: “100.00”,      “cost_info”: {        “read_cost”: “0.00”,        “eval_cost”: “0.20”,        “prefix_cost”: “0.00”,        “data_read_per_join”: “176”      },      “used_columns”: [        “id”,        “log_time”,        “str1”,        “str2”      ]    }  }}’;

第一级:

mysql select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—————–+| first_object    |+—————–+| [“query_block”] |+—————–+1 row in set (0.00 sec)

第二级:

mysql select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;+————————————-+| second_object                       |+————————————-+| [“table”, “cost_info”, “select_id”] |+————————————-+1 row in set (0.00 sec)

第三级:

mysql  select json_keys(@json_str1,’$.query_block.table’) as ‘third_object’\G*************************** 1. row ***************************third_object: [“key”,”ref”,”filtered”,”cost_info”,”key_length”,”table_name”,”access_type”,”used_columns”,”possible_keys”,”used_key_parts”,”rows_examined_per_scan”,”rows_produced_per_join”]1 row in set (0.01 sec)

第四级:

mysql select json_extract(@json_str1,’$.query_block.table.cost_info’) as ‘forth_object’\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {“eval_cost”:”0.20″,”read_cost”:”0.00″,”prefix_cost”:”0.00″,”data_read_per_join”:”176″}1 row in set (0.00 sec)

那我们把这个JSON 串转换为表。

SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

“$.query_block”

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH ‘$.table’

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH ‘$.key’,

a1_2 varchar(100) PATH ‘$.ref[0]’,

a1_3 varchar(100) PATH ‘$.filtered’,

nested path ‘$.cost_info’

columns (

a2_1 varchar(100) PATH ‘$.eval_cost’ ,

a2_2 varchar(100) PATH ‘$.read_cost’,

a2_3 varchar(100) PATH ‘$.prefix_cost’,

a2_4 varchar(100) PATH ‘$.data_read_per_join’

),

a3 varchar(100) PATH ‘$.key_length’,

a4 varchar(100) PATH ‘$.table_name’,

a5 varchar(100) PATH ‘$.access_type’,

a6 varchar(100) PATH ‘$.used_key_parts[0]’,

a7 varchar(100) PATH ‘$.rows_examined_per_scan’,

a8 varchar(100) PATH ‘$.rows_produced_per_join’,

a9 varchar(100) PATH ‘$.key’

),

NESTED PATH ‘$.cost_info’

columns (

b1_1 varchar(100) path ‘$.query_cost’

),

c INT path “$.select_id”

)

) AS tt;

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

| rowid | a1_1 | a1_2  | a1_3   | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3   | a4       | a5    | a6   | a7   | a8   | a9   | b1_1 | c    |

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

|     1 | id   | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176  | 8    | bigtable | const | id   | 1    | 1    | id   | NULL |    1 |

|     1 | NULL | NULL  | NULL   | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL     | NULL  | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 |    1 |

+——-+——+——-+——–+——+——+——+——+——+———-+——-+——+——+——+——+——+——+

2 rows in set (0.00 sec)

当然,JSON_table 函数还有其他的用法,我这里不一一列举了,详细的参考手册。

请点击输入图片描述

json 存储在数据库中用什么格式

JSON的格式非常简单:名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储,要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后,专门设计了JSON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。我们先看看MySQL老版本的JSON存取。

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/230516.html

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