本文目錄一覽:
- 1、數據庫存json 缺點
- 2、如何將 JSON 對象存儲在 SQLite 數據庫中
- 3、如何把數據庫的數據存成json文件
- 4、我存入數據庫的是一個json字符串,現在我想將這個字符串原樣的查出來該怎麼辦
- 5、怎麼在mysql中放入json數據
- 6、json 存儲在數據庫中用什麼格式
數據庫存json 缺點
json數據僅僅只能用於展示display,如果用於條件查詢,數據更新其效率是很低的,而且難於優化,不要嘗試在json字段上進行查詢優化。
雖然mysql5.7支持了json類型,但mysql作為關係型數據庫,對標準化的column-per-value支持更好,包括數據類型限制、長度限制,唯一索引限制,查詢索引優化,外鍵關聯,關聯查詢支持,運算支持等,這些都是json中key無法達到的。
將常用的查詢字段從json數據中剝離出來形成單獨的字段,雖然可以改善查詢問題,但你最好有先見之明,如果後期進行剝離就會涉及代碼修改和數據遷移,遇到多版本的話,還可能出現數據冗餘的問題,處理不好還會出現數據不一致問題,並不僅僅這麼簡單,一定慎用。
存儲json的text類型性能並不樂觀。
大JSON的解析性能同樣不樂觀,而且對於中文數據,純JSON太占空間了。
如何將 JSON 對象存儲在 SQLite 數據庫中
將json對象的
鍵值對,轉化為
ContentValues
對象中的鍵值對(鍵
為表中的字段名),然後插入數據庫就可以了。
dbManager.insert(TABLENAME,
null,
values);
如果您對我的回答有不滿意的地方,還請您繼續追問;
答題不易,互相理解,互相幫助!
如何把數據庫的數據存成json文件
PHP取Mysql數據並轉換為json格式,這很簡單 過程分為取數據-保存為數組-json格式輸出三步 取數據分為連接與查詢(條件等)。
保存為數組也容易,array_push就行 json格式的輸換最為便捷,只需echo json_encode($myArr)即可存成json文件
我存入數據庫的是一個json字符串,現在我想將這個字符串原樣的查出來該怎麼辦
我也遇到過這個,數據庫拿到這個數據是字符串,奇怪的是前後有兩個對雙引號,JSON.parse()轉json就出錯了。。我解決是用正則去掉前後的雙引號,然後得到的就是存進去的字符串的樣子了,然後在轉json就成功了。
怎麼在mysql中放入json數據
我們知道,JSON是一種輕量級的數據交互的格式,大部分NO SQL數據庫的存儲都用JSON。MySQL從5.7開始支持JSON格式的數據存儲,並且新增了很多JSON相關函數。MySQL 8.0 又帶來了一個新的把JSON轉換為TABLE的函數JSON_TABLE,實現了JSON到表的轉換。
舉例一
我們看下簡單的例子:
簡單定義一個兩級JSON 對象
mysql set @ytt='{“name”:[{“a”:”ytt”,”b”:”action”}, {“a”:”dble”,”b”:”shard”},{“a”:”mysql”,”b”:”oracle”}]}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
第一級:
mysql select json_keys(@ytt);+—————–+| json_keys(@ytt) |+—————–+| [“name”] |+—————–+1 row in set (0.00 sec)
第二級:
mysql select json_keys(@ytt,’$.name[0]’);+—————————–+| json_keys(@ytt,’$.name[0]’) |+—————————–+| [“a”, “b”] |+—————————–+1 row in set (0.00 sec)
我們使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 來轉換 @ytt。
mysql select * from json_table(@ytt,’$.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)
舉例二
再來一個複雜點的例子,用的是EXPLAIN 的JSON結果集。
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” ] } }}’;
第一級:
mysql select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—————–+| first_object |+—————–+| [“query_block”] |+—————–+1 row in set (0.00 sec)
第二級:
mysql select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;+————————————-+| second_object |+————————————-+| [“table”, “cost_info”, “select_id”] |+————————————-+1 row in set (0.00 sec)
第三級:
mysql select json_keys(@json_str1,’$.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)
第四級:
mysql select json_extract(@json_str1,’$.query_block.table.cost_info’) as ‘forth_object’\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {“eval_cost”:”0.20″,”read_cost”:”0.00″,”prefix_cost”:”0.00″,”data_read_per_join”:”176″}1 row in set (0.00 sec)
那我們把這個JSON 串轉換為表。
SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,
“$.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)
當然,JSON_table 函數還有其他的用法,我這裡不一一列舉了,詳細的參考手冊。
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json 存儲在數據庫中用什麼格式
JSON的格式非常簡單:名稱/鍵值。之前MySQL版本裡面要實現這樣的存儲,要麼用VARCHAR要麼用TEXT大文本。 MySQL5.7發布後,專門設計了JSON數據類型以及關於這種類型的檢索以及其他函數解析。我們先看看MySQL老版本的JSON存取。
原創文章,作者:小藍,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-hant/n/230516.html