資料庫json專題及常見問題,json數據錯誤

本文目錄一覽：

• 1、PHP使用POST傳遞json數據的接收與處理問題
• 2、數據存在資料庫里不是更好嗎？為什麼要存在json里呢？
• 3、Oracle資料庫中怎麼處理json字元串，本人小
• 4、關於ajax和json的問題
• 5、如果將json格式數據存儲到類似mysql這樣的關係型資料庫中，怎麼查
• 6、高斯資料庫如何解析json

PHP使用POST傳遞json數據的接收與處理問題

前端傳給伺服器的只是json 格式的字元串，使用json_decode，

mixed json_decode ( string $json [, bool $assoc ] )

var_dump(json_decode($json));

var_dump(json_decode($json, true));

如果不帶參數，則返回為對象

帶上true時，返回數組

foreach($ARR as $k=$v){

echo ‘key=’.$k.’;value=’.$v;

}

單獨處理每個key 和對應的value就好

數據存在資料庫里不是更好嗎？為什麼要存在json里呢？

難道是以JSON的格式儲存，減少資料庫訪問，加快效率。訪問數量少看不出來。當訪問量大的時候，相對減輕伺服器的壓力。貌似是這樣。

Oracle資料庫中怎麼處理json字元串，本人小

Oracle 12.1.0.2版本有一個新功能就是可以存儲、查詢、索引JSON數據格式，而且也實現了使用SQL語句來解析JSON，非常方便。JSON數據在資料庫中以VARCHAR2, CLOB或者BLOB進行存儲。Oracle建議用戶在插入JSON數據之前,使用is_json來驗證輸入JSON數據的正確性。另外，Oracle也提供了相關的函數：

Functions：json_value, json_query, json_table.

Conditions：json_exists, is json, is not json, json_textcontains.

關於ajax和json的問題

朋友你這個問題去csdn豈不是更好，嘿嘿這裡給的財富值不值一提呀

如果將json格式數據存儲到類似mysql這樣的關係型資料庫中，怎麼查

在MySQL與PostgreSQL的對比中，PG的JSON格式支持優勢總是不斷被拿來比較。其實早先MariaDB也有對非結構化的數據進行存儲的方案，稱為dynamic column，但是方案是通過BLOB類型的方式來存儲。這樣導致的問題是查詢性能不高，不能有效建立索引，與一些文檔資料庫對比，優勢並不大，故在社區的反應其實比較一般。當然，MariaDB的dynamic column功能還不僅限於非結構化數據的存儲，但不在本文進行展開。

MySQL 5.7.7 labs版本開始InnoDB存儲引擎已經原生支持JSON格式，該格式不是簡單的BLOB類似的替換。原生的JSON格式支持有以下的優勢：

JSON數據有效性檢查：BLOB類型無法在資料庫層做這樣的約束性檢查

查詢性能的提升：查詢不需要遍歷所有字元串才能找到數據

支持索引：通過虛擬列的功能可以對JSON中的部分數據進行索引

首先我們來看如何在MySQL中使用原生的JSON格式：

mysql create table user ( uid int auto_increment,

– data json,primary key(uid))engine=innodb;

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql insert into user values (NULL,

– ‘{“name”:”David”,”mail”:”jiangchengyao@gmail.com”,”address”:”Shangahai”}’);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql insert into user values (NULL,'{“name”:”Amy”,”mail”:”amy@gmail.com”}’);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

可以看到我們新建了表user，並且將列data定義為了JSON類型。這意味著我們可以對插入的數據做JSON格式檢查，確保其符合JSON格式的約束，如插入一條不合法的JSON數據會報如下錯誤：

mysql insert into user values (NULL,”test”);

ERROR 3130 (22032): Invalid JSON text: “Invalid value” at position 2 in value (or column) ‘test’.

此外，正如前面所說的，MySQL 5.7提供了一系列函數來高效地處理JSON字元，而不是需要遍歷所有字元來查找，這不得不說是對MariaDB dynamic column的巨大改進：

mysql select jsn_extract(data, ‘$.name’),jsn_extract(data,’$.address’) from user;

+—————————–+——————————-+

| jsn_extract(data, ‘$.name’) | jsn_extract(data,’$.address’) |

+—————————–+——————————-+

| “David” | “Shangahai” |

| “Amy” | NULL |

+—————————–+——————————-+

2 rows in set (0.00 sec)

當然，最令人的激動的功能應該是MySQL 5.7的虛擬列功能，通過傳統的B+樹索引即可實現對JSON格式部分屬性的快速查詢。使用方法是首先創建該虛擬列，然後在該虛擬列上創建索引：

mysql ALTER TABLE user ADD user_name varchar(128)

– GENERATED ALWAYS AS (jsn_extract(data,’$.name’)) VIRTUAL;

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql select user_name from user;

+———–+

| user_name |

+———–+

| “Amy” |

| “David” |

+———–+

2 rows in set (0.00 sec)

mysql alter table user add index idx_username (user_name);

Query OK, 2 rows affected (0.01 sec)

Records: 2 Duplicates: 0 Warnings: 0

然後可以通過添加的索引對用戶名進行快速的查詢，這和普通類型的列查詢一樣。而通過explain可以驗證優化器已經選擇了在虛擬列上創建的新索引：

mysql explain select * from user where user_name='”Amy”‘\G

*************************** 1. row ***************************

id: 1

select_type: SIMPLE

table: user

partitions: NULL

type: ref

possible_keys: idx_username

key: idx_username

key_len: 131

ref: const

rows: 1

filtered: 100.00

Extra: NULL

1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以發現MySQL 5.7對於JSON格式堪稱完美，相信PostgreSQL陣營需要尋找新的策略來「攻擊」MySQL了吧。如無意外，還是會停留在優化器這塊，畢竟這塊是目前MySQL必須要克服的最大問題，好在MySQL團隊已經在重構優化器代碼，相信更好的優化器將會在下一個版本中全面爆發。而一大堆文檔資料庫們已經哭暈在廁所了吧。

高斯資料庫如何解析json

高斯資料庫解析json如下：

先將json轉成struct。然後json.Unmarshal即可。json轉struct，可以直接用在線的工具：https：//mholt.github.io/json-to-go/在左邊貼上json後面就生成struct了。

高斯資料庫是由華為於2019年5月15日在北京發布的一款人工智慧原生資料庫。該資料庫支持本地部署、私有雲、公有雲等多種場景。