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MySQL5.7中的JSON基本操作指南

时间:2020-09-16 20:28     来源/作者:南丞_

前言

因为项目需要,存储字段存储成了JSON格式,在项目中是将查询出来的值通过jackson转成相应的bean进行处理的,觉得不够简单方便。

MySQL从5.7版本开始就支持JSON格式的数据,操作用起来挺方便的。

建表

在新建表时字段类型可以直接设置为json类型,比如我们创建一张表:

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mysql> CREATE TABLE `test_user`(`id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(50) NOT NULL, `info` JSON);

json类型字段可以为NULL

插入数据:

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mysql> INSERT INTO test_user(`name`, `info`) VALUES('xiaoming','{"sex": 1, "age": 18, "nick_name": "小萌"}');

json类型的字段必须时一个有效的json字符串

可以使用JSON_OBJECT()函数构造json对象:

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mysql> INSERT INTO test_user(`name`, `info`) VALUES('xiaohua', JSON_OBJECT("sex", 0, "age", 17));

使用JSON_ARRAY()函数构造json数组:

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mysql> INSERT INTO test_user(`name`, `info`) VALUES('xiaozhang', JSON_OBJECT("sex", 1, "age", 19, "tag", JSON_ARRAY(3,5,90)));

现在查看test_user表中的数据:

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mysql> select * from test_user;
+----+-----------+--------------------------------------------+
| id | name | info     |
+----+-----------+--------------------------------------------+
| 1 | xiaoming | {"age": 18, "sex": 1, "nick_name": "小萌"} |
| 2 | xiaohua | {"age": 17, "sex": 0}   |
| 3 | xiaozhang | {"age": 19, "sex": 1, "tag": [3, 5, 90]} |
+----+-----------+--------------------------------------------+
3 rows in set (0.04 sec)

查询

表达式: 对象为json列->'$.键', 数组为json列->'$.键[index]'

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mysql> select name, info->'$.nick_name', info->'$.sex', info->'$.tag[0]' from test_user;
+-----------+---------------------+---------------+------------------+
| name | info->'$.nick_name' | info->'$.sex' | info->'$.tag[0]' |
+-----------+---------------------+---------------+------------------+
| xiaoming | "小萌"  | 1  | NULL  |
| xiaohua | NULL  | 0  | NULL  |
| xiaozhang | NULL  | 1  | 3  |
+-----------+---------------------+---------------+------------------+
3 rows in set (0.04 sec)

等价于:对象为JSON_EXTRACT(json列 , '$.键') ,数组为JSON_EXTRACT(json列 , '$.键[index]')

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mysql> select name, JSON_EXTRACT(info, '$.nick_name'), JSON_EXTRACT(info, '$.sex'), JSON_EXTRACT(info, '$.tag[0]') from test_user;
 +-----------+-----------------------------------+-----------------------------+--------------------------------+
| name | JSON_EXTRACT(info, '$.nick_name') | JSON_EXTRACT(info, '$.sex') | JSON_EXTRACT(info, '$.tag[0]')
| +-----------+-----------------------------------+-----------------------------+--------------------------------+
| xiaoming | "小萌"    | 1    | NULL    |
| xiaohua | NULL    | 0    | NULL    |
| xiaozhang | NULL    | 1    | 3    |
+-----------+-----------------------------------+-----------------------------+--------------------------------+
3 rows in set (0.04 sec)

不过看到上面"小萌"是带双引号的,这不是我们想要的,可以用JSON_UNQUOTE函数将双引号去掉

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mysql> select name, JSON_UNQUOTE(info->'$.nick_name') from test_user where name='xiaoming';
+----------+-----------------------------------+
| name | JSON_UNQUOTE(info->'$.nick_name') |
+----------+-----------------------------------+
| xiaoming | 小萌    |
+----------+-----------------------------------+
1 row in set (0.05 sec)

也可以直接使用操作符->>

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mysql> select name, info->>'$.nick_name' from test_user where name='xiaoming';
+----------+----------------------+
| name | info->>'$.nick_name' |
+----------+----------------------+
| xiaoming | 小萌   |
+----------+----------------------+
1 row in set (0.06 sec)

当然属性也可以作为查询条件

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mysql> select name, info->>'$.nick_name' from test_user where info->'$.nick_name'='小萌';
+----------+----------------------+
| name | info->>'$.nick_name' |
+----------+----------------------+
| xiaoming | 小萌   |
+----------+----------------------+
1 row in set (0.05 sec)

值得一提的是,可以通过虚拟列对JSON类型的指定属性进行快速查询。

创建虚拟列:

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mysql> ALTER TABLE `test_user` ADD `nick_name` VARCHAR(50) GENERATED ALWAYS AS (info->>'$.nick_name') VIRTUAL;

注意用操作符->>

使用时和普通类型的列查询是一样:

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mysql> select name,nick_name from test_user where nick_name='小萌';
+----------+-----------+
| name  | nick_name |
+----------+-----------+
| xiaoming | 小萌  |
+----------+-----------+
1 row in set (0.05 sec)

更新

使用JSON_INSERT()插入新值,但不会覆盖已经存在的值

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mysql> UPDATE test_user SET info = JSON_INSERT(info, '$.sex', 1, '$.nick_name', '小花') where id=2;

看下结果

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mysql> select * from test_user where id=2;
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
| id | name | info          | nick_name |
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
| 2 | xiaohua | {"age": 17, "sex": 0, "nick_name": "小花"} | 小花  |
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
1 row in set (0.06 sec)

使用JSON_SET()插入新值,并覆盖已经存在的值

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mysql> UPDATE test_user SET info = JSON_INSERT(info, '$.sex', 0, '$.nick_name', '小张') where id=3;

看下结果

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mysql> select * from test_user where id=3;
+----+-----------+---------------------------------------------------------------+-----------+
| id | name  | info               | nick_name |
+----+-----------+---------------------------------------------------------------+-----------+
| 3 | xiaozhang | {"age": 19, "sex": 1, "tag": [3, 5, 90], "nick_name": "小张"} | 小张  |
+----+-----------+---------------------------------------------------------------+-----------+
1 row in set (0.06 sec)

使用JSON_REPLACE()只替换存在的值

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mysql> UPDATE test_user SET info = JSON_REPLACE(info, '$.sex', 1, '$.tag', '[1,2,3]') where id=2;

看下结果

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mysql> select * from test_user where id=2;
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
| id | name | info          | nick_name |
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
| 2 | xiaohua | {"age": 17, "sex": 1, "nick_name": "小花"} | 小花  |
+----+---------+--------------------------------------------+-----------+
1 row in set (0.06 sec)

可以看到tag没有更新进去

删除

使用JSON_REMOVE()删除JSON元素

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mysql> UPDATE test_user SET info = JSON_REMOVE(info, '$.sex', '$.tag') where id=1;

看下结果

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mysql> select * from test_user where id=1;
+----+----------+----------------------------------+-----------+
| id | name  | info        | nick_name |
+----+----------+----------------------------------+-----------+
| 1 | xiaoming | {"age": 18, "nick_name": "小萌"} | 小萌  |
+----+----------+----------------------------------+-----------+
1 row in set (0.05 sec)

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对服务器之家的支持。

原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000018612255

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