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数组包含一个由逗号分隔的值列表，并包含在 字符[和]字符中：

JSON对象包含一组由逗号分隔的键值对，并包含在字符{和 }字符中，JSON对象中的键必须是字符串：

在JSON数组元素和JSON对象键值中允许嵌套：

在MySQL中，JSON值被写为字符串。MySQL解析在需要JSON值的上下文中使用的任何字符串，如果它作为JSON无效则会产生错误。

1.JSON_ARRAY 生成json数组

JSON_ARRAY(val1,val2,val3...)生成一个包含指定元素的json数组。

2.JSON_OBJECT 生成json对象

JSON_OBJECT(key1,val1,key2,val2...) 生成一个包含指定K-V对的json object。如果有key为NULL或参数个数为奇数，则抛错。

3.JSON_QUOTE 加"号

JSON_QUOTE(json_val) -- 将json_val用"号括起来。

2.插入记录

创建一个表

插入含有json数组的记录

插入含有json对象的记录

路径表达式对于提取JSON文档的一部分或修改JSON文档的函数很有用，以指定该文档中的 *** 作位置。例如，以下查询从JSON文档中提取具有 name 键的成员的值 ：

路径语法使用前导 $ 字符来表示正在考虑的JSON文档，可选地后跟选择器，它们连续指示文档的更多特定部分：

如果路径表达式中的未加引号的键名称不合法，则必须引用命名键的路径组件。让我们 $ 参考这个值，且密钥都包含空格，必须引用：

可以使用带有 to 关键字的范围来指定JSON数组的子集。

last关键字被支撑为最后一个元素的阵列中的索引的同义词。表单的表达式可用于相对寻址，也可用于范围定义，如下所示： last - * N *

4.JSON_REMOVE()获取JSON文档和一个或多个指定要从文档中删除的值的路径。返回值是原始文档减去文档中存在的路径选择的值

JSON值可以使用进行比较 =、<、<=、>、>=、<>、!=、<=>

JSON值尚不支持以下比较运算符和函数：BETWEEN、IN()、GREATEST()、LEAST()

以上列出的比较运算符和函数是通过将JSON值转换为本机MySQL数值或字符串数​​据类型，使它们具有一致的非JSON标量类型。

JSON值的比较发生在两个级别。第一级比较基于比较值的JSON类型。如果类型不同，则比较结果仅由哪种类型具有更高优先级来确定。如果这两个值具有相同的JSON类型，则使用特定于类型的规则进行第二级比较。

NULL->INTEGER, DOUBLE->STRING->OBJECT->ARRAY->BOOLEAN->DATE->TIME->DATETIME->OPAQUE->BIT->BLOB按此顺序优先级依次变大。

对于具有相同优先级的JSON值，比较规则是特定于类型的：

1） BLOB、BIT、OPAQUE

比较两个值 的第一个字节，其中N是较短值中的字节数。如果N两个值的第一个字节相同，则在较长值之前排序较短的值。

2） DATETIME

表示较早时间点的值在表示稍后时间点的值之前排序。如果两个值最初 分别来自MySQL DATETIME 和 TIMESTAMP 类型，则它们相等，如果它们代表相同的时间点。

3）TIME

两个时间值中较小的一个在较大的值之前排序。

4） DATE`

较早的日期是在最近的日期之前订购的。

5） ARRAY

如果两个JSON数组具有相同的长度并且数组中相应位置的值相等，则它们是相等的。如果数组不相等，则它们的顺序由第一个位置中存在差异的元素确定。首先排序在该位置具有较小值的数组。如果较短数组的所有值都等于较长数组中的相应值，则首先排序较短的数组。

8） STRING

字符串在被比较的两个字符串以词法字典序排序 ，其中 N 是较短字符串的长度。如果 N 两个字符串的第一个 字节相同，则认为较短的字符串小于较长的字符串。

使用MySQL 5.5的半同步复制，可以大大降低数据丢失的风险。

MHA可以与半同步复制结合起来。

如果只有一个slave已经收到了最新的二进制日志，MHA可以将最新的二进制日志应用于其他所有的slave服务器上，因此可以保证所有节点的数据一致性。

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