MySQL中json_extract()函数的使用实例

MySQL中json_extract()函数的使用实例 目录

• MySQL中json_extract()函数的使用
• 一、初始化
• 二、执行json_extract()
• MySql中json_extract函数的一个特殊之处
• 在MySql中，是这样的
• 而在Oracle中，是这样的

MySQL中json_extract()函数的使用

作用：截取数据库中指定字段中存储的json数据中的某个字段对应的值

要做做什么？（根据数据库中相关表字段中存储的json格式的数据，然后以SQL语句的形式取出其中指定key对应的值，最终整理汇总为一张视图供以后的方便使用）

一、初始化

1、初始化表结构

CREATE TABLE `cus_history` (
  `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id',
  `customer_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '客户id',
  `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '姓名',
  `sex` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `sex_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '性别',
  `birthday` date DEFAULT NULL COMMENT '出生日期',
  `birtydaytype` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '出生日期类型',
  `birtydaytype_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '生日类型',
  `age` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '年龄',
  `nation` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '民族',
  `nation_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '民族',
  `religion` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '宗教',
  `religion_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '宗教',
  `phone` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '手机',
  `marriage` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '婚姻',
  `marriage_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '婚姻',
  `service_gradation` char(4) DEFAULT NULL COMMENT '服务等级',
  `service_gradation_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '服务等级',
  `occupation` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '职业',
  `occupation_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '职业',
  `education` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '教育程度',
  `education_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '学历',
  `blood` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '血型',
  `blood_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '血型',
  `blood_rh` char(2) DEFAULT NULL COMMENT 'rh血型',
  `blood_rh_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 'rh血型',
  `kind` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '顾客类型',
  `kind_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '顾客类型',
  `gradation` char(2) DEFAULT NULL COMMENT '顾客级别',
  `gradation_name` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '顾客级别',
  `register_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '户口地址',
  `contact_addr` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '联系地址',
  `address_backup` text COMMENT '地址归档',
  `relations_backup` text COMMENT '联系人归档',
  `allowancetype_backup` text COMMENT '津贴归档',
  `medicaltype_backup` text COMMENT '医保类型归档',
  `deformitytype_backup_json` json DEFAULT NULL,
  `deformitytype_backup` text COMMENT '残疾类型归档',
  `history_disease_backup_json` json DEFAULT NULL,
  `history_disease_backup` text COMMENT '疾病史归档',
  `history_drug_backup_json` json DEFAULT NULL,
  `history_drug_backup` text COMMENT '用药史归档',
  `history_allergy_backup` text COMMENT '过敏史归档',
  `history_operation_backup` text COMMENT '手术史归档',
  `history_bloodtrans_backup` text COMMENT '输血史归档',
  `history_injury_backup` text COMMENT '外伤史归档',
  `history_familydisease_backup` text COMMENT '家族疾病史归档',
  `history_geneticdisease_backup` text COMMENT '遗传史归档',
  `isvalid` char(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '是否可用',
  `sts` char(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '是否删除',
  `create_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '创建人',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  `modify_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '修改人',
  `modify_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间',
  `remark` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '备注',
  `height` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '身高',
  `weight` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '体重',
  `identity` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '身份z号',
  `telephone` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '固定电话',
  `service_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '服务order_id',
  `china_birthday` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '农历生日',
  `user_service_id` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '服务id',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3835 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户历史档案';

2、插入相关数据

INSERT INTO `guns_uts_hs`.`cus_history`(`id`, `customer_id`, `name`, `sex`, `sex_name`, `birthday`, `birtydaytype`, `birtydaytype_name`, `age`, `nation`, `nation_name`, `religion`, `religion_name`, `phone`, `marriage`, `marriage_name`, `service_gradation`, `service_gradation_name`, `occupation`, `occupation_name`, `education`, `education_name`, `blood`, `blood_name`, `blood_rh`, `blood_rh_name`, `kind`, `kind_name`, `gradation`, `gradation_name`, `register_addr`, `contact_addr`, `address_backup`, `relations_backup`, `allowancetype_backup`, `medicaltype_backup`, `deformitytype_backup_json`, `deformitytype_backup`, `history_disease_backup_json`, `history_disease_backup`, `history_drug_backup_json`, `history_drug_backup`, `history_allergy_backup`, `history_operation_backup`, `history_bloodtrans_backup`, `history_injury_backup`, `history_familydisease_backup`, `history_geneticdisease_backup`, `isvalid`, `sts`, `create_id`, `create_time`, `modify_id`, `modify_time`, `remark`, `height`, `weight`, `identity`, `telephone`, `service_id`, `china_birthday`, `user_service_id`) VALUES (3832, 53543, 'Object', '01', '男', '2017-09-02', '02', '阳历', '2', '01', '汉族', '03', '佛教', '18595921011', '01', '已婚', '1000', '轻度依赖', '01', '国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人', '01', '研究生', '01', 'A型', '01', '阴性', NULL, NULL, NULL, NULL, '河南省信阳市平桥区', '杭州市下城区西湖文化广场', NULL, '[{\"contactnumber\":\"18598961010\",\"name\":\"小黑\",\"relationtype\":\"06\",\"relationtypeName\":\"弟弟\",\"remark\":\"0\"},{\"contactnumber\":\"18598971010\",\"name\":\"小白\",\"relationtype\":\"05\",\"relationtypeName\":\"哥哥\",\"remark\":\"0\"},{\"contactnumber\":\"18597981010\",\"name\":\"小明\",\"relationtype\":\"09\",\"relationtypeName\":\"儿子\",\"remark\":\"1\"}]', '{\"allowance\":\"01\",\"allowanceName\":\"国家定期抚恤补助优抚对象\"}', '{\"isdefault\":\"1\",\"medicalvalue\":\"城镇职工基本医疗保险\"}', NULL, '[]', NULL, '[{\"diseasename\":\"糖尿病\",\"isdefault\":\"1\"},{\"diseasename\":\"冠心病\",\"isdefault\":\"1\"},{\"diseasename\":\"慢性阻塞性肺病\",\"isdefault\":\"1\"}]', NULL, '[]', '[{\"drugname\":\"青霉素\",\"isdefault\":\"1\"},{\"drugname\":\"磺胺\",\"isdefault\":\"1\"}]', '[{\"operationdate\":\"2019-11-01\",\"operationname\":\"肠胃炎手术\"}]', '[{\"historyname\":\"二次输血的\",\"modifyId\":225,\"transdate\":\"2019-11-01\"}]', '[{\"historyname\":\"破皮流血\",\"injurydate\":\"2019-11-01\"}]', '[{\"diseasename\":\"糖尿病\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"01\",\"relationtypeName\":\"父亲\"},{\"diseasename\":\"脑卒中\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"01\",\"relationtypeName\":\"父亲\"},{\"diseasename\":\"冠心病\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"02\",\"relationtypeName\":\"母亲\"},{\"diseasename\":\"慢性阻塞性肺病\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"02\",\"relationtypeName\":\"母亲\"},{\"diseasename\":\"慢性阻塞性肺病\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"03\",\"relationtypeName\":\"兄弟姐妹\"},{\"diseasename\":\"恶性肿瘤\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"03\",\"relationtypeName\":\"兄弟姐妹\"},{\"diseasename\":\"肝炎\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"04\",\"relationtypeName\":\"子女\"},{\"diseasename\":\"结核病\",\"isdefault\":\"1\",\"relationtype\":\"04\",\"relationtypeName\":\"子女\"}]', '[{\"createTime\":\"2019-11-02\",\"diseasename\":\"开心病\",\"index\":1}]', '1', '1', 225, '2019-11-02 11:31:15', 225, '2019-11-02 11:31:15', NULL, '', '', '000000201709020012', NULL, 254790, '2017年七月十二', 40558);

二、执行json_extract()

1、使用json_extract()来处理数据

2、使用方式

• $ . paramsName：取出一个key对应的value。
• $ **.paramsName 、$ .[*].paramsName：取出json数组所有该字段key对应的value并以，的方式拼接在一起

MySql中json_extract函数的一个特殊之处

MySql自5.7之后开始支持json类型，相应的解析函数主要是json_extract(与 *** 作符“->”等效)。

不过与其它数据库的类似函数（如oradle的json_value）相比，当json的值是字符类型时，json_extract的结果略有不同。

在MySql中，是这样的

而在Oracle中，是这样的

可见，差别在于MySql的json_extract的返回值会带上两个双引号。

而当json的值是数值型时，没有差别。

为保持各种情况下的一致，在MySql中要解析json，还需再加上json_unquote函数以去掉双引号：

json_unquote(json_extract())的等效 *** 作符是“->>”。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。