MySQL对JSON类型字段数据进行提取和查询的实现

MySQL对JSON类型字段数据进行提取和查询的实现,第1张

MySQL对JSON类型字段数据进行提取和查询的实现 目录
  • 前言
  • 1. 问题现象
  • 2. 解决方案
  • 3. JSON数据查询
    • 3.1 一般基础查询 *** 作
    • 3.2 一般函数查询 *** 作
  • 4. JSON数据新增更新删除

    前言

    昨天上线后通过系统报警发现了一个bug,于是紧急进行了回滚 *** 作,但是期间有用户下单,数据产生了影响,因此需要排查影响了哪些订单,并对数据进行修复。

    1. 问题现象

    由于bug导致了订单表的customer_extra_info字段的hasFreightInsurance误更新成了“是”,因此需要查询回滚前一共有多少被误更新为“是”的订单,如下图:

    于是查看订单表中customer_extra_info字段类型发现是JSON类型的

    2. 解决方案

    查询资料发现mysql5.7以后提供了一种新的字段格式-json。

    对JSON类型的数据MySQL提供了相关的查询 *** 作。

    先给出查询SQL,后面在介绍MySQL对JSON类型字段的查询 *** 作

    SELECT
    	* 
    FROM
    	( SELECT id, customer_extra_info -> '$.hasFreightInsurance' AS Insurance FROM oms_order_list WHERE project_id = 1 AND update_time > '2022-04-15 16:30:17' ) t 
    WHERE
    	JSON_CONTAINS ( Insurance, JSON_OBJECT ( "value", "是" ) )

    3. JSON数据查询

    3.1 一般基础查询 *** 作

    1、使用 json字段名->’$.json属性’ 进行查询条件

    SELECT
    	id,
    	customer_extra_info
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17'
    	AND customer_extra_info -> '$.maxClaimAmount'=10

    查询结果如下:

     2、关联表查询

    json字段也支持关联表的查询,这里只写出使用方法,不做实例展示。其中deptLeaderId和id分别是dept,dept_leader两个表中的关联字段。

    SELECT * from dept,dept_leader WHERE dept.json_value->'$.deptLeaderId'=dept_leader.json_value->'$.id' ;
    

    3.2 一般函数查询 *** 作

    写到这里大家都发现了,我们查询的json都是整条json数据,这样看起来不是很方便,那么如果我们只想看json中的某个字段怎么办?

    这样就引入了我们的第一个函数:json_extract(字段名,json字段名)

    在详细介绍用法之前我们可以看看官网的函数介绍:

     咱们可以看到官网介绍json_extract()这个函数很详细:Return data from JSON document

    从json中返回字段

    1、函数 json_extract():从json中返回想要的字段

    用法:json_extract(字段名,$.json字段名)
    实例:

    SELECT
    	id,
    	json_extract ( customer_extra_info, '$.hasFreightInsurance' ) AS hasFreightInsurance 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17'

    查询结果如下:

    2、函数JSON_CONTAINS():JSON格式数据是否在字段中包含特定对象 

    用法: JSON_CONTAINS(target, candidate[, path])
    实例:

    SELECT
    	id,
    	customer_extra_info 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17' 
    	AND JSON_CONTAINS ( customer_extra_info, JSON_OBJECT ( "maxClaimAmount", 10 ) )

    查询结果如下:

    3、函数JSON_OBJECT():将一个键值对列表转换成json对象 

    比如我们想查询某个对象里面的值等于多少

    我们可以看到hasFreightInsurance中还有一个对象,里面还有name和value两个属性字段,那么我们应该怎么查询value=否的订单呢。

    用法:JSON_OBJECT([key, val[, key, val] …])
    实例:

    SELECT
    	* 
    FROM
    	( SELECT id, customer_extra_info -> '$.hasFreightInsurance' AS Insurance FROM oms_order_list WHERE project_id = 1 AND update_time > '2022-04-15 16:30:17' ) t 
    WHERE
    	JSON_CONTAINS ( Insurance, JSON_OBJECT ( "value", "否" ) )

    查询结果如下:

    4、函数JSON_ARRAY():创建JSON数组

    ​用法:JSON_ARRAY([val[, val] …])

    实例:我们要查询deptName包含1的数据

    SELECT
    	id,
    	customer_extra_info 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17' 
    	AND JSON_CONTAINS ( customer_extra_info -> '$.deptName', JSON_ARRAY ( "1" ) )

    查询结果如下:

    5、函数JSON_TYPE():查询某个json字段属性类型

    用法:JSON_TYPE(json_val)
    事例:比如我们想查询deptName的字段属性是什么

    SELECT
    	id,
    	customer_extra_info -> '$.deptName',
    	JSON_TYPE ( customer_extra_info -> '$.deptName' ),
    	customer_extra_info -> '$.hasFreightInsurance',
    	JSON_TYPE ( customer_extra_info -> '$.hasFreightInsurance' ) 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17'

    查询结果如下:

    6、函数JSON_EXTRACT() :从JSON文档返回数据 

    这也是我们开发中会经常用到的一个函数

    SELECT
    	* 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17' 
    	AND JSON_CONTAINS ( JSON_EXTRACT ( customer_extra_info, '$.hasFreightInsurance' ), JSON_OBJECT ( "value", "否" ) )

     查询结果如下:

    7、函数JSON_KEYS() :JSON文档中的键数组

     用法:JSON_KEYS(json_value)

    实例:比如我们想查询json格式数据中的所有key

    SELECT
    	id,
    	JSON_KEYS ( customer_extra_info ) 
    FROM
    	oms_order_list 
    WHERE
    	project_id = 1 
    	AND update_time > '2022-04-15 16:30:17'

     查询结果如下:

    4. JSON数据新增更新删除

    接下来的3种函数都是新增数据类型的:
    JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] …)
    JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] …)
    JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] …)

    1、函数JSON_SET() :将数据插入JSON格式中,有key则替换,无key则新增
    这也是我们开发过程中经常会用到的一个函数

    用法:JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] …)

    实例:比如我们想针对id=2的数据新增一组:newData:新增的数据,修改deptName为新增的部门1
    sql语句如下:

    update dept set json_value=JSON_SET('{"deptName": "部门2", "deptId": "2", "deptLeaderId": "4"}','$.deptName','新增的部门1','$.newData','新增的数据') WHERE id=2;
     
    select * from dept WHERE id =2

    结果:

    注意:json_doc如果不带这个单元格之前的值,之前的值是会被新值覆盖的,比如我们如果更新的语句换成:

    update dept set json_value=JSON_SET('{"a":"1","b":"2"}','$.deptName','新增的部门1','$.newData','新增的数据') WHERE id=2

    我们可以看到这里json_doc是{“a”:“1”,“b”:“2”},这样的话会把之前的单元格值覆盖后再新增/覆盖这个单元格字段

    结果:

    2、函数JSON_INSERT():插入值(往json中插入新值,但不替换已经存在的旧值)
    用法:JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] …)

     实例:

    UPDATE dept set json_value=JSON_INSERT('{"a": "1", "b": "2"}', '$.deptName', '新增的部门2','$.newData2','新增的数据2') 
    WHERE id=2

    结果:

     我们可以看到由于json_doc变化将之前的值覆盖了,新增了deptName和newData2.
    如果我们再执行以下刚才的那个sql,只是换了value,我们会看到里面的key值不会发生变化。
    因为这个函数只负责往json中插入新值,但不替换已经存在的旧值。

    3、函数JSON_REPLACE()
    用法:JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] …)

    用例:
    如果我们要更新id=2数据中newData2的值为:更新的数据2

    sql语句如下:

    UPDATE dept set json_value=JSON_REPLACE('{"a": "1", "b": "2", "deptName": "新增的部门2", "newData2": "新增的数据2"}', '$.newData2', '更新的数据2') WHERE id =2;
     
    select * from dept WHERE id =2

    结果:

    4、函数JSON_REMOVE() :从JSON文档中删除数据
    用法:JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] …)

    举例:删除key为a的字段。

    UPDATE dept set json_value=JSON_REMOVE('{"a": "1", "b": "2", "deptName": "新增的部门2", "newData2": "更新的数据2"}','$.a') WHERE id =2;

    结果:

    5、函数JSON_SEARCH() :用于在json格式中查询并返回符合条件的节点
    这是一个非常强大的函数

    到此这篇关于MySQL对JSON类型字段数据进行提取和查询的实现的文章就介绍到这了,更多相关MySQL JSON字段提取和查询内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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    原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/2996961.html

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