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数据库json专题及常见问题,json数据错误

数据库json专题及常见问题,json数据错误

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PHP使用POST传递json数据的接收与处理问题

前端传给服务器的只是json 格式的字符串,使用json_decode,

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

var_dump(json_decode($json));

var_dump(json_decode($json, true));

如果不带参数,则返回为对象

带上true时,返回数组

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

echo 'key='.$k.';value='.$v;

}

单独处理每个key 和对应的value就好

数据存在数据库里不是更好吗?为什么要存在json里呢?

难道是以JSON的格式储存,减少数据库访问,加快效率。访问数量少看不出来。当访问量大的时候,相对减轻服务器的压力。貌似是这样。

Oracle数据库中怎么处理json字符串,本人小

Oracle 12.1.0.2版本有一个新功能就是可以存储、查询、索引JSON数据格式,而且也实现了使用SQL语句来解析JSON,非常方便。JSON数据在数据库中以VARCHAR2, CLOB或者BLOB进行存储。Oracle建议用户在插入JSON数据之前,使用is_json来验证输入JSON数据的正确性。另外,Oracle也提供了相关的函数:

Functions:json_value, json_query, json_table.

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

关于ajax和json的问题

朋友你这个问题去csdn岂不是更好,嘿嘿这里给的财富值不值一提呀

如果将json格式数据存储到类似mysql这样的关系型数据库中,怎么查

在MySQL与PostgreSQL的对比中,PG的JSON格式支持优势总是不断被拿来比较。其实早先MariaDB也有对非结构化的数据进行存储的方案,称为dynamic column,但是方案是通过BLOB类型的方式来存储。这样导致的问题是查询性能不高,不能有效建立索引,与一些文档数据库对比,优势并不大,故在社区的反应其实比较一般。当然,MariaDB的dynamic column功能还不仅限于非结构化数据的存储,但不在本文进行展开。

MySQL 5.7.7 labs版本开始InnoDB存储引擎已经原生支持JSON格式,该格式不是简单的BLOB类似的替换。原生的JSON格式支持有以下的优势:

JSON数据有效性检查:BLOB类型无法在数据库层做这样的约束性检查

查询性能的提升:查询不需要遍历所有字符串才能找到数据

支持索引:通过虚拟列的功能可以对JSON中的部分数据进行索引

首先我们来看如何在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)

可以看到我们新建了表user,并且将列data定义为了JSON类型。这意味着我们可以对插入的数据做JSON格式检查,确保其符合JSON格式的约束,如插入一条不合法的JSON数据会报如下错误:

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,正如前面所说的,MySQL 5.7提供了一系列函数来高效地处理JSON字符,而不是需要遍历所有字符来查找,这不得不说是对MariaDB dynamic column的巨大改进:

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)

当然,最令人的激动的功能应该是MySQL 5.7的虚拟列功能,通过传统的B+树索引即可实现对JSON格式部分属性的快速查询。使用方法是首先创建该虚拟列,然后在该虚拟列上创建索引:

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

然后可以通过添加的索引对用户名进行快速的查询,这和普通类型的列查询一样。而通过explain可以验证优化器已经选择了在虚拟列上创建的新索引:

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)

可以发现MySQL 5.7对于JSON格式堪称完美,相信PostgreSQL阵营需要寻找新的策略来“攻击”MySQL了吧。如无意外,还是会停留在优化器这块,毕竟这块是目前MySQL必须要克服的最大问题,好在MySQL团队已经在重构优化器代码,相信更好的优化器将会在下一个版本中全面爆发。而一大堆文档数据库们已经哭晕在厕所了吧。

高斯数据库如何解析json

高斯数据库解析json如下:

先将json转成struct。然后json.Unmarshal即可。json转struct,可以直接用在线的工具:https://mholt.github.io/json-to-go/在左边贴上json后面就生成struct了。

高斯数据库是由华为于2019年5月15日在北京发布的一款人工智能原生数据库。该数据库支持本地部署、私有云、公有云等多种场景。

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