数据库存json专题及常见问题,json数据错误

更新：2022-11-21 12:40

本文目录一览：

PHP使用POST传递json数据的接收与处理问题
数据存在数据库里不是更好吗？为什么要存在json里呢？
Oracle数据库中怎么处理json字符串，本人小
关于ajax和json的问题
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
高斯数据库如何解析json

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 ] )

示例：

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：

CREATE TABLE user (
    uid int auto_increment,
    data json,
    primary key(uid)
) ENGINE=InnoDB;
-- 插入数据
INSERT INTO user VALUES (NULL, '{"name":"David","mail":"jiangchengyao@gmail.com","address":"Shangahai"}');
INSERT INTO user VALUES (NULL, '{"name":"Amy","mail":"amy@gmail.com"}');

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：

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：

SELECT 
    JSON_EXTRACT(data, '$.name'), 
    JSON_EXTRACT(data,'$.address') 
FROM user;

输出：

+-----------------------------+-------------------------------+
| JSON_EXTRACT(data, '$.name') | JSON_EXTRACT(data,'$.address') |
+-----------------------------+-------------------------------+
| "David"                     | "Shangahai"                   |
| "Amy"                       | NULL                          |
+-----------------------------+-------------------------------+

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：

ALTER TABLE user ADD user_name varchar(128)
GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(data,'$.name')) VIRTUAL;
SELECT user_name FROM user;
ALTER TABLE user ADD INDEX idx_username (user_name);

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：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE user_name='"Amy"';

输出：

*************************** 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

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。

数据库json专题及常见问题,json数据错误