// MySQL中的json字段 // MySQL5.7.8中引入了json字段，这种类型的字段使用的频率比较低，但是在实际操作中，有些业务仍然在用，我们以此为例，介绍下json字段的操作方法...，info是json字段，插入了三条数据，如上： mysql> select * from test1 where json_extract(info,"$.age")>=30; +------+---...其中： 1、$符号代表的是json的根目录， 2、我们使用$.age相当于取出来了json中的age字段， 3、当然，在函数最前面，应该写上字段名字info 下面来看json中常用的函数： a、json_valid...判断是否是json字段，如果是，返回1，如果不是，返回0 mysql> select json_valid(2); +---------------+ | json_valid(2) | +------...传回执行json字段最上一层的key值 mysql> select json_keys('{"name":"yeyz","score":100}'); +------------------------
MySql之json_extract函数处理json字段 在db中存储json格式的数据，相信大家都或多或少的使用过，那么在查询这个json结构中的数据时，有什么好的方法么？...接下来本文将介绍一下Mysql5.7+之后提供的json_extract函数，可以通过key查询value值 1....字段名来表示查询对应的value 2.使用演示 创建一个测试的表 CREATE TABLE `json_table` ( `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT...小结 本文主要介绍json_extract函数的使用姿势，用于解析字段内value为json串的场景 基本使用姿势 json对象：json_extract('db字段', '$.json串key')...json数组：json_extract('db字段', '$数组下标.json串key')
原文地址： http://mysql.taobao.org/monthly/2017/12/09/ MySQL · 最佳实践 · 如何索引JSON字段 概述 MySQL从5.7.8起开始支持JSON字段...但MySQL并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，至少没有直接对其字段进行索引的方法。本文将介绍利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...接下来我们演示如何借助虚拟字段对其进行索引 增加虚拟字段 虚拟列语法如下 type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( ) [ VIRTUAL|STORED...MySQL只是在数据字典里保存该字段元数据，并没有真正的存储该字段的值。这样表的大小并没有增加。我们可以利用索引把这个字段上的值进行物理存储。...小结 本文介绍了如何在MySQL 5.7中保存JSON文档。为了高效的检索JSON中内容，我们可以利用5.7的虚拟字段来对JSON的不同的KEY来建索引。极大的提高检索的速度。
-- 根据面试管理timeDate日期降序、timeDate时间升序，创建时间升序 SELECT id,create_time, (CASE WHEN JSON_VALID(interview.interviewer_json...) THEN JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(interview.interviewer_json, CONCAT('$.'... FROM td_neo_crm_customer_interview interview -- WHERE CASE WHEN JSON_VALID...(interview.interviewer_json) -- THEN -- JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(interview.interviewer_json
，json_doc为字段，path"$.json"为属性路径) 2、使用 字段->'$.json属性'进行查询条件 mysql5.7.9开始增加了一种简写方式：column->path select json_extract...具体语法规则可以参考： MySQL 5.7新增对JSON支持 https://blog.csdn.net/szxiaohe/article/details/82772881 如何索引JSON字段 MySQL...并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，我们将利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...MySQL只是在数据字典里保存该字段元数据，并没有真正的存储该字段的值。这样表的大小并没有增加。我们可以利用索引把这个字段上的值进行物理存储。...参考：MySQL如何索引JSON字段 https://developer.aliyun.com/article/303208 MyBatis Plus查询json字段 https://blog.csdn.net
--+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------+ | id | select_type | table |...---+-------+------+---------------+------------+---------+-------+------+-------+ 看到表b是全表扫描 , 这是因为b的字段...SIMPLE | b | ref | idx_rule_id | idx_rule_id | 4 | sinanet.a.id | 1 | Using index | MySQL...是只支持一种JOIN算法Nested-Loop Join（嵌套循环链接） 当关联字段有索引时,走的是Index Nested-Loop Join(索引嵌套链接) 没有索引时会走,Block Nested-Loop...Join比Simple Nested-Loop Join多了一个中间join buffer缓冲处理的过程 没有索引时: ?
概述从MySQL 5.7.8版本开始，MySQL引入了对JSON字段的支持，这为处理半结构化数据提供了极大的灵活性。然而，MySQL原生并不支持直接对JSON对象中的字段进行索引。...本文将介绍如何利用MySQL 5.7中的虚拟字段功能，对JSON字段中的数据进行高效索引，以提高查询性能。假设我们有一个记录用户游戏数据的JSON对象，我们希望能够快速检索游戏玩家的相关信息。...接下来，我们将演示如何使用虚拟字段对JSON字段进行索引。...增加虚拟字段虚拟列语法如下type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( ) [ VIRTUAL|STORED ][ UNIQUE [KEY] ] [ [PRIMARY...开发者可以更好地管理和优化JSON数据结构的查询与索引，充分发挥MySQL 5.7在现代应用中的强大能力。
Json字段是从mysql 5.7起加进来的全新的字段类型，现在我们看看在什么情况下使用该字段类型，以及用mybatis如何操作该字段类型 一般来说，在不知道字段的具体数量的时候，使用该字段是非常合适的...("文本框"), TYPE2("下拉框"), TYPE3("单选框"), TYPE4("复选框"), TYPE5("多行文本框"); private String...otherValues，这个值正是我们要存入数据库的Json字段类型映射。...要使用mybatis的数据对Json字段类型的转换，可以先引用一个网上写好的转换器，当然也可以自己写 pom com.github.jeffreyning...字段从数据库取出，还是以上面的案例为例，先在mapper文件中定义一组resultMap type="com.cloud.productprovider.composite.ProviderProduct
解决方案 当数据库使用json类型字段时，mybatisPlus如何对应类型，可以直接查出数据： 添加 @TableName(autoResultMap = true) 字段添加 @TableField...(typeHandler = FastjsonTypeHandler.class) 字段类型使用json 如 com.alibaba.fastjson.JSONObject 如下部分代码： package...// autoResultMap public class Manuscript implements Serializable { @TableId(value = "id", type...JsonFormat(pattern = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss") private LocalDateTime topAt; } 查询构造器 QueryWrapper 使用示例 查询固定字段...pageSize) { QueryWrapper wrapper = new QueryWrapper(); // Manuscript.class中所有字段
xplain语法---type字段案例 今天上班的时候遇到的一个慢日志问题，我在这里进行一个复盘，记录下，也帮助我自己对于explain语法的结果有个更深的了解。...，一个二级联合索引，分别是age和score字段，然后我们插入数据： mysql> select * from test3; +----+-----+-------+ | id | age | score...mysql> explain select age from test3 where score=4; +----+-------------+-------+-------+-------------...--+---------------+---------+------+------+--------------------------+ | id | select_type | table | type...值是index，这里有必要说一下type字段常用的几个值： system:系统表，少量数据，往往不需要进行磁盘IO，速度最快 const: 常量链接 eq_ref: 主键索引或者非空唯一索引的等值扫描
问题是这样的，接到一个需求： 要从其它系统数据库中导出一些数据，发现其中有个字段的值是json字符串，而需求要的是该JSON字符串中某个key对应的value值。 ...需求有了，这个如果只用SQL来处理，能否实现呢，SQL能否处理JSON数据呢，这个数据库是Mysql，看了下版本，发现是8.x，Mysql8中有json函数支持json的处理，so开工探索。..."key": { "innerKey": "This is test" ... }, ... } ] 字段的json如List-1所示，对应的用json_extract...要注意的是该字段中不能含有非json字符串的值，不然json_extract会报错。如下List-2是SQL例子。...://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/json-search-functions.html#function_json-extract (adsbygoogle
首先先放张图 今天聊聊mysql表join连接，其本质是拿主表每条数据取出来和子表每行数据进行循环比较，如果满足则返回，不满足返回null 首先是内连接 两者之间取交集，两边都满足返回，不满足不返回...JOIN 然后是左外连接 左外连接，此时可以理解为理解 左表为主表，右表为子表。...sp_user b ON a.seller_id = b.seller_id WHERE b.seller_id IS NULL 还有一种是全外连接 全外连接是内联结果和不满足条件的行 mysql...UNION SELECT * FROM sp_user a RIGHT OUTER JOIN tb_seller b ON FALSE 另外，阿里开发规范表示 【强制】超过三个表禁止 join...需要 join 的字段，数据类型必须绝对一致；多表关联查询 时，保证被关联的字段需要有索引。
1、mysql5.7开始支持json类型字段； 2、mybatis暂不支持json类型字段的处理，需要自己做处理 项目使用到了这个，网上查了一些资料，实践成功，做记录。...2、MyBatis针对Mysql中json字段的类型处理 SpringBoot中MyBatis 处理 MySQL5.7 的json字段数据 最近学习过程中遇到一个需要将订单数据存入数据库需求，项目是使用...，不想拆分里面的字段，之前没有将 json 格式数据插入 MySQL 数据库的经验，插入的都是拆分后的一个一个字段，如果我想保留数据格式存入数据库又如何处理呢？？...网上查询后，了解到 MySQL 5.7.8 以后版本居然加入了 json 字段，沃德天，好惊喜啊哈哈哈！！！这下有搞头了！...到此为止，MyBatis 自定义转化类后就能自如的对 MySQL 的 json 字段进行处理了。
MMR 解决的不是 join 优化，而是回表优化: mutil-range read , 正如他的名字一样，优化的是离散范围的读，具体是优化在 主键上离散范围的读 如果是从辅助索引读取符合条件的...离散读取主键索引的情况 MMR 做的事情是 把得到的 主键先放在 read_rnd_buffer ，然后排序，然后再去主键索引读取 数据行，这样的话就能减少离散读 BKA 依赖于 MMR 进行 join...在被驱动表有主键的情况下，驱动表读一行就要去 被驱动表通过主键在B+树查找一次，如果可以一次性给许多 主键，并且是有序的话，就能大大提高效率 BKA 用上了 NLJ( index nested loop join...)情况下用不上的 join buffer，每读一行驱动表，就将连接字段放入 join buffer 然后将 join buffer 传给 MMR ，MMR 负责 去连接字段对应的被驱动表的辅助索引上读取主键...，并且放到 read_rnd_buffer ，然后排序，再去被驱动表的主键索引读取行数据 大表 join 对内存的影响： 如果被驱动表是 大表，驱动表也比较大，能被分成几个 join buffer，
介绍 MySQL 中的join可以分为如下三类: INNER JOIN（内连接,或等值连接）：获取两个表中字段匹配关系的记录。...FROM table1 INNER|LEFT|RIGHT JOIN table2 ON conditiona 实例 使用的测试数据库: mysql> select * from student; +--...内连接 对上述两张表进行内连接,连接条件为name字段相等....> 当没有连接条件时,join相当于cross join,即求笛卡尔积. mysql> select * from student join student_grade; +-----------+--...,显示连接后的所有信息,第二张表没有符合条件的信息时,相关字段为空. mysql> select * from student left join student_grade on student.name
四种联接 left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join...(等值联接) 只返回两个表中联结字段相等的行 cross join(交叉联接) 得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积 创建表 CREATE TABLE `product` (`id` int...(等值联接) mysql> select * from product a inner join product_details b on a.id=b.id; +----+...（左联接） mysql> select * from product a left join product_details b on a.id=b.id; +----+--------+----...跟left join相反，不多做解释，MySQL本身不支持所说的full join（全连接），但可以通过union来实现。
解决Object of type 'ndarray' is not JSON serializable在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。...然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。...总结如果你在将NumPy数组转换为JSON格式时遇到了Object of type 'ndarray' is not JSON serializable的错误，不必担心。...下面是一个示例代码，演示了如何解决Object of type 'ndarray' is not JSON serializable错误。...通过这个示例代码，我们可以解决将NumPy数组转换为JSON格式时遇到的Object of type 'ndarray' is not JSON serializable错误，实现对图像数据的存储和传输
mysql 5.7中有很多新的特性，但平时可能很少用到，这里列举2个实用的功能：虚拟列及json字段类型 一、先创建一个测试表： drop table if exists t_people; CREATE...类型的字段，另db编码采用utf8mb4 二、生成测试数据 delimiter // -- 写一段存储过程，方便后面生成测试数据 create procedure batchInsert() begin...五、json检索 又来新需求了：要查profile中手机号为13589135467，并且姓“吴”的人 ? 注意：profile->"$.phone"=xxx 就是json字段的检索语法 ?...参考文章： http://mysqlserverteam.com/generated-columns-in-mysql-5-7-5/ https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7.../en/json.html
前言： 了不起学弟：学长啊，我最近在学习mysql，对于这个join，我也有了自己的一些看法，这个join就差不多就是把两张表连接在一起对吧！...订单表A，字段包括，id，orderNo，productId。 产品表B，字段包括，id，productId，productName。 我们想要拿到一条订单信息，包含主键id，订单编号，产品名称。...这样子，我们查询到的字段就包含A,B中的所有的字段了，如果你想单独拎出来几个也是可以的。...了不起：你这肯定是报错的，你没有个这个字段说明来自于哪个表，程序就没办法知道了。...说完inner join，我们再讲一下 left join吧。left join 和inner join 其实是很相似的。inner join 就是取两张表的交集。
A left join B , B right join A on A.x = B.y 假设 A 100 行， B 1000 行 A 是驱动表，B是被驱动表 1.被驱动表上有索引的情况：(B.y...N 行结合 放到结果集（结果集是最后返回给用户的，不算临时表） 具体只用 100 * k * log (1000) 次的磁盘读，k是不定常数 2.被驱动表上无索引的情况 需要额外内存，被称为 join...buffer join buffer 被放入驱动表，一般选用小的当驱动表（小的度量单位指的是 表行数 * 每行大小） 对于被驱动表，从硬盘读出，并且每读出一行数据（先放在内存），就会取这行数据...对应的条件字段（B.y） 去和内存中的小表一行行比较 把符合条件的驱动表的行 和 从磁盘中读出来的被驱动表的行 放入结果集 具体要比较 100 * 1000 次，但是是内存操作 磁盘读需要...所以，如果驱动表被分成 K 份，就需要读取 被驱动表 K 次 总共需要磁盘 读取次数 = 驱动表行数 + 被驱动表行数 * （驱动表总大小 / join buffer大小）
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