现在很多应用环境中都能看到JSON灵活的影子。各阶段数据层次的递归层次，能很好的分辨。一直对MySQL的JSON很期待的，最近才有时间研究一下。
Mysql中需要存储用户的相关证件信息，即存储图片信息， 数量不定。这时候通常采用的做法：
Python从网站上抓取的数据为了可以重复利用，一般都会存储下来，存储方式最简单的会选择存储到文本文件，常见的有方式TXT、CSV、EXCEL等，还有一种方式是将数据存储到数据库，这样也方便管理，常见的关系型数据库有SQLite3、MySQL，非关系型数据库有Redis、MongoDB。那么，这里就简单说明怎么样将数据存储到SQLite3。
MySQL相信大家应该不陌生吧，都知道MySQL有很多数据类型，包括int，char，verchar，这些也是平时建表使用比较多的类型，在MySQL 8引入了新的数据类型——JSON，它使得在数据库中存储和查询 JSON 数据变得更加容易。本文主要是来讲解MySQL新类型JSON的用法讲解。
MySQL从5.7后引入了json数据类型以及json函数，可以有效的访问json格式的数据。json数据类型相对于字符串，具有以下优点：
举个例子： sku商品表 是不是得有id自增代表不用手动创建是吧 spu_id是不是的有。因为你这样商品是哪一个产品下的是吧。比如小米手机产品。商品是各种类型颜色。。。。的小米手机十八 商品标题是不是的有。因为介绍这个商品呀 images是不是应该一般的有。因为图片能勾起人人们的购买欲,. price是不是的有。不说比如要买这个手机多少钱的吗是吧 param是不是的有。各种颜色类型什么的呀 是否上架是否有效是不是也得有。 添加修改时间是不是也得有.
说明：下面所说的存储都是指在MySQL上的存储，暂时不考虑mongodb、ES这些，毕竟引入新的数据库，会让系统更加复杂。
Elasticsearch是面向文档(document oriented)的，这意味着它可以存储整个对象或文档(document)。然而它不仅仅是存储，还会索引(index)每个文档的内容使之可以被搜索。在Elasticsearch中，你可以对文档（而非成行成列的数据）进行索引、搜索、排序、过滤。这种理解数据的方式与以往完全不同，这也是Elasticsearch能够执行复杂的全文搜索的原因之一。
从MySQL5.7.8开始，MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL 支持RFC 7159定义的全部json 数据类型，具体的包含四种基本类型（strings, numbers, booleans, null）和两种结构化类型（objects and arrays）。
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，能够支持billion级别的数据量。 在这个数量级别下还有着非常高的性能。
内存存储性能虽好，但是无法持久化存储，并且容量也是有限的，要将大块数据永久保存起来，还是需要借助文件系统和数据库。我们先来看文件存储。
POSTGRESQL 对json的支持相对某些数据库是非常给力的, json数据的存储和使用在目前系统的开发信息的传递是主导的. 但POSTGRESQL 支持JSON 的方式有两种 JSON 和 JSONB ,到底有什么不同,在项目中应该用那个,都是需要说明的.
最近需要对大数组做存储，需要在serialize序列化和json之间做了选择。因此需要做了性能测试。
Index API 允许我们存储一个JSON格式的文档，使数据可以被搜索。文档通过index、type、id唯一确定。我们可以自己提供一个id，或者也使用Index API 为我们自动生成一个。
Go语言自带的encode/json包提供了对JSON数据格式的编码和解码能力。之前的文章《如何控制Go编码JSON数据格式的行为》已经介绍了编码JSON时常见的几个问题，如何使用encode/json来解决。解码JSON时encode/json包使用UnMarshall或者Decode方法根据开发者提供的存放解码后数据的变量的类型声明来解析JSON并把解码后的数据填充到Go变量里。所以解析JSON的关键其实是如何声明存放解析后数据的变量的类型。
上一篇说了实时数仓并写了一个简单的例子，这些主要来说离线数仓，数据到达kafka后，走了实时和离线两条路，离线条路线的主要流程是采集kafka的数据HDFS中，然后使用Hive进行数仓的建设，因为我们数据来源可能是第三方API，IOT还有其他一些渠道，还有直接从数据库同步过来，那么数据库的数据我们离线这边可能直接使用DataX这种工具同步到HDFS了，就不经过Kafka了，而其他的数据才经过kafka,然后再使用采集程序将数据采集到HDFS。
会话（session）是任何基于 HTTP 的 web 框架的重要组成部分。它使得 web 服务器可以记录重复请求的 HTTP 客户端而不需要对每一次请求重新进行认证。记录会话的方式有多种。其中的一些方法不需要你服务器保持会话数据（如 JSON Web Tokens），而另外一些则需要。
本系列文章基于 5.7.12 版本讲述MySQL的新特性。从安装，文件结构，SQL ,优化 ，运维层面 复制，GITD等几个方面展开介绍 5.7 的新特性和功能。同时也建议大家跟踪官方blog和官方文档，以尽快知悉其新的变化。本文将重点介绍新版本对JSON格式的支持。
//字符型，存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的
需求说明 最近的项目应用到redis数据库，需要将java bean存储在redis数据库。因为需要对数据库中的某个字段进行修改，所以在redis上不能用简单的string类型存储，而要以hash类型
cas客户端接入称之为service，必须经过cas的允许才能进行登录，当然不同的客户端可以做不同的事情，其中包括：
在数据库管理中，有时候我们需要在执行更新操作后，能够获取到更新前的数据记录，以便进行数据对比或者回滚操作。MySQL的存储过程可以帮助我们实现这一需求。本文将深入浅出地讲解如何通过MySQL存储过程获取更新前的记录，并提供具体的代码示例。
首先要import requests库，在终端terminal中输入pip install requests即可安装。
本文来源：https://dev.mysql.com/blog-archive/，爱可生开源社区翻译。
从 MySQL 8.0.17 开始，InnoDB 支持多值索引。多值索引是在存储数组值的列上定义的辅助索引。“一般”索引对于每个数据记录有一个索引记录（1:1）。多值索引中单个数据记录可以具有多个索引记录（N:1）。多值索引用于对 JSON 数组进行索引。例如，在下面的 JSON 文档中，对邮政编码数组定义的多值索引为每个邮政编码创建一个索引记录，每个索引记录引用相同的数据记录。
1、案例介绍 文本框里面输入内容，按下回车，就可以生成待办事项。 点击待办事项复选框，就可以把当前数据添加到已完成事项里面。 点击已完成事项复选框，就可以把当前数据添加到待办事项里面。 但是本页面内容刷新页面不会丢失。 2、toDoList 分析 刷新页面不会丢失数据，因此需要用到本地存储 localStorage 核心思路： 不管按下回车，还是点击复选框，都是把本地存储的数据加载到页面中，这样保证刷新关闭页面不会丢失数据 存储的数据格式：var todolist =
prometheus本身报警规则及服务发现策略基于文件配置很不方便，对于非K8S服务监控经常需要操作配置文件，不利于管理系统平台化建设。实现思路：将相关配置信息存储在MySQL里，加入新的逻辑，实现保留文件加载配置的同时，加载MySQL中的信息， 动态生成 static_config及 alert_rule从而实现报警及监控目标的配置UI化.
在这个应用程序中，我们将创建一个名为 User 的资源类，用于处理用户相关的请求。用户对象将存储在一个名为 users 的字典中，用于模拟数据库操作。以下是示例代码：
背景 BFF Client 使用的 npm 包 request-promise-native 请求微服务接口返回 ID 精度丢失 1713166949059674112 => 1713166949059674000 为什么会丢失？ 存储二进制时小数点的偏移量最大为52位，计算机存储的为二进制，而能存储的二进制为62位，超出就会有舍入操作，因此 JS 中能精准表示的最大整数是 Math.pow(2, 53)，十进制即9007199254740992大于 9007199254740992 的可能会丢失精度 参考
用户认证的原理 在了解使用Flask来实现用户认证之前，我们首先要明白用户认证的原理。假设现在我们要自己去实现用户认证，需要做哪些事情呢？
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？取出String之后再代码中进行解析？
ThinkORM是一个基于PHP和PDO的数据库中间层和ORM类库，以优异的功能和突出的性能著称，现已经支持独立使用，并作了升级改进，提供了更优秀的性能和开发体验，最新版本要求PHP8.0+。
不过由于文档Telnet一直是发送不了数据的状态，就一直没法进一步的测试，等后面写了客户端再说。
根据用户需求，使用fastjson实现Java Bean按字段序列化为json字符串，再根据该json字符串反序列化回Java Bean。
我们继续上一篇golang源码分析：dtm分布式事务（3）分析api服务的源码，位置位于dtmsvr/svr.go：
在以上场景中，由于需要存储的数据量较小，使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外，在存储二进制数据时，应该注意进行合适的编码及格式转换，确保数据的正确性和完整性。
最近开发部门的测试提出一个问题,在我们某一个项目的postgresql V12的服务器上某个表在查询的时候1000行数据竟然跑出了 27秒的"好成绩". 我大PG 的性能这么差,这不能呀. 好请跟着我们来,走近科学, 剥丝抽茧 1000行数据,select * 竟然要27秒 首先我们验证了一下,的确在PG_ADMIN查询平台上,查询很慢这张表的确要20多秒才能将1000行数据展出,但问题是他真的只有1000行. 那么我们先看看到底是为什么. 从上图看的确是如此,并且pg_admin还因为查询时过
半结构化数据是一种灵活多变的数据形式，不受固定结构限制，无需事先定义固定的表结构，为数据存储和分析提供了强大的灵活性及便捷性。常见的半结构化数据包括 XML、JSON、日志文件等。半结构化数据被广泛应用于以下场景：
MySQL 5.7 之后提供了Json类型，是MySQL 结合结构化存储和非结构化存储设计出来的一个类型。
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。擅长 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相关的备份恢复、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相关技术支持、MySQL 相关课程培训等工作。
json文件是一种常见的数据存储文件，比txt看着高级点，比xml看着人性化一点。
有时候，我们创建容器时忘了添加参数 --restart=always ，当 Docker 重启时，容器未能自动启动，
MySQL 作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，拥有丰富的功能集。然而，在日常使用中，有许多功能可能被忽视或误解。本篇文章将对一些 MySQL 中较为冷门的功能进行扫盲，探讨它们为何不常被使用以及在什么情况下可以考虑使用这些功能。
下面是calendar.js插件文件的代码。 //js日历 (function(){ var calendar = function(calendarId){ //日历对象不存在，返回日历 if(!(this instanceof calendar)){ return new calendar(); } //获取当前日历对象 var c =this; //获取引用日历的节点id，这是外面提供的要放哪里的id var calendarId
有时候大家在做电商商品推广的时候会涉及到一些json串的存储，同时在检索的时候会通过json中里面的段就进行相关检索，这样的话就可能会引入虚拟列这个概念。下面用一个简单的例子来介绍一下虚拟列的使用。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时，我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下，然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据，或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
应用程序开发在一个不断变化的环境中进行。用户期望应用程序能够适应迅速变化的业务需求，并在应用程序演化时进行即时更新。所有这些意味着当应用程序发展时，开发人员需要具备最小停机时间或DBA参与的灵活数据持久性机制。关系模型缺乏这种灵活性：表具有静态的“形状”，应用程序更改需要修改表结构（例如添加新列），这通常涉及数据库管理员（DBA）。此外，现有数据可能需要进行修改以适应新的模式。更重要的是，关系方法需要事先设计模式：应用程序的对象（例如“客户订单”）被规范化为存储对象值的表和列。一个应用程序对象通常被规范化为多个表。这意味着现在简单的插入或获取操作需要插入并选择涉及所有参与表的操作，并具有正确的连接条件。开发人员必须理解此映射并使用SQL表达它。
你好啊，技术的朋友们！猫头虎再次为大家服务啦！🐯 在数据库领域，JSON数据处理是一个热门话题，不少小伙伴在搜索“PostgreSQL JSON操作”、“PostgreSQL JSON性能优化”等关键词。在这篇文章里，我会为大家详细讲解《PostgreSQL中的JSON处理：技巧与应用》。一起来挖掘吧！🔍
在数据库的世界里，有一种神器，它以其无与伦比的灵活性和强大的功能，赢得了全球开发者的青睐。它就是——PostgreSQL，一个真正的多模型数据库管理系统。
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