mysql json路径用法？

一、mysql json路径用法？

MySQL的JSON路径用法是指在MySQL数据库中对于JSON类型的字段，使用JSON路径来查询、更新和删除其中的数据。

JSON路径类似于XML的XPath，可以通过"."或者"->"来访问JSON对象的属性或者数组元素，并且支持通配符、过滤器、函数等高级操作。

这种用法可以帮助开发者在MySQL中更方便地进行JSON格式的数据处理，提高数据访问的效率和可读性。

二、python如何配置json？

在Python中，可以使用内置的json模块来配置和处理JSON数据。首先，需要导入json模块，然后使用loads()函数将JSON字符串转换为Python对象，或者使用dumps()函数将Python对象转换为JSON字符串。

还可以使用load()和dump()函数来读取和写入JSON文件。在处理JSON数据时，需要注意JSON的语法规则和数据类型，以确保正确解析和生成JSON数据。

三、mysql json类型优缺点？

优点：4、保存数据方便，只需要组装成数组。5、可以减少数据表的查询，减少关联查询，一个查询的结果就可以代替几个查询的结果，降低数据库服务器的压力。

缺点：1、从json中去统计某个字段数据之类的很麻烦，而且效率低。2、查询相对效率较低，操作复杂。

四、python怎么处理多层json？

json可以像字典一样操作，类似这样hjson['series']['title']，就多层处理了

五、mysql的json字段怎么包含？

在MySQL中，JSON字段可以使用JSON数据类型进行包含。这样的字段可以存储JSON格式的数据，包括对象和数组，使得可以更加灵活地存储和查询数据。

通过定义JSON字段，可以很方便地存储和检索复杂的结构化数据，而无需对数据库进行额外的表设计。

JSON字段在存储和检索过程中提供了更多的灵活性和便利性，使得能够更加高效地处理和操作包含大量结构化信息的数据。

六、python MySQL通配符用法？

您可以做的是首先向MySQL询问a list of column names,然后根据该信息生成SQL查询.

SELECT column_name

FROM information_schema.columns

WHERE table_name = 'your_table'

AND column_name LIKE 'word%'

让我们选择列名称.然后你可以用Python做：

"SELECT * FROM your_table WHERE " + ' '.join(['%s = 1' % name for name in columns])

我建议使用SQLAlchemy来代替使用字符串连接,而不是使用字符串连接.

但是,如果您所做的只是限制列数,则根本不需要像这样执行动态查询.数据库的艰苦工作是选择行;向你发送10列中的5列或全部10列几乎没有什么区别.

在这种情况下,只需使用“SELECT * FROM …”并使用Python从结果集中挑选出列.

七、python怎么连接mysql？

Python连接MySQL可以使用MySQL官方的Python驱动器MySQL Connector，需要先安装该驱动器。然后使用Python代码中的connect()函数连接数据库，需要提供主机名、用户名、密码、数据库名等连接信息。

连接成功后，可以使用execute()函数执行SQL查询和更新操作，并使用fetchall()函数获取查询结果。需要注意的是，Python中的MySQL Connector使用的是Unicode编码，需要在使用之前设置编码方式。

八、使用Python操作MySQL中的JSON数据

概述

本文将介绍在MySQL数据库中存储和操作JSON数据的方法，以及使用Python语言进行相关操作的实例。

什么是MySQL中的JSON数据类型？

MySQL从版本5.7.8开始引入了JSON数据类型，允许在表中存储和查询JSON格式的数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于表示结构化数据。MySQL的JSON数据类型支持存储和操作JSON对象、数组和标量值。

如何在MySQL中存储JSON数据？

可以使用以下两种方法在MySQL中存储JSON数据：

1. 使用JSON函数：MySQL提供了一系列的JSON函数，可以将字符串转换成JSON格式，或者将JSON格式转换成其他数据类型。
2. 使用JSON数据类型：在表的列定义中，将列的数据类型设置为JSON，可以直接存储JSON格式的数据。

如何使用Python操作MySQL中的JSON数据？

Python提供了许多库和模块，可以帮助我们连接到MySQL数据库并进行JSON数据的操作。其中，mysql-connector-python是一个流行的Python库，用于与MySQL数据库进行交互。

以下是使用Python操作MySQL中的JSON数据的步骤：

1. 安装mysql-connector-python库：使用pip命令安装mysql-connector-python库。
2. 连接到MySQL数据库：使用mysql-connector-python库提供的函数建立与MySQL数据库的连接。
3. 执行SQL语句：使用execute()函数执行SQL语句，包括查询、插入、更新和删除等操作。
4. 处理返回结果：根据具体的操作，处理execute()函数返回的结果。

使用示例

下面是一个使用Python操作MySQL中的JSON数据的示例，假设有一个存储用户信息的表（users），其中的一列（info）存储了用户的JSON数据。

import mysql.connector

# 连接到MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="yourusername",
    password="yourpassword",
    database="yourdatabase"
)

# 创建游标对象
cursor = cnx.cursor()

# 查询JSON数据
query = "SELECT info FROM users WHERE id = 1"
cursor.execute(query)

# 处理返回结果
result = cursor.fetchone()
json_data = result[0]

# 将JSON字符串转换为Python对象
import json
user_info = json.loads(json_data)

# 打印用户信息
print(user_info['name'])
print(user_info['email'])

# 关闭游标和连接
cursor.close()
cnx.close()
    

总结

本文介绍了在MySQL数据库中存储和操作JSON数据的方法，并提供了一个使用Python操作MySQL中JSON数据的示例。通过使用Python和mysql-connector-python库，我们可以轻松地连接到MySQL数据库，并对其中的JSON数据进行各种操作。

感谢您阅读本文，希望能对您理解和使用MySQL中的JSON数据类型以及使用Python进行相关操作提供帮助。

九、mysql修改语句怎么修改json格式？

可以通过update方法进行批量修改，之后添加必要的条件，针对固定条件的数据进行批量修 改。

sql：update table_name SET age=age+1 where id like '%1111% '; 以上语句就是将id字段中包含1111的age字段，进行加1操作。 备注：如果是全部更新的话，去掉后面的where语句即可。 sql：update table_name SET age=25;

十、mysql使用什么类型存json数据？

我们知道，JSON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储，并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE，实现了JSON到表的转换。

举例一

我们看下简单的例子：

简单定义一个两级JSON 对象

mysql> set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"}, {"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一级：

mysql> select json_keys(@ytt);+-----------------+| json_keys(@ytt) |+-----------------+| ["name"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二级：

mysql> select json_keys(@ytt,'$.name[0]');+-----------------------------+| json_keys(@ytt,'$.name[0]') |+-----------------------------+| ["a", "b"] |+-----------------------------+1 row in set (0.00 sec)

我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。

mysql> select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt;

+-------+--------+

| f1 | f2 |

+-------+--------+

| ytt | action |

| dble | shard |

| mysql | oracle |

+-------+--------+

3 rows in set (0.00 sec)

举例二

再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的JSON结果集。

JSON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ' { "query_block": { "select_id": 1, "cost_info": { "query_cost": "1.00" }, "table": { "table_name": "bigtable", "access_type": "const", "possible_keys": [ "id" ], "key": "id", "used_key_parts": [ "id" ], "key_length": "8", "ref": [ "const" ], "rows_examined_per_scan": 1, "rows_produced_per_join": 1, "filtered": "100.00", "cost_info": { "read_cost": "0.00", "eval_cost": "0.20", "prefix_cost": "0.00", "data_read_per_join": "176" }, "used_columns": [ "id", "log_time", "str1", "str2" ] } }}';

第一级：

mysql> select json_keys(@json_str1) as 'first_object';+-----------------+| first_object |+-----------------+| ["query_block"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二级：

mysql> select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object';+-------------------------------------+| second_object |+-------------------------------------+| ["table", "cost_info", "select_id"] |+-------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)

第三级：

mysql> select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G*************************** 1. row ***************************third_object: ["key","ref","filtered","cost_info","key_length","table_name","access_type","used_columns","possible_keys","used_key_parts","rows_examined_per_scan","rows_produced_per_join"]1 row in set (0.01 sec)

第四级：

mysql> select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {"eval_cost":"0.20","read_cost":"0.00","prefix_cost":"0.00","data_read_per_join":"176"}1 row in set (0.00 sec)

那我们把这个JSON 串转换为表。

SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

"$.query_block"

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH '$.table'

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH '$.key',

a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',

a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',

nested path '$.cost_info'

columns (

a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,

a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',

a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',

a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'

),

a3 varchar(100) PATH '$.key_length',

a4 varchar(100) PATH '$.table_name',

a5 varchar(100) PATH '$.access_type',

a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',

a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',

a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',

a9 varchar(100) PATH '$.key'

),

NESTED PATH '$.cost_info'

columns (

b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'

),

c INT path "$.select_id"

)

) AS tt;

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

| rowid | a1_1 | a1_2 | a1_3 | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

| 1 | id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 1 |

| 1 | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 | 1 |

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

2 rows in set (0.00 sec)

当然，JSON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。