JSON_SEARCH(outline, 'one', 'jy1499917334770') IS NOT NULL OR JSON_SEARCH(outline, 'one', 'jy1499917333339') IS NOT NULL OR JSON_SEARCH(outline, 'one', 'jy1499917331557') IS NOT NULL OR JSON_SEARCH(outline, 'one', 'jy1499917330833') IS NOT NULL OR JSON_SEARCH(outline, 'one', 'j...
function encode_json($arr){ $code = json_encode($arr); return preg_replace("#\\\u([0-9a-f]+)#ie", "iconv('UCS-2', 'UTF-8', pack('H4', '\\1'))", $code); } 方法2:先对需要处理的做urlencode处理,然后json_encode,最后做urldecode处理 function encode_json($str) { return urld...
update mysqltable set form_data=json_replace(form_data,'$.imgupload[0].url',"http://192.168.1.129:99/static/uploadfile/images/bb.png)") where id=xx;
这种方式有两个弊端:一、消耗磁盘 IO,二、消耗网络带宽,如果 JSON 文档比较大,在高并发场景,有可能会打爆网卡。 如果使用的是 JSON 类型,相同的需求,直接使用 SQL 命令就可搞定。不仅能节省网络带宽,结合后面提到的函数索引,还能降低磁盘 IO 消耗。 mysql> create table t(c1 json); Query OK, 0 rows affec...
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into t values('{"id": 87, "name": "carrot"}');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)也可使用函数,常用的有 JSON_ARRAY() 和 JSON_OBJECT(),前者用于构造 JSON 数组,后者用于构造 JSON 对象。如,...
selectextra_json->>'$.group_pattern_explain.ori_loginid_list'fromresult json中常用的函数 json_set、json_insert、json_replace对比 json_set:替换已经存在的值,增加不存在的值。 json_inset:新增不存在的值。 json_replace:替换/修改已经存在的值。
new LambdaQueryChainWrapper<>(baseMapper) .select(Test::getRoleName) .list(); 对应执行的 sql 如下 SELECT roles ->> '$[*].name' AS roleName FROM json_test 这种方法可以在 select 中用MySql 里的函数,比如常用的 SUM、MAX、COUNT 等 @TableField(value = "SUM(money)", insertStrategy = Field...
--json_insert 插入数据--原型 : JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)--mysql>set@j='{ "a": 1, "b": [2, 3]}'; Query OK,0rows affected (0.00sec) mysql>selectjson_insert(@j,'$.a',10,'$.c','[true, false]');+---+|json_insert(@j,'$.a',10,'$.c'...
privatestaticvoidCreateColumns(stringtableName, JObject jsonEntity,stringcolumPrefix ="") { using(testEntities entity =newtestEntities()) { varcolumList = entity.Database.SqlQuery<MysqlColumSchema>("DESCRIBE "+ tableName).ToListAsync();
2.JPA @Query实现mysql中json字段查询 @Query(value = "select * from item where json_extract(item_info,?1) =?2 and item_id in (?3)",nativeQuery = true) List<Item> selectItems( String featuresKey,String featuresValue,List<Long> itemIds); ...