# 使用JSON_OBJECT函数创建一个包含省份名称和省份编码的JSON对象 select JSON_OBJECT('省份名称',province_name,'省份编码',province_code ) from com_province; 实战示例 我们有三张表,分别存储省份信息、地市信息和行政区信息,现在需要给客户端提供一个省市区的json数据,我们就可以使用J
DatabaseUserDatabaseUserCreate DatabaseCreate TableInsert JSON DataQuery JSON Data 3.2 饼状图 以下是一个饼状图,表明不同名字的占比。 33%33%33%JSON Array Name DistributionAliceBobCharlie 4. 结尾 本文对如何在 MySQL 中查询 JSON 数组进行了详细的介绍。我们先创建了数据库和表,插入了 JSON 数据,然后...
2. 解决 JsonArray 类型字段的模糊查询: 存储的数据格式: [{“type”: “10”, “mobile”: “13545678900”, “countryCode”: “86”}] select * from a where mobile_json->’$[*].mobile’ like ‘%135%’ 2.1 解决 JsonArray 类型字段的精确查询: 存储的数据格式: [{“type”: “10”, “mo...
-- 给JSON Array添加新元素UPDATEjson_tableSETjson_data=JSON_ARRAY_APPEND(json_data,'$.names','David')WHEREid=1;-- 假设我们要更新id为1的记录 1. 2. 3. 4. 代码释义 UPDATE json_table SET json_data = ... WHERE id = 1;:更新json_table表中id为1的记录。 JSON_ARRAY_APPEND(json_data, ...
在MySQL中对JSON数组进行模糊查询,可以通过使用JSON_CONTAINS函数结合LIKE操作符来实现。JSON_CONTAINS函数用于检查JSON文档是否包含特定的值,而LIKE操作符则用于执行模糊匹配。 以下是一个示例,展示了如何在MySQL中对JSON数组进行模糊查询: 假设我们有一个表example_table,其中包含一个JSON数组列json_array_column,该列存...
在MySQL中,可以使用json_array函数来拆分数组中的JSON元素。 json_array函数是MySQL 5.7版本引入的一个JSON函数,用于创建JSON数组。它接受多个参数,并将它们作为元素组成一个JSON数组。在拆分数组中的JSON元素时,可以使用json_array函数的结果作为输入。 以下是拆分数组中的JSON元素的步骤: ...
json_array顾名思义就是创建一个数组,实际的用法,我目前没有想到很好的使用场景。使用官方的例子说明一下吧。 例一 select json_array(1,2,3,4); json_array虽然单独使用的场景没找到,但是结合json_contains查询还是可以的,后面的json_contains会详细讲,这里我们使用一个简单的例子 ...
select * from a where JSON_EXTRACT(mobile_json, ‘$[*].mobile’) LIKE ‘%$135%’解决JsonArray 类型字段的精确查询:存储的数据格式: [{“type”: “10”, “mobile”: “13545678900”, “countryCode”: “86”, “name”: 张三的订单}]select * from a where JSON_CONTAINS(mobile_json,JSON_...
json_array_append、json_array_insert顾名思义就是向数组中追加和插入值,因为没有找到合适的例子,所以就使用官方的例子进行说明 数据表 json_array_append 向指定的位置后追加值 例一 特别注意:'$'指的是info字段本身,也可以指定第几项 例二 特别注意:下标不能是负数,会报错,不能超过原本json数量,会被忽略 ...
SELECTJSON_EXTRACT('["apple", 3.14, "banana", 42]','$[0]'); 1. 以上示例将返回 JSON 数组中索引为 0 的元素值: "apple" 1. 我们还可以使用 JSON_EXTRACT 函数来查询 JSON_ARRAY 中的嵌套数据。例如,对于以下 JSON 数组: SELECTJSON_EXTRACT('[{"name": "John", "age": 30}, {"name": ...