使用INSERT语句并将JSON字符串分配给JSON列。例如: 代码语言:txt 复制 INSERT INTO YourTable (ID, JSONColumn) VALUES (1, '{"name": "John", "age": 30, "address": {"street": "123 Street", "city": "New York"}}') 检索JSON数据。使用SELECT语句和内置JSON函数来查询JSON数据。例如,要获取名...
SET@json_data=' { "id": 1, "name": "John Doe", "age": 30, "email": "johndoe@example.com" } '; 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 步骤3:将JSON数据插入到MySQL数据库中 最后,我们需要将JSON数据插入到MySQL数据库中。 -- 插入JSON数据INSERTINTOmy_table(json_data)VALUES(@json_data);...
可以使用CREATE TABLE语句定义表结构,包括列名和数据类型。 解析JSON文件:使用OPENROWSET函数和OPENJSON函数来解析JSON文件。OPENROWSET函数用于打开JSON文件,而OPENJSON函数用于将文件中的JSON数据转换成表格形式。 插入数据:将解析后的JSON数据插入到目标表中。使用INSERT INTO语句,将JSON数据的各个字段映射到目标表的...
INSERT INTO @Strings (StringValue) SELECT @token -- and replace the string with a token SELECT @JSON=STUFF(@json, @start, @end+1, '@string'+CONVERT(NVARCHAR(5), @@identity)) END -- all strings are now removed. Now we find the first leaf. WHILE 1=1 --forever until there is not...
INSERT INTO tableName(表名) ( BillName , --单号 SendDate , --送检时间 ShippingDate , --出货日期 PackagingDate ,--打包日期 ProductName , --料号(带出NVT机种、测试设备) Qty --数量、 ) SELECT * FROM OPENJSON(@JsonData) WITH( BillName NVARCHAR(50) '$.BillName' , --单号 SendDate...
create table user ( id bigint not null auto_increment, user_name varchar(10), age int, primary key(id) ); # # JSON定义的User表 # db.user.insert({ user_name:"tom", age:30 }) db.createCollection("user") 1. 2. 3. 4.
INSERTINTOPerson (id, name, surname, age, dateOfBirth)SELECTid, firstNAme, lastName, age, dateOfBirthFROMOPENJSON(@json)WITH(idint, firstNamenvarchar(50), lastNamenvarchar(50), ageint, dateOfBirth datetime2) So, this is a single command that directly imports your JSON into table. You ...
insert into print_table select doublemap['inner_map']['key'], count(data.snapshots[1].url), `type`, TUMBLE_START(proctime, INTERVAL '30' second) as t_start from documents_source group by TUMBLE(proctime, INTERVAL '30' second),funcName,`type`,doublemap['inner_map']['key'] 关键信息...
INSERT INTO @myHierarchy SELECT * from #hierarchy SELECT dbo.ToJSON(@MyHierarchy) And it won’t surprise you that the string is more or less identical to the one we got in PowerShell. Of course, reading a JSON string as a table is rather easier. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12...