JSON Extract MySQL

引言

如今，MySQL 已支持使用 JavaScript 对象表示法来存储半结构化数据。MySQL 表的结构可以存储各种数据，包括 JSON 格式的信息。

在 MySQL 环境中检索 JSON 的重要性是无价的。随着组织中 JSON 在表示复杂数据层次结构中的使用日益增加，高效地提取和利用信息变得至关重要。本文将深入探讨从 MySQL 提取 JSON 的各个方面，以及在处理 JSON 创建的数据时如何获取有价值的信息。本次探索旨在深入了解如何在 MySQL 环境中运用 JSON，从基本的提取操作到处理嵌套的层次结构。在这些内容中，我们将介绍 JSON 检索作为现代数据库实践重要组成部分的实际应用、操作问题以及互操作性。

MySQL 中 JSON 数据类型简介

• JSON 数据类型在 MySQL 中的引入，为数据库管理的可调性和可塑性开启了新篇章。MySQL 纳入 JSON 意味着它能够接受不同形式的数据结构。JSON 以其易于解码和阅读而闻名，可用于非常灵活地存储和处理半结构化数据。
• MySQL 拥有自己的数据类型 JSON，用于存储 JSON 编码的信息。它适用于管理表中复杂信息的多个层级。与传统的关系数据库不同，SQL 的 JSON 没有固定的模式，而是遵循现代的流动数据。

JSON 在 MySQL 表中的存储方式

• 为了增强检索过程，必须了解 JSON 在 MySQL 表中的存储位置和方式。MySQL 中的二进制表示也有助于通过其存储 JSON 数据的效率进行优化，而不会造成数据丢失。这是一种存储模式，可以快速访问以 JSON 格式编码的提取内容。
• 然而，当 JSON 数据被放入 MySQL 表时，它会保留其层次结构以及不同数据片段之间的关系。这种存储机制符合 JSON 的标准，并允许用户在处理关系数据库的同时，保持其数据格式的固有灵活性。

JSON 提取函数

一些专门用于从 MySQL 中存储的复杂 JSON 数据场景中检索数据的函数被相应地使用。这些函数构成了一套技术，有助于解开反序列化数据的复杂性，使我们能够从中精确地获取所需内容。

探索 JSON_EXTRACT 函数

• 就 MySQL 中的 JSON 提取而言，JSON_EXTRACT 是最重要的函数。这种多功能函数允许使用 JSON 路径查询从 JSON 文档中提取值。可以选取 JSON 结构的特定元素或数组，从而实现最适合用户需求的定制化提取。
• JSON_EXTRACT 是遍历层次结构和查询 JSON 数据的宝贵工具。

使用 JSON_VALUE 进行提取

• 关于 JSON 提取工具集，JSON_VALUE 函数增强了从 JSON 文档中提取标量值的精度。该函数极大地简化了提取过程，特别是当目标是单个明确的值时。用户可以通过提供合适的 JSON 路径表达式和预期的数据类型，轻松地从复杂的 JSON 结构中检索所需信息。

JSON_UNQUOTE：提取未加引号的值

• 有一个名为 JSON_UNQUOTE 的函数，在提取存储在字符串中但没有周围引号的 JSON 值时非常有用。然而，此功能有助于拾取未加引号的值，从而消除其他不必要的处理步骤。
• 它的简洁性使得在 MySQL 查询中更容易提取裸 JSON 数据，提高了易用性。

过滤和条件语句

在有效地导航 MySQL 中的 JSON 数据时，过滤和条件语句非常有用。JSON 提取的一个关键方面是能够通过特定参数来缩小查询范围，以获取某些特定的数据。

根据条件提取 JSON 数据

• 按条件查询是高级查询中最重要的一项功能。这使得 MySQL 用户能够在 JSON 路径表达式中包含条件语句。
• 条件有助于用户根据特定先决条件提取元素或数组，从而实现灵活且有针对性的信息检索。当需要对 JSON 编码的数据进行个性化分组以进行分析或呈现时，这种优势非常方便。

使用 JSON 路径表达式过滤结果

• 这是数据提取中结果过滤精度的基础，它依赖于 JSON 路径表达式。这些表达式出现在查询字符串中，当你想要通过特定模式或指定项来过滤文本时，它们就像一个指南针。
• 通过 JSON 路径表达式，用户可以创建复杂而精确的查询，以定位满足特定条件的特定特征或选择性数组。

聚合与分析

MySQL 中 JSON 提取的范围还包括信息的组合和信息解释。在此阶段，专门用于处理 JSON 对象的特定功能和方法得到了广泛利用。

使用 JSON_ARRAYAGG 聚合 JSON 数据

• 因此，JSON_ARRAYAGG 函数成为一个强大的工具，用于聚合 JSON 数据并将非结构化数据排列成结构化数组。此过程有助于根据设定的参数对 JSON 值进行排序并生成结构化格式。
• JSON_ARRAYAGG 在需要整合数据以进行全面分析的情况下特别有用；用户将 JSON 编码内容的精华合并到聚合数组中。当压缩和简化 JSON 以便于后续使用或显示时，这是关键组成部分。

分析提取的 JSON 信息

• 下一阶段涉及更复杂的分析，以从 JSON 格式的聚合数据中提取有用的信息。在这方面，需要对聚合的 JSON 内容进行审查，并尝试查找模式、趋势或特定属性。通过结合 SQL 查询和特定的分析工具，用户将能够获得宝贵的见解，建立隐藏的联系，并全面理解嵌入式 JSON 结构。
• 这对于将未经处理的 JSON 编码数据转化为有意义的情报至关重要，以便做出适当的决策并制定未来战略。

与 MySQL 其他功能集成

• 值得注意的是，从 MySQL 提取 JSON 不仅仅是独立的函数，当与其他可用的数据处理选项集成时，它们会产生一系列查询。
• 本节探讨了 JSON 提取与 MySQL 强大功能的协同工作，证明了 JSON 编码数据能够轻松地与传统的 SQL 活动结合。

JOIN 和子查询中的 JSON 提取

• MySQL 因其利用子查询和 JOIN 来连接两个或多个表（包括 JSON 提取）的方式而成为强大的数据库之一。从而为用户提供了将它们结合使用的机会，将 JSON 提取函数用作 JOIN 条件或子查询的一部分。这种互操作性增强了复杂查询的构建，这些查询将规范化的关系数据与 JSON 的可变格式联系起来。
• 这种方法使 MySQL 查询更加灵活，允许基于提取的 JSON 值 JOIN 表，或在任何子查询中使用 JSON 数据。

将 JSON 函数与传统 SQL 结合使用

• JSON 函数与传统 SQL 操作的结合增强了 MySQL 的分析能力。将 JSON 提取函数无缝集成到 SELECT 语句、WHERE 条件或 ORDER BY 子句中，使用户能够构建同时处理结构化和半结构化数据的单元化查询。
• 这种组合使得能够采用全面的数据处理方式，这种方式具有传统 SQL 的固有优势以及 JSON 检索的灵活和富有表现力的特性。因此，它们创造了一个无缝的查询生态系统，其中消除了关系数据和 JSON 数据之间的任何感知差异，从而产生全面的分析。

示例 1

假设您有一个名为 employees 的表，其中有一个名为 employee_data 的 JSON 列，以下是如何使用 JSON_EXTRACT：

SQL

输出

在此示例中

• CREATE TABLE 语句创建了一个名为 employees 的表，其中包含一个 id 列和一个名为 employee_data 的 JSON 列。
• INSERT INTO 语句向 employees 表中插入了示例数据。
• SELECT 语句使用 JSON_EXTRACT 函数从 employee_data JSON 列中提取特定字段（name、age 和 department）。

示例 2

考虑一个 JSON 数据具有嵌套结构的示例。假设您有一个名为 products 的表，其中有一个名为 product_info 的 JSON 列。JSON 数据代表各种产品的信息，包括产品本身和可用性详情。

SQL

输出

在此示例中

• product_info JSON 列具有一个嵌套结构，其中包含产品本身和可用性的信息。
• JSON_EXTRACT 函数用于从嵌套的 JSON 结构中提取特定字段（name、price、stock 和 location）。