10分钟了解MySQL5.7对原生JSON的支持与用法-低调大师

10分钟了解MySQL5.7对原生JSON的支持与用法

2016-09-28 708

Part1:JSON格式的支持

MySQL5.7版本终于支持了原生的JSON格式,即将关系型数据库和文档型NO_SQL数据库集于一身。本文接下来将对这特性分别就MySQL5.7和MariaDB10.1各自实现的方法异同进行介绍和演示。

Part2:创建相应表结构

[root@HE3 ~]# mysql -V

mysql Ver 14.14 Distrib 5.7.15, for linux-glibc2.5 (x86_64) using EditLine wrapper

mysql> create database helei;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> use helei;
Database changed
mysql> create table helei (id int(10) unsigned NOT NULL,context json default null,primary key(id));
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql> show create table helei \G
*************************** 1. row ***************************
       Table: helei
Create Table: CREATE TABLE `helei` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL,
  `context` json DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.02 sec)

Part3:构造数据&测试

mysql> desc helei;
+---------+------------------+------+-----+---------+-------+
| Field   | Type             | Null | Key | Default | Extra |
+---------+------------------+------+-----+---------+-------+
| id      | int(10) unsigned | NO   | PRI | NULL    |       |
| context | json             | YES  |     | NULL    |       |
+---------+------------------+------+-----+---------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)

mysql> insert into helei values(1,'{"name":"贺磊","age":100}'),(2,'{"name":"陈加持","age":30}'),(3,'{"name":"于浩","age":28}');
Query OK, 3 rows affected (0.00 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> select * from helei;
+----+----------------------------------+
| id | context                          |
+----+----------------------------------+
|  1 | {"age": 100, "name": "贺磊"}     |
|  2 | {"age": 30, "name": "陈加持"}    |
|  3 | {"age": 28, "name": "于浩"}      |
+----+----------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)


mysql> select id,JSON_EXTRACT(context,'$.name') name,JSON_EXTRACT(context,'$.age') age from helei;
+----+-------------+------+
| id | name        | age  |
+----+-------------+------+
|  1 | "贺磊"      | 100  |
|  2 | "陈加持"    | 30   |
|  3 | "于浩"      | 28   |
+----+-------------+------+
3 rows in set (0.00 sec)
获取Key-Value

mysql> select id,json_keys(context) from helei;
+----+--------------------+
| id | json_keys(context) |
+----+--------------------+
|  1 | ["age", "name"]    |
|  2 | ["age", "name"]    |
|  3 | ["age", "name"]    |
+----+--------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
获取全部Key

mysql> update helei set context=JSON_INSERT(context,'$.name',"贺磊",'$.address','beijing')where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from helei;
+----+------------------------------------------------------+
| id | context                                              |
+----+------------------------------------------------------+
|  1 | {"age": 100, "name": "贺磊", "address": "beijing"}   |
|  2 | {"age": 30, "name": "陈加持"}                        |
|  3 | {"age": 28, "name": "于浩"}                          |
+----+------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
增加Key-Value

mysql> update helei set context=JSON_SET(context,'$.name',"高穷帅")where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from helei;
+----+---------------------------------------------------------+
| id | context                                                 |
+----+---------------------------------------------------------+
|  1 | {"age": 100, "name": "高穷帅", "address": "beijing"}    |
|  2 | {"age": 30, "name": "陈加持"}                           |
|  3 | {"age": 28, "name": "于浩"}                             |
+----+---------------------------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
变更key-value

mysql> update helei set context=JSON_REMOVE(context,'$.name') where id=1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from helei;
+----+------------------------------------+
| id | context                            |
+----+------------------------------------+
|  1 | {"age": 100, "address": "beijing"} |
|  2 | {"age": 30, "name": "陈加持"}      |
|  3 | {"age": 28, "name": "于浩"}        |
+----+------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
删除Key-Value

JSON格式存储BLOB的测试

Part1:Dynamic Columns处理方式的异同

①MySQL5.7的动态列JSON格式存储

mysql> insert into helei_blob values(1,'{"name":"贺磊","age":100}'),(2,'{"name":"陈加持","age":30}'),(3,'{"name":"于浩","age":28}');
Query OK, 3 rows affected (0.01 sec)
Records: 3  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> select * from helei_blob;
+----+-------------------------------+
| id | blob_col                      |
+----+-------------------------------+
|  1 | {"name":"贺磊","age":100}     |
|  2 | {"name":"陈加持","age":30}    |
|  3 | {"name":"于浩","age":28}      |
+----+-------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)

②MariaDB的动态列JSON格式存储

MariaDB [helei]> create table helei (id int(10) unsigned NOT NULL,context json default null,primary key(id));
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MariaDB server version for the right syntax to use near 'json default null,primary key(id))' at line 1
可以看到MariaDB并不能直接存储JSON类型。

MariaDB [helei]> show create table helei_blob\G;
*************************** 1. row ***************************
       Table: helei_blob
Create Table: CREATE TABLE `helei_blob` (
  `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `blob_col` blob,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8
1 row in set (0.00 sec)
ERROR: No query specified

MariaDB [helei]> insert into helei_blob values(5,column_create('color','blue','size','XL'));
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

MariaDB [helei]> select * from helei_blob;
+----+--------------------------------+
| id | blob_col                       |
+----+--------------------------------+
|  1 | {"name":"贺磊","age":100}      |
|  2 | {"name":"陈加持","age":30}     |
|  3 | {"name":"于浩","age":28}       |
|  5 |  	     3 sizecolor!XL!blue |
+----+--------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)
直接查询是乱码需用以下函数查询

MariaDB [helei]> select id,column_json(blob_col) from helei_blob where id =5;
+----+------------------------------+
| id | column_json(blob_col)        |
+----+------------------------------+
|  5 | {"size":"XL","color":"blue"} |
+----+------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

MariaDB [helei]> select id,column_list(blob_col) from helei_blob where id =5;
+----+-----------------------+
| id | column_list(blob_col) |
+----+-----------------------+
|  5 | `size`,`color`        |
+----+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)
获取全部Key

MariaDB [helei]> select id,column_get(blob_col,'color' as char) as color from helei_blob where id =5;
+----+-------+
| id | color |
+----+-------+
|  5 | blue  |
+----+-------+
1 row in set (0.00 sec)
获取Key-Value

MariaDB [helei]> update helei_blob set blob_col=column_add(blob_col,'sex','man') where id=5;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

MariaDB [helei]> select id,column_json(blob_col) from helei_blob where id=5;
+----+------------------------------------------+
| id | column_json(blob_col)                    |
+----+------------------------------------------+
|  5 | {"sex":"man","size":"XL","color":"blue"} |
+----+------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
增加Key-Value

MariaDB [helei]> update helei_blob set blob_col=column_add(blob_col,'color','black') where id=5;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

MariaDB [helei]> select id,column_json(blob_col) from helei_blob where id=5;
+----+-------------------------------------------+
| id | column_json(blob_col)                     |
+----+-------------------------------------------+
|  5 | {"sex":"man","size":"XL","color":"black"} |
+----+-------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
更改Key-Value

MariaDB [helei]> update helei_blob set blob_col=column_delete(blob_col,'sex','man') where id=5;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

MariaDB [helei]> select id,column_json(blob_col) from helei_blob where id=5;
+----+-------------------------------+
| id | column_json(blob_col)         |
+----+-------------------------------+
|  5 | {"size":"XL","color":"black"} |
+----+-------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
删除Key-Value

——总结——

虽然MySQL5.7和MariaDB10.0/10.1版本对于JSON的支持是比较完整的,不过MongoDB的Sharding功能更加好用,个人更倾向于MongoDB。由于笔者的水平有限，编写时间也很仓促，文中难免会出现一些错误或者不准确的地方，不妥之处恳请读者批评指正。

微信关注我们

原文链接：https://blog.51cto.com/suifu/1857270

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

理解vSphere虚拟交换机中的VLAN类型

VMware vSphere虚拟机交换机支持四种VLAN类型，分别是：无、VLAN、VLAN中继、专用VLAN。在路由/交换领域，VLAN的中继端口叫做Trunk。Trunk技术用在交换机之间互连，使不同VLAN通过共享链路与其它交换机中的相同VLAN通信。交换机之间互连的端口就称为Trunk端口。Trunk是基于OSI第二层数据链路层（Data Link Layer)的技术。如果没有VLAN中继，假设两台交换机上分别创建了多个VLAN（VLAN是基于Layer 2的），在两台交换机上相同的VLAN（比如VLAN10）要通信，则需要将交换机A上属于VLAN10的一个端口与交换机B上属于VLAN10的一个端口互连；如果这两台交换机上其它相同VLAN间也需要通信（例如VLAN20、VLAN30），那么就需要在两个交换机之间VLAN20的端口互连，而划分到VLAN30的端口也需要互连，这样不同的交换机之间需要更多的互连线，端口利用率就太低了。交换机通过trunk功能，事情就简单了，只需要两台交换机之间有一条互连线，将互连线的两个端口设置为trunk模式，这样就可以使交换机上不同VLAN...

2016-09-28

847

1.安装所需软件包。 yuminstall-yperlperl-Net-Telnetperl-Net-DNSperl-LDAPperl-libwww-perlperl-IO-Socket-SSLperl-Socket6perl-Time-HiResperl-ExtUtils-MakeMakerrrdtoolrrdtool-perlcurlhttpdhttpd-develgccmakewgetlibxml2-devellibpng-develglibpangopango-develfreetypefreetype-develfontconfigcairocairo-devellibart_lgpllibart_lgpl-develpoptpopt-devellibidnlibidn-devel 2.创建一个放置软件包的常用目录。 mkdir/smokeping/tools–p 3.下载fping软件包，并且解压，编译安装。 wgethttp://fping.org/dist/fping-3.10.tar.gz tar-zxvffping-3.10.tar.gz cdfping-3.10/...

2016-09-28

792

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。