


Comment puis-je extraire efficacement des lignes de tableaux JSON dans MySQL ?
Extraction de lignes à partir de tableaux JSON dans MySQL
MySQL 5.7 introduit de puissantes fonctions JSON, permettant une manipulation transparente des données JSON. Cependant, extraire des éléments de tableau JSON en lignes s'est avéré difficile.
Le problème
La transformation de tableaux JSON en une structure basée sur des lignes reste un obstacle dans MySQL. Les options sont limitées à l'extraction manuelle d'éléments individuels à l'aide de JSON_EXTRACT() ou à l'union de plusieurs requêtes. Cette approche est lourde et sujette aux erreurs.
La solution : MySQL 8 et JSON_TABLE
MySQL 8 introduit JSON_TABLE, une solution complète pour travailler avec des données JSON. Il permet la conversion directe de tableaux JSON en lignes de tableau.
SELECT * FROM JSON_TABLE( '[5, 6, 7]', "$[*]" COLUMNS( Value INT PATH "$" ) ) data;
Utiliser JSON_TABLE comme séparateur universel
En plus de l'extraction de lignes, JSON_TABLE peut servir de séparateur polyvalent séparateur de chaînes, une fonctionnalité manquante dans MySQL. En convertissant une chaîne délimitée en JSON, il devient possible de séparer facilement ses composants.
set @delimited = 'a,b,c'; SELECT * FROM JSON_TABLE( CONCAT('["', REPLACE(@delimited, ',', '", "'), '"]'), "$[*]" COLUMNS( Value varchar(50) PATH "$" ) ) data;
Conclusion
JSON_TABLE offre aux utilisateurs de MySQL une approche simplifiée de la conversion de JSON. tableaux en lignes, éliminant ainsi le besoin d’unions complexes ou d’extraction manuelle. Il sert également d'outil pratique de fractionnement de chaînes, comblant une lacune notable dans les fonctionnalités de MySQL.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Les métriques clés des commandes Explication incluent le type, la clé, les lignes et le supplément. 1) Le type reflète le type d'accès de la requête. Plus la valeur est élevée, plus l'efficacité est élevée, comme Const est meilleure que tous. 2) La clé affiche l'index utilisé et NULL n'indique pas d'index. 3) Les lignes estiment le nombre de lignes numérisées, affectant les performances de la requête. 4) Extra fournit des informations supplémentaires, telles que l'utilisation des invites de FilesOrt qu'elles doivent être optimisées.

L'utilisation de Temporary indique que la nécessité de créer des tables temporaires dans les requêtes MySQL, qui se trouvent couramment dans l'ordre en utilisant des colonnes distinctes, groupby ou non indexées. Vous pouvez éviter la survenue d'index et réécrire les requêtes et améliorer les performances de la requête. Plus précisément, lorsque l'utilisation de Temporary apparaît dans Explication Sortie, cela signifie que MySQL doit créer des tables temporaires pour gérer les requêtes. Cela se produit généralement lorsque: 1) la déduplication ou le regroupement lors de l'utilisation distincte ou groupby; 2) Trier lorsque OrderBy contient des colonnes non d'index; 3) Utilisez des opérations de sous-requête complexe ou de jointure. Les méthodes d'optimisation incluent: 1) OrderBy et GroupB

MySQL / INNODB prend en charge quatre niveaux d'isolement des transactions: ReadUnCommitted, ReadCommit, RepeatableRead et Serializable. 1. Readuncommitted permet la lecture de données non engagées, ce qui peut provoquer une lecture sale. 2. Readcommite évite la lecture sale, mais une lecture non répétée peut se produire. 3.RepeatableReread est le niveau par défaut, en évitant la lecture sale et la lecture non répétée, mais la lecture fantôme peut se produire. 4. La sérialisable évite tous les problèmes de concurrence mais réduit la concurrence. Le choix du niveau d'isolement approprié nécessite d'équilibrer la cohérence des données et les exigences de performance.

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Le chemin d'apprentissage MySQL comprend des connaissances de base, des concepts de base, des exemples d'utilisation et des techniques d'optimisation. 1) Comprendre les concepts de base tels que les tables, les lignes, les colonnes et les requêtes SQL. 2) Apprenez la définition, les principes de travail et les avantages de MySQL. 3) Master les opérations de base CRUD et l'utilisation avancée, telles que les index et les procédures stockées. 4) Familier avec les suggestions de débogage d'erreurs et d'optimisation des performances communes, telles que l'utilisation rationnelle des indices et les requêtes d'optimisation. Grâce à ces étapes, vous aurez une compréhension complète de l'utilisation et de l'optimisation de MySQL.

Les applications réelles de MySQL incluent la conception de base de données de base et l'optimisation des requêtes complexes. 1) Utilisation de base: utilisé pour stocker et gérer les données des utilisateurs, telles que l'insertion, l'interrogation, la mise à jour et la suppression des informations utilisateur. 2) Utilisation avancée: gérer la logique commerciale complexe, telle que la gestion de l'ordre et des stocks des plateformes de commerce électronique. 3) Optimisation des performances: améliorer les performances en utilisant rationnellement les index, les tables de partition et les caches de requête.


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