json 데이터 쿼리 및 수정
쿼리 조건에 field->'$.json 속성' 사용
json_extract 함수 쿼리, json_extract(field, "$.json attribute") 사용
json 배열 기반 쿼리, JSON_CONTAINS(field, JSON_OBJECT('json attribute', "content")): [{}]를 사용하여 이 형식의 json 배열을 쿼리합니다.
MySQL 5.7 이상에서는 JSON 작업을 지원합니다. JSON 저장 유형 추가
일반 데이터베이스에서는 JSON 유형 데이터를 저장하기 위해 JSON 유형 또는 TEXT 유형을 사용합니다.
여러 관련 기능
예제
여기서 json을 만들지 않았습니다. 필드 형식 , 대신 텍스트를 사용하여 json을 저장합니다.
참고: JSON 유형을 사용하려면 열에 저장된 데이터가 JSON 형식을 준수해야 합니다. 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. 2) JSON 데이터 유형에는 기본값이 없습니다.
이 열에 json 형식 데이터를 삽입하세요.
{"age": "28", "pwd": "lisi", "name": "李四"}
Query
1,
select * from `offcn_off_main` where json_extract(json_field,"$.name") = '李四'
2,
select * from `offcn_off_main` where json_field->'$.name' = '李四'
explain을 사용하여 인덱스를 사용할 수 없는지 확인하세요.
따라서 수정해야 합니다.
mysql은 기본적으로 json 열의 속성 인덱스를 지원하지 않지만 mysql의 가상 열을 통해 json의 특정 속성에 대한 인덱스를 간접적으로 생성할 수 있습니다. 원칙은 json의 속성에 대한 인덱스를 생성하는 것입니다. 가상 열을 인덱싱하여 속성에 대한 인덱스를 간접적으로 생성합니다.
MySQL 5.7에서는 가상 생성 열과 저장된 생성 열이라는 두 가지 유형의 생성 열이 지원됩니다. 전자는 생성 열을 데이터 사전(테이블의 메타데이터)에만 저장하고 이 열 데이터를 디스크에 유지하지 않습니다. on; 후자는 생성된 열을 읽을 때마다 계산하는 대신 디스크에 유지합니다. 분명히 후자는 기존 데이터에서 계산할 수 있는 데이터를 저장하고 더 많은 디스크 공간이 필요하며 Virtual Column에 비해 장점이 없습니다---(사실 여전히 장점이 있다고 생각합니다. 결국 쿼리 계산이 덜 필요합니다 . )
따라서 MySQL 5.7에서는 생성된 열의 유형이 지정되지 않으며 기본값은 가상 열입니다.
저장된 생성 골룸이 필요한 경우 가상 생성 열에 인덱스를 생성하는 것이 더 적절할 수 있습니다. 일반적인 상황에서는 MySQL의 기본 방법이기도 한 가상 생성 열이 사용됩니다.
형식은 다음과 같습니다.
fieldname <type> [ GENERATED ALWAYS ] AS ( <expression> ) [ VIRTUAL|STORED ] [ UNIQUE [KEY] ] [ [PRIMARY] KEY ] [ NOT NULL ] [ COMMENT <text> ]
여기 있습니다:
ALTER TABLE 'off_main' `names_virtual` VARCHAR(20) GENERATED ALWAYS AS (`json_field` ->> '$.name') not null;
참고: "»" 연산자를 사용하여 JSON 필드의 키(KEY)를 참조할 수 있습니다. 이 예에서 가상 필드 names_virtual은 null을 허용하지 않는 것으로 정의되었습니다. 실제 업무에서는 구체적인 상황에 따라 판단해야 합니다. JSON 자체는 구조가 약하게 구성된 데이터 개체이기 때문입니다. 즉, 구조가 고정되어 있지 않습니다.
가상 필드에 인덱스 추가:
CREATE INDEX `names` ON `off_main`(`names_virtual`);
테이블 생성 시 가상 필드가 추가되지 않고 나중에 추가되는 경우, 인덱스 추가 시 일부 행의 가상 필드가 null이지만 null이 될 수 없도록 설정하면 인덱스가 성공적으로 생성될 수 없으며, 프롬프트 컬럼도 null이 될 수 없습니다.
인덱스를 추가한 후 설명을 해주시면 해당 인덱스가 사용되고 가상의 값이 표시됩니다. json 필드의 속성이 수정되면 필드가 자동으로 변경됩니다.
수정사항을 살펴보겠습니다
update off_main set json_field = json_set(json_field,'$.phone', '132') WHERE id = 45 //同时修改多个 UPDATE offcn_off_main set json_field = json_set(json_field,'$.name',456,'$.age','bbb') WHERE id = 45
json_set() 메소드가 있으면 덮어쓰고, 없으면 추가합니다.
Delete
UPDATE offcn_off_main set json_field = json_remove(json_field,'$.pwd','$.phone') WHERE id = 45
Insert
UPDATE offcn_off_main set json_field = json_insert(json_field,'$.pwd','111') WHERE id = 45
삽입과 업데이트의 차이점은 존재하지 않는 삽입은 추가되고 기존 삽입은 덮어쓰지 않는다는 점입니다
Mysql은 json 데이터를 처리합니다
1. , json 데이터를 직접 복사합니다. mysql의 json 필드에서 데이터가 너무 큰 경우 json 데이터는 java 및 기타 백그라운드 형식을 통해 구문 분석된 다음 데이터베이스에 기록될 수 있습니다.
Query 연산
select *,json->'$.features[0].geometry.rings' as rings from JSON;
한 테이블에서 데이터 일부를 읽어 다른 테이블에 저장(1개의 데이터)
insert into DT_village(name, border) SELECT json->'$.features[0].attributes.CJQYMC',json->'$.features[0].geometry.rings' from JSON;
json 데이터를 읽어 데이터베이스에 쓰기 (이 때 정의된 함수의 형태는 다음과 같습니다) 메소드를 실행하는 데 사용되는 양을 정의할 수 있습니다)
#清空数据库 TRUNCATE table DT_village; #定义存储过程 delimiter // DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_test_val; ##num_limit 要插入数据的数量,rand_limit 最大随机的数值 CREATE PROCEDURE insert_test_val() BEGIN DECLARE i int default 0; DECLARE a,b varchar(5000); WHILE i<10 do set a=CONCAT('$.features[',i,'].attributes.CJQYMC'); set b=CONCAT('$.features[',i,'].geometry.rings'); insert into DT_village(name, border) select #json->'$.features[0].attributes.CJQYMC',json->'$.features[0].geometry.rings' # (json->a),(json->b) json_extract(json,a),json_extract(json,b) from JSON; set i = i + 1; END WHILE; END // #调用存储过程 call insert_test_val();
커서를 호출하여 jsosn 데이터의 행을 가져오고 삽입 작업을 수행합니다
delimiter // drop procedure if exists StatisticStore; CREATE PROCEDURE StatisticStore() BEGIN #创建接收游标数据的变量 declare j json;#存储json数据 DECLARE i int default 0; #创建总数变量,记录执行次数,控制循环 DECLARE a,b,c varchar(5000);#定义json数组中的某个数据的键值 #创建结束标志变量 declare done int default false; #创建游标 declare cur cursor for select json from JSON where name = '1'; #指定游标循环结束时的返回值 declare continue HANDLER for not found set done = true; #设置初始值 set a=CONCAT('$.features[',i,'].attributes.XZQDM'); set b=CONCAT('$.features[',i,'].attributes.XZQMC'); set c=CONCAT('$.features[',i,']'); #打开游标 open cur; #开始循环游标里的数据 read_loop:loop #根据游标当前指向的一条数据 fetch cur into j; #判断游标的循环是否结束 if done then leave read_loop;#跳出游标循环 end if; #这里可以做任意你想做的操作 WHILE i<11 do insert into dt_border(xzq_code,name,border) select json_extract(j,a),json_extract(j,b),json_extract(j,c) from JSON; set i = i + 1; END WHILE; #结束游标循环 end loop; #关闭游标 close cur; #输出结果 select j,i; END; #调用存储过程 call StatisticStore();
위 내용은 Mysql을 사용하여 json 데이터를 쿼리하고 수정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 데이터베이스를 업그레이드하는 단계에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 백업, 2. 현재 MySQL 서비스 중지, 3. 새 버전의 MySQL 설치, 4. 새 버전의 MySQL 서비스 시작, 5. 데이터베이스 복구. 업그레이드 프로세스 중에 호환성 문제가 필요하며 Perconatoolkit과 같은 고급 도구를 테스트 및 최적화에 사용할 수 있습니다.

MySQL 백업 정책에는 논리 백업, 물리적 백업, 증분 백업, 복제 기반 백업 및 클라우드 백업이 포함됩니다. 1. 논리 백업은 MySQLDump를 사용하여 데이터베이스 구조 및 데이터를 내보내며 소규모 데이터베이스 및 버전 마이그레이션에 적합합니다. 2. 물리적 백업은 데이터 파일을 복사하여 빠르고 포괄적이지만 데이터베이스 일관성이 필요합니다. 3. 증분 백업은 이진 로깅을 사용하여 변경 사항을 기록합니다. 이는 큰 데이터베이스에 적합합니다. 4. 복제 기반 백업은 서버에서 백업하여 생산 시스템에 미치는 영향을 줄입니다. 5. AmazonRDS와 같은 클라우드 백업은 자동화 솔루션을 제공하지만 비용과 제어를 고려해야합니다. 정책을 선택할 때 데이터베이스 크기, 가동 중지 시간 허용 오차, 복구 시간 및 복구 지점 목표를 고려해야합니다.

mysqlclusteringenhancesdatabaserobustness andscalabilitydaturedingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, highavailability를 보장합니다

MySQL에서 데이터베이스 스키마 설계 최적화는 다음 단계를 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1. 인덱스 최적화 : 공통 쿼리 열에서 인덱스 생성, 쿼리의 오버 헤드 균형 및 업데이트 삽입. 2. 표 구조 최적화 : 정규화 또는 정상화를 통한 데이터 중복성을 줄이고 액세스 효율을 향상시킵니다. 3. 데이터 유형 선택 : 스토리지 공간을 줄이기 위해 Varchar 대신 Int와 같은 적절한 데이터 유형을 사용하십시오. 4. 분할 및 하위 테이블 : 대량 데이터 볼륨의 경우 파티션 및 하위 테이블을 사용하여 데이터를 분산시켜 쿼리 및 유지 보수 효율성을 향상시킵니다.

tooptimizemysqlperformance, followthesesteps : 1) 구현 properIndexingToSpeedUpqueries, 2) useExplaintoAnalyzeanDoptimizeQueryPerformance, 3) AdvertServerConfigUrationSettingstingslikeInnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections, 4) uspartOflEtOflEtOflestoI

MySQL 기능은 데이터 처리 및 계산에 사용될 수 있습니다. 1. 기본 사용에는 문자열 처리, 날짜 계산 및 수학 연산이 포함됩니다. 2. 고급 사용에는 복잡한 작업을 구현하기 위해 여러 기능을 결합하는 것이 포함됩니다. 3. 성능 최적화를 위해서는 WHERE 절에서 기능 사용 및 GroupBy 및 임시 테이블 사용을 피해야합니다.

MySQL에 데이터 삽입을위한 효율적인 방법은 다음과 같습니다. 1. InsertInto 사용 ... 값 구문 사용 ... 값 구문, 2. 트랜잭션 처리 사용, 3. 트랜잭션 처리 사용, 4. 배치 크기 조정, 5. 인덱스 비활성화, 6. Insertignore 또는 Insert ... ondupliceKeyUpdate를 사용하여 데이터베이스 작동 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MySQL에서는 altertabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar (255) 이후에 필드를 추가하여 altertabletable_namedropcolumncolumn_to_drop을 사용하여 필드를 삭제합니다. 필드를 추가 할 때는 쿼리 성능 및 데이터 구조를 최적화하기위한 위치를 지정해야합니다. 필드를 삭제하기 전에 작업이 돌이킬 수 없는지 확인해야합니다. 온라인 DDL, 백업 데이터, 테스트 환경 및 저하 기간을 사용하여 테이블 구조 수정은 성능 최적화 및 모범 사례입니다.


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SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

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작은 크기, 구문 강조, 코드 프롬프트 기능을 지원하지 않음
