MySQL存储Json字符串遇到的问题与解决方法

MySQL存储Json字符串遇到的问题与解决方法

在进行开发时,我们通常会使用MySQL数据库存储数据。MySQL 5.7版本及以上版本支持存储Json字符串,但是在实际操作中会遇到一些问题和坑点。本文将详细讲解MySQL存储Json字符串遇到的问题以及解决方法。

问题

在MySQL中存储JSON字符串时,可能会遇到以下问题:

  1. 插入JSON字符串失败
  2. SQL查询结果中JSON字符串为乱码
  3. SQL查询结果中JSON字符串以字符串形式返回,而不是正常的JSON格式

解决方法

问题一:插入JSON字符串失败

在MySQL中,存储JSON字符串需要使用Json类型。如果表中不存在Json类型,则需要在表结构中添加Json类型的字段。

示例:

CREATE TABLE `user` (
  `id` int(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(20),
  `age` int(11),
  `info` json
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

接着,我们可以使用insert语句插入JSON字符串数据。如果JSON字符串是需要使用程序动态生成,我们需要使用MySQL的JSON_OBJECT函数来生成JSON字符串。

示例:

INSERT INTO `user` (`name`, `age`, `info`) VALUES ('Jack', 28, JSON_OBJECT('sex', 'male', 'address', 'Shanghai'));

问题二:SQL查询结果中JSON字符串为乱码

当读取JSON类型的字段时,可能会在SQL查询结果中获得乱码。这是因为在MySQL中存储JSON字符串时,MySQL会将特殊字符进行转义,导致查询结果中的JSON字符串为乱码。为了解决这个问题,我们可以使用MySQL的JSON_UNQUOTE函数来解决。

示例:

SELECT `info`, JSON_UNQUOTE(`info`->'$.sex') as `sex`, JSON_UNQUOTE(`info`->'$.address') as `address` FROM `user` WHERE `id` = 1;

问题三:SQL查询结果中JSON字符串以字符串形式返回,而不是正常的JSON格式

在MySQL中,JSON类型的字段在查询结果中通常以字符串形式返回。如果希望返回正常的JSON格式,则需要使用MySQL的JSON_EXTRACT函数。该函数可以从JSON类型的字段中提取JSON对象或数组。

示例:

SELECT JSON_EXTRACT(`info`, '$.address') as `address` FROM `user` WHERE `id` = 1;

总结

MySQL存储JSON字符串时,可能会遇到一些问题。以上是解决这些问题的详细方法。在开发过程中,我们需要根据实际情况使用不同的解决方法,以便正常存储和读取JSON字符串数据。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:MySQL存储Json字符串遇到的问题与解决方法 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月14日
下一篇 2023年5月14日

相关文章

  • 如何利用python批量提取txt文本中所需文本并写入excel

    这里给出如何利用Python批量提取txt文本中所需文本并写入Excel的攻略,共分为五个步骤。 第一步 首先需要安装两个Python库,它们分别是pandas和glob,pandas用于将提取的内容写入Excel,glob用于遍历目标文件夹中的所有文件。 import pandas as pd import glob 第二步 使用glob库来遍历目标文件夹…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何使用Pandas导入excel文件并找到特定的列

    使用Pandas导入Excel文件并找到特定的列可以分为以下几个步骤: 安装Pandas 如果你还没有安装Pandas,可以在命令行中输入以下命令进行安装: pip install pandas 导入Excel文件 使用Pandas导入Excel文件很方便,只需要使用pd.read_excel()函数,例如: import pandas as pd df =…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法

    首先,需要安装Pandas库,可以使用以下命令进行安装: pip install pandas 安装完成后,可以使用以下代码读取csv文件: import pandas as pd df = pd.read_csv(‘data.csv’) print(df.head()) # 打印前五行数据 这里data.csv是csv文件的文件名,pd.read_csv函…

    python 2023年5月14日
    00
  • 在Pandas中创建一个流水线

    在 Pandas 中,流水线 (Pipeline) 是一个使代码更加简洁易读的好工具。本文将详细讲解如何在 Pandas 中创建一个流水线。 什么是 Pandas 流水线? Pandas 流水线是一个将多个数据操作整合在一起的工具,它可以帮助我们更好地组织代码,使代码更加优雅和简洁。流水线的组成部分通常包括数据预处理、特征选择、特征工程和模型训练等多个步骤,…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 检查Pandas的失踪日期

    讲解 Pandas 的缺失日期检查的完整攻略,以下是具体步骤。 步骤一:导入 Pandas 首先需要导入 Pandas 库,可以使用以下代码: import pandas as pd 步骤二:读取数据 可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数或其他适当的函数读取数据集。例如,读取一个名为 data.csv 的数据集,可以使用以下代码: data…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • 如何在Pandas中用查询函数根据列值过滤行

    在 Pandas 中,我们可以使用查询函数 query() 来根据列值过滤行。 通过 query() 函数,我们可以指定一些条件表达式,该函数会返回所有满足条件的行。 下面我们来看一个例子。假设我们有一个如下的数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame({ ‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Char…

    python-answer 2023年3月27日
    00
  • Window版下在Jupyter中编写TensorFlow的环境搭建

    让我为你详细讲解在Window版下在Jupyter中编写TensorFlow的环境搭建的完整攻略吧。 前置要求 在进行TensorFlow的环境搭建前,需要满足以下前置要求: 安装Python环境 安装Anaconda 环境搭建过程 首先,在Windows中打开Anaconda Prompt,在命令行中输入以下命令创建虚拟环境: conda create -…

    python 2023年5月14日
    00
  • 如何在Pandas中获取DataFrame的列片

    获取DataFrame的列片主要可以用两种方法:访问列属性和使用iloc方法。以下是具体的攻略和实例说明: 1. 访问列属性 1.1 单列 通过访问列属性获取单列数据的方法是在DataFrame对象后面加上一个点和列名。 df.column_name 例如,我们可以用以下代码获取“name”这一列的所有数据: import pandas as pd data…

    python-answer 2023年3月27日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部