Mysql JSON对象和JSON数组查询

文章目录

1. 函数说明
2. JSON对象
3. 字符串JSON数组
- 3.1 AND关系
- 3.2 OR关系
4. 对象数组
5. 集成 Mybatis plus
6. 模糊查询
7. json_table分组计算总数

file_type可以是 varchar，也可以是 json类型

1. 函数说明

JSON_CONTAINS(json_doc, val[, path])：判断是否包含某个json值

JSON_ARRAY([val[, val] ...])：创建json数组

2. JSON对象

{"key": 1, "name": "万飞"}

查询

SELECT * FROM `ak_file_config` where file_type -> '$.name' = "万飞"

3. 字符串JSON数组

3.1 AND关系

["EXE", "白加黑", "DLL"]

查询

SELECT * FROM `ak_file_config` where JSON_CONTAINS(file_type, JSON_ARRAY("白加黑","DLL"))

3.2 OR关系

SELECT * FROM `ak_file_config` where JSON_CONTAINS(file_type,'"DLL"') OR JSON_CONTAINS(file_type,'"EXE"')

4. 对象数组

参考 https://wenku.baidu.com/view/0831b7cc6194dd88d0d233d4b14e852459fb3958?aggId=0831b7cc6194dd88d0d233d4b14e852459fb3958

5. 集成 Mybatis plus

// jsonArray查询
.apply(CollUtil.isNotEmpty(query.getFileType()), StrUtil.format("JSON_CONTAINS(t.file_type, JSON_ARRAY({}))",// 设置占位符{0},{1},{2}IntStream.range(0, Optional.ofNullable(query.getFileType()).orElse(Collections.emptyList()).size()).mapToObj(i -> "{".concat(String.valueOf(i)).concat("}")).collect(Collectors.joining(","))),Optional.ofNullable(query.getFileType()).orElse(Collections.emptyList()).toArray())

参考 https://blog.csdn.net/qq_31832209/article/details/125374325

6. 模糊查询

SELECT*
FROM`ak_file_config`
WHEREJSON_EXTRACT(file_type, '$' ) LIKE '%DL%';

代码里参考

String productOrCompanyName = query.getProductOrCompanyName().replace("\"", "_");.and(StrUtil.isNotBlank(productOrCompanyName),wq -> wq.apply("JSON_EXTRACT(LOWER(t.label_involve_product), '$') LIKE LOWER(CONCAT('%', {0}, '%'))", productOrCompanyName).or().apply("JSON_EXTRACT(LOWER(t.label_involve_company), '$') LIKE LOWER(CONCAT('%', {0}, '%'))", productOrCompanyName))

如果输入字符串带双引号，需要将\"替换成_进行模糊搜索，但是会查询出不带双引号的数据

7. json_table分组计算总数

mysql最低版本8.0.4

SELECT*
FROMJSON_TABLE ( '["11", "22"]', '$[*]' COLUMNS ( NESTED PATH '$' COLUMNS ( result INT PATH '$' ) ) ) AS t;

在表中关联字符串数组分组查询

需求：统计各类型的数量

SELECTt1.result,count( t1.result ) AS count
FROMpe_main_body tINNER JOIN JSON_TABLE ( t.overview_product_type, '$[*]' COLUMNS ( NESTED PATH '$' COLUMNS ( result VARCHAR ( 100 ) PATH '$' ) ) ) AS t1
WHEREdel_flag = FALSE
GROUP BYt1.result

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