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隨著數(shù)碼技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營(yíng)和決策制定的重要基礎(chǔ)。然而，數(shù)據(jù)處理的煩惱也日益增加，尤其是大數(shù)據(jù)時(shí)代下，數(shù)據(jù)量的龐大和多樣性使得數(shù)據(jù)處理更加困難。為此，一種新型的數(shù)據(jù)庫——ON數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生，它具有創(chuàng)新和實(shí)用的特點(diǎn)，成功解放了數(shù)據(jù)處理的煩惱。

十載的鶴壁網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，針對(duì)設(shè)計(jì)、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對(duì)一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時(shí)及時(shí)工作處理。全網(wǎng)營(yíng)銷推廣的優(yōu)勢(shì)是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動(dòng)調(diào)整鶴壁建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計(jì)，從而大程度地提升瀏覽體驗(yàn)。成都創(chuàng)新互聯(lián)從事“鶴壁網(wǎng)站設(shè)計(jì)”,“鶴壁網(wǎng)站推廣”以來，每個(gè)客戶項(xiàng)目都認(rèn)真落實(shí)執(zhí)行。

一、ON數(shù)據(jù)庫的基本概念

ON數(shù)據(jù)庫也稱為面向文檔的數(shù)據(jù)庫，其是一種輕量級(jí)的、基于文檔的數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，ON數(shù)據(jù)庫更強(qiáng)調(diào)文檔之間的關(guān)系，數(shù)據(jù)被存儲(chǔ)為自包含的ON格式的文檔。它以柔性的文檔結(jié)構(gòu)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并具有強(qiáng)大的文檔導(dǎo)航和查詢能力，在存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)表現(xiàn)方面相對(duì)更靈活自由。此外，相比較關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，ON數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)格式更加簡(jiǎn)潔明了，也更易于進(jìn)行處理和查詢。

二、ON數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)

1. 簡(jiǎn)單易用：與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫相比，ON數(shù)據(jù)庫無需進(jìn)行表定義、規(guī)范化和關(guān)系建立，其文檔可以自由地被增刪改查，減少了開發(fā)和運(yùn)維人員工作的復(fù)雜度和難度。

2. 自由度高：ON數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)形式非常靈活，存儲(chǔ)的文檔可以包含任何類型的信息，因此可以在不同項(xiàng)目中使用相同的技術(shù)和工具，并且存儲(chǔ)的信息可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行擴(kuò)展和收縮。

3. 查詢性能高：對(duì)于大量的復(fù)雜查詢，ON數(shù)據(jù)庫相較于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，更有優(yōu)勢(shì)，因?yàn)镺N數(shù)據(jù)庫可以進(jìn)行多級(jí)嵌套的查詢，并支持索引，提高數(shù)據(jù)查詢的效率。

4. 團(tuán)隊(duì)協(xié)作便捷：ON數(shù)據(jù)庫所支持的數(shù)據(jù)格式簡(jiǎn)單明了，在不同團(tuán)隊(duì)之間數(shù)據(jù)的共享變得更加方便快捷，同時(shí)也減少了成本。

三、應(yīng)用場(chǎng)景

在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理、Web采集和云計(jì)算等領(lǐng)域，ON數(shù)據(jù)庫越來越受到歡迎。例如在電商領(lǐng)域，商家交易數(shù)據(jù)和客戶行為數(shù)據(jù)可以被存儲(chǔ)在ON數(shù)據(jù)庫中，從而方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和匯總。在大型的社交軟件中，用戶個(gè)人資料和狀態(tài)更新數(shù)據(jù)也可以存儲(chǔ)在ON數(shù)據(jù)庫中，使得應(yīng)用之間可以分享相同的API接口。在數(shù)據(jù)倉庫及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，ON數(shù)據(jù)庫也可以很好地解決多個(gè)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題。在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，ON數(shù)據(jù)庫以其高效靈活的存儲(chǔ)方式，支持更為豐富的數(shù)據(jù)格式，所以可以廣泛應(yīng)用于物聯(lián)設(shè)備的數(shù)據(jù)處理。

四、ON數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢(shì)

隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，各種類型和規(guī)模的數(shù)據(jù)正在涌向云端，以便充分利用云技術(shù)和分析方法來獲取更全面的數(shù)據(jù)分析。ON數(shù)據(jù)庫具有適應(yīng)云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，更加高效、靈活和可擴(kuò)展，因此它成為了未來的發(fā)展趨勢(shì)。與此同時(shí)，在和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的迅速發(fā)展背景下，將會(huì)有更多的機(jī)會(huì)使ON數(shù)據(jù)庫更加廣泛地應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)中，并且更好地發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)。

五、結(jié)語

ON數(shù)據(jù)庫的興起是對(duì)傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一種新的挑戰(zhàn)，也是對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理標(biāo)準(zhǔn)的革新。它減輕了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫所帶來的局限性，更加強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的靈活性、兼容性和易操作性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的前提下，ON數(shù)據(jù)庫成為了應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理和管理困難的新型工具，在解決多樣化和海量數(shù)據(jù)處理中有著重要的作用。

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• 怎么在mysql中放入json數(shù)據(jù)

怎么在mysql中放入json數(shù)據(jù)

我們知道，ON是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交互的格式，大部分NO SQL數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)都用ON。MySQL從5.7開始支持ON格式的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并且新增了很多ON相關(guān)函數(shù)。MySQL 8.0 又帶來了一個(gè)新的把ON轉(zhuǎn)換為TABLE的函數(shù)ON_TABLE，實(shí)現(xiàn)了ON到表的轉(zhuǎn)換。

舉例一

我們看下簡(jiǎn)單的例子：

簡(jiǎn)單定義一個(gè)兩級(jí)ON 對(duì)象

mysql> set @ytt='{“name”:}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

之一級(jí)：

mysql>談肢 select json_keys(@ytt);+—+| json_keys(@ytt) |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)

第二級(jí)：

mysql> select json_keys(@ytt,’$.name’);+-+| json_keys(@ytt,’$.name’) |+-+|    |+-+1 row in set (0.00 sec)

我們使用MySQL 8.0 的ON_TABLE 來轉(zhuǎn)換 @ytt。

mysql> select * from json_table(@ytt,’$.name’ columns (f1 varchar(10) path ‘$.a’, f2 varchar(10) path ‘$.b’)) as tt;

+++

| f1    | f2     |

+++

| ytt   | action |

| dble  | shard  |

| mysql | oracle |

+++

3 rows in set (0.00 sec)

舉例二

再來一個(gè)復(fù)雜點(diǎn)的例子，用的是EXPLAIN 的ON結(jié)果集。

ON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ‘ {  “query_block”: {    “select_id”: 1,    “cost_info”: {      “query_cost”: “1.00”    },    “table”: {      “table_name”: “bigtable”,      “access_type”: “const”,      “possible_keys”: ,      “key”: “id”,      “used_key_parts”: ,      “絕森key_length”: “8”,      “ref”: ,      “rows_examined_per_scan”: 1,      “rows_produced_per_join”: 1,      “filtered”: “100.00”,      “cost_info”: {“read_cost”: “0.00”,”eval_cost”: “0.20”,”prefix_cost”: “0.00”,”data_read_per_join”并侍畝: “176”      },      “used_columns”:    }  }}’;

之一級(jí)：

mysql> select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—+| first_object    |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)

第二級(jí)：

mysql> select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;++| second_object|++| |++1 row in set (0.00 sec)

第三級(jí)：

mysql>  select json_keys(@json_str1,’$.query_block.table’) as ‘third_object’\G*************************** 1. row ***************************third_object: 1 row in set (0.01 sec)

第四級(jí)：

mysql> select json_extract(@json_str1,’$.query_block.table.cost_info’) as ‘forth_object’\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {“eval_cost”:”0.20″,”read_cost”:”0.00″,”prefix_cost”:”0.00″,”data_read_per_join”:”176″}1 row in set (0.00 sec)

那我們把這個(gè)ON 串轉(zhuǎn)換為表。

SELECT * FROM ON_TABLE(@json_str1,

“$.query_block”

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH ‘$.table’

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH ‘$.key’,

a1_2 varchar(100) PATH ‘$.ref’,

a1_3 varchar(100) PATH ‘$.filtered’,

nested path ‘$.cost_info’

columns (

a2_1 varchar(100) PATH ‘$.eval_cost’ ,

a2_2 varchar(100) PATH ‘$.read_cost’,

a2_3 varchar(100) PATH ‘$.prefix_cost’,

a2_4 varchar(100) PATH ‘$.data_read_per_join’

),

a3 varchar(100) PATH ‘$.key_length’,

a4 varchar(100) PATH ‘$.table_name’,

a5 varchar(100) PATH ‘$.access_type’,

a6 varchar(100) PATH ‘$.used_key_parts’,

a7 varchar(100) PATH ‘$.rows_examined_per_scan’,

a8 varchar(100) PATH ‘$.rows_produced_per_join’,

a9 varchar(100) PATH ‘$.key’

),

NESTED PATH ‘$.cost_info’

columns (

b1_1 varchar(100) path ‘$.query_cost’

),

c INT path “$.select_id”

)

) AS tt;

++——+++——+——+——+——+——+++——+——+——+——+——+——+

| rowid | a1_1 | a1_2  | a1_3   | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3   | a| a5    | a6   | a7   | a8   | a9   | b1_1 | c    |

++——+++——+——+——+——+——+++——+——+——+——+——+——+

|| id   | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176  | 8    | bigtable | const | id   | 1    | 1    | id   | NULL |    1 |

|| NULL | NULL  | NULL   | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL     | NULL  | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 |    1 |

++——+++——+——+——+——+——+++——+——+——+——+——+——+

2 rows in set (0.00 sec)

當(dāng)然，ON_table 函數(shù)還有其他的用法，我這里不一一列舉了，詳細(xì)的參考手冊(cè)。

請(qǐng)點(diǎn)擊輸入圖片描述

josn格式在需要處理的ON這篇日志中，鏈接：

處理ON格余如盯式的文本有多種方法，寫一下豎和我的方法，請(qǐng)大家指點(diǎn)一下。

先橡輪分析一下ON格式，主要框架有user、statu，retweeted_status，visible、geo、annotations，我就建幾個(gè)bean

他們是一對(duì)一的關(guān)系，user和statu、retweeted_status，是一對(duì)一，statu和statu、visible、geo、annotations一對(duì)一

，retweeted_status和visible、geo一對(duì)一關(guān)系。

利用反射處理，部分代碼如下：

得到set方法

Object b = jsonObject.get(k);

StringBuffer setM = new StringBuffer();

setM.append(“set”);

setM.append(k.substring(0, 1).toUpperCase());

setM.append(k.substring(1, k.length()));

Field field = userClass.getDeclaredField(k);

Method method = userClass.getMethod(setM.toString(),new Class{ field.getType() });

執(zhí)行set方法：method.invoke(userObject, new Object{statusObject});

大致的思路是這樣的

在插入之前把數(shù)據(jù)處理一下，保證數(shù)據(jù)在取出的時(shí)候不會(huì)出錯(cuò)，就行了，和普通的插入是一樣的

1、表字段類型是varchar、text等能存字符串的數(shù)據(jù)類配叢型

2、應(yīng)用轉(zhuǎn)換成json字符串直接insert語句插陵賣仔入就可以尺汪了

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