使用ON轻松查找数据库数据 (json查找数据库)

在当今互联网时代,数据的重要性越来越被人们所重视。随着互联网技术的不断进步,许多不同的数据库系统被开发出来,用来处理各种不同类型和大小的数据。但是,如何高效地查找这些数据成为了一个值得思考的问题。

在数据库管理中,我们经常使用SQL语句来处理和查询数据库数据。然而,对于大型数据库来说,SQL语句查询效率较低,不利于大规模数据的查询。这时,使用ON技术来查询和处理数据就成为了一个优雅和高效的选择。

ON是一种轻量级的数据表示语言,易于读取和解析,它在数据传输和数据存储中被广泛应用。在数据库查询中,它也能够非常有效地查询数据。

下面我们就来看一个具体的例子。

假设我们有一个包含大量用户信息的数据库,其中包括用户名、年龄、性别等信息。我们想查找所有年龄在25岁及以上的女性用户的信息。使用SQL语句,查询代码如下:

“`

SELECT * FROM users WHERE age >= 25 AND gender = ‘female’;

“`

这是一条简单的语句,但是在大规模数据查询时,效率会比较低。

而使用ON查询的代码如下:

“`

{

“query”: {

“bool”: {

“must”: [

{

“match”: {

“gender”: {

“query”: “female”

}

}

},

{

“range”: {

“age”: {

“gte”: 25

}

}

}

]

}

}

}

“`

这看上去似乎有些复杂,但实际上我们只需要了解其中的主要结构。

我们在查询中定义“bool”,这个名称是一个布尔运算符,意味着我们需要使用“与”(AND)逻辑连接。接着,我们要做的是添加“must”查询参数。在这个示例中,我们定义了两个“must”参数,一个是“gender”匹配“female”的“must”,另一个是“age”大于等于25的“must”。

指定以上参数后,我们现在可以通过API请求来查询我们的数据库。

使用ON技术查询数据,不仅可以提高查询数据的效率,还可以支持更具体、更灵活的查询操作。例如,我们可以通过ON实现模糊匹配和数据分组,在数据处理和数据查询方面都非常方便。

使用ON技术查询和处理数据,是一个高效和灵活的选择。随着数据的增长和互联网的发展,它将在未来的数据处理中扮演着越来越重要的角色。

相关问题拓展阅读:

我存入数据库的是一个json字符串,现在我想将这个字符串原样的查出来该怎么办

我也遇到过这个,数据库拿到这个数据是字符串,奇怪的是前后有两个对双引号,ON.parse()转json就出错了。。我解决是用正则去掉前后的双引号,然后得到的就是存进去的字符串的样子了,然后在转json就成功了。

你去查存这个存json字符串的字段,一条select 语句不就出来了吗?你能不这样找,还能怎么找?

jquery对json数据进行增删改查的例子,求高手指点,我是新手,没怎么接触过

对json数据进行增删改查,大部分是要对json数组进行操作,我定义一个数组,进行操作

var list=

{

id:1,

name:”张三”,

age:12

},

{

id:2,

name:”李四”,

age:21

},

{

id:3,

name:”王五”,

age:31

}

>;

这个json数组有三个对象,每个对象有三个属性,id,name,age

//增操作,增加一个叫小胖的人

var obj={

id:4,

name:”小胖”,

age:3

}

//push方法可以向数组进行增加操作

list.push(obj);

//console.log会在浏览器f12时在控制太看到,建议用谷歌浏览器

console.log(obj);

//删操作,删除刚刚叫小胖的人

//delnum用来记录要删除的人的索引

var delnum=-1;

//用$.each进行循环,function里面的i,item是数组里每个对象的索引和具体对象,可以打印查看,方便理解

$.each(list,function(i,item){

console.log(i);

console.log(item);

if(item.name==”小胖”){

delnum=i;

}

});

//splice方法闷亩表示从数组从索引delnum开始,删除1个对象

list.splice(delnum,1);

//打印一下

console.log(list);

//改操作,修改所有人大于20岁的人,姓名前加一个“大”

//也是用$.each

$.each(list,function(i,item){

if(item.age>20){

item.name=”大”+item.name;

}

})

//查操作,其实已经贯穿在上面了,查询所有大于20岁的人并丛罩斗打印出来

//用newlist记录查询的结果

var newlist=;

//也是用$.each

$.each(list,function(i,item){

if(item.age>20){

//渗磨这一步不理解的,可以去看前面的增操作

newlist.push(item)

}

})

//打印查询结果,会有姓名为李四和王五的数据出来(因为已经做了改操作,其实应该是“大李四”和“大王五”)

console.log(newlist);

手敲得代码

基于json数据格式实现的简单数据库——jsonDB

jsonDB是js的一个类库,如悉是基于json数据格式让宴构建的数据 模型实现对json数据增删改查。jsonDB的构建源自于HTML5 本地存储的一个应用需求,可以通过sql对json数据进行增删改查,同时该类库提供强大的where检索条件,数据排序, limit查询条件限制等数据库基本功能。通过jsonDB可以轻

松维护一个库/表或多个库/表,而无需额外实现json的数据 的维护等,在该类库完渣滑乎善以后为简化sql操作,基于jsonDB核 心模块扩展了连贯操作模型,简化对jsonDB的操作以及sql语

句出错的概率。

json数旅兄据的岩腔增改删操拆枣袭作··

你这问的就不对,宴简搏增删改查那是服务器端做的事,你要做的是用jquery的ajax调晌祥后台咐颤对应的接口,把数据传给后台OK

怎样在java中查询mysql得到如下的json格式的结果

怎样在java中查询mysql得到如下的json格式的结果

Java中查询出来一般不会是ON,都是Object。你要把Object返回给前端或者客户端的时候,用Jackson或者FastON把Object转换成ON格式。不知道你想在哪用ON,所以只能这么回答了。

我们知道,ON是一种轻量级的数据交互的格式,大部分NO SQL数据库的存储都用ON。MySQL从5.7开始支持ON格式的数据存储,并且新增了很多ON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把ON转换为TABLE的函数ON_TABLE,实现了ON到表的转换。

举例一

我们看下简单的例子:

简单定义一个两级ON 对象

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

之一级:

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

第二级:

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

我们使用MySQL 8.0 的ON_TABLE 来转换 @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)

举例二

再来一个复杂点的例子,用的是EXPLAIN 的ON结果集。

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”: ,      “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”: “176”      },      “used_columns”:    }  }}’;

之一级:

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

第二级:

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

第三级:

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

第四级:

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)

那我们把这个ON 串转换为表。

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)

当然,ON_table 函数还有其他的用法,我这里不一一列举了,详细的参考手册。

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json查找数据库的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于json查找数据库,使用ON轻松查找数据库数据,我存入数据库的是一个json字符串,现在我想将这个字符串原样的查出来该怎么办,jquery对json数据进行增删改查的例子,求高手指点,我是新手,没怎么接触过,怎样在java中查询mysql得到如下的json格式的结果的信息别忘了在本站进行查找喔。


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