json对象数组 sql 查询 对象key为id 的 每一个 值

时间: 2024-03-27 17:39:01 浏览: 15
如果你想要查询JSON对象数组中每个对象中key为`id`的值,你可以使用MySQL的`JSON_EXTRACT`函数来实现。 假设你的JSON对象数组存储在名为 `table` 的表中,且每个对象中都有一个名为 `id` 的key,你可以使用以下SQL语句来查询每个对象中的 `id` 值: ``` SELECT JSON_EXTRACT(json_column, '$.id') as id_value FROM table ``` 这个查询语句使用 `JSON_EXTRACT` 函数从 `json_column` 字段中提取出 `id` 属性的值。你可以使用这个查询语句来获取每个对象中的 `id` 值,并将结果返回给你的应用程序。
相关问题

mysql的text转成json对象数组

可以使用MySQL的JSON函数将TEXT类型的数据转换为JSON对象数组。 假设你有以下表结构: ``` CREATE TABLE `mytable` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `data` text, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; ``` 如果你的`data`字段存储着JSON格式的字符串,你可以使用以下代码将其转换为JSON对象数组: ``` SELECT JSON_ARRAYAGG(JSON_EXTRACT(`data`, '$')) AS `json_array` FROM `mytable`; ``` 解释一下上面的代码: - `JSON_EXTRACT`函数用于提取JSON字符串中的值。 - `$`表示提取JSON字符串的根元素。 - `JSON_ARRAYAGG`函数用于将多个JSON值聚合为一个JSON数组。 执行以上SQL语句后,你将得到一个JSON对象数组,例如: ``` [ {"name": "Alice", "age": 23}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 42} ] ```

mysql解析json数组

在 MySQL 5.7 版本及以后,提供了对 JSON 数据类型的支持。MySQL 内置了一些处理 JSON 数据的函数,可以方便地查询和操作 JSON 数据。 要解析 JSON 数组,可以使用 `JSON_EXTRACT()` 函数和 MySQL 提供的 JSON 路径表达式,具体操作步骤如下: 1. 创建一个表,包含一个 JSON 类型的字段: ```sql CREATE TABLE test_json ( `id` INT UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, `data` JSON NOT NULL ); ``` 2. 插入一些数据,包含一个 JSON 数组: ```sql INSERT INTO test_json (`data`) VALUES ('["apple", "banana", "cherry"]'), ('["orange", "pear", "pineapple"]'); ``` 3. 使用 `JSON_EXTRACT()` 函数解析 JSON 数组,返回指定位置的元素: ```sql SELECT JSON_EXTRACT(`data`, '$[0]') AS `first_element` FROM test_json; ``` 输出结果为: ``` +---------------+ | first_element | +---------------+ | "apple" | | "orange" | +---------------+ ``` 上述 SQL 语句中,`JSON_EXTRACT()` 函数的第一个参数是 JSON 类型的字段,第二个参数是 JSON 路径表达式,`$[0]` 表示取 JSON 数组中的第一个元素。 4. 可以使用 `JSON_LENGTH()` 函数获取 JSON 数组的长度,然后使用 `JSON_EXTRACT()` 函数遍历数组: ```sql SELECT JSON_EXTRACT(`data`, CONCAT('$[', n, ']')) AS `element` FROM test_json JOIN (SELECT 0 AS n UNION SELECT 1 UNION SELECT 2) AS numbers ON n < JSON_LENGTH(`data`); ``` 输出结果为: ``` +-----------+ | element | +-----------+ | "apple" | | "banana" | | "cherry" | | "orange" | | "pear" | | "pineapple"| +-----------+ ``` 上述 SQL 语句中,使用了一个子查询生成一个数字序列,然后使用 `JSON_LENGTH()` 函数获取数组长度,使用 `CONCAT()` 函数和数字序列生成 JSON 路径表达式,最后使用 `JSON_EXTRACT()` 函数遍历数组。 以上就是在 MySQL 中解析 JSON 数组的方法。

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已知表结构为:CREATE TABLE dmp_data_verification_rule ( id varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '主键', rule_code varchar(50) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL COMMENT '规则编码', rule_comment text CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci COMMENT '规则说明', reconfirm_flag tinyint NOT NULL COMMENT '是否需要人为二次判断', rule_type_id varchar(40) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '规则分类id', rule_set_ids json DEFAULT NULL COMMENT '规则集ids,数组形式:["1"]', rule_order int DEFAULT NULL COMMENT '规则排序', extra_note json DEFAULT NULL COMMENT '备注', creator varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '创建人', creation_time varchar(14) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '创建时间', modifier varchar(32) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '最后修改人', modified_time varchar(14) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL COMMENT '最后修改时间', valid tinyint NOT NULL COMMENT '合法标识', ts timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '乐观锁', PRIMARY KEY (id) USING BTREE, KEY idx_type_id (rule_type_id) USING BTREE COMMENT '规则类型索引', KEY idx_rule_code (rule_code) USING BTREE COMMENT '规则编码', KEY idx_rule_order (rule_order) USING BTREE COMMENT '规则排序' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci COMMENT='数据校验规则表';,extra_note 存储的数据有{"scopeCode": "project", "classCodesA": ["ACCCAC"], "classCodesB": ["ACCCCP","ACCCAC"]},怎么根据ruleTypeId,及classCodesB(数组)进行数据查询,classCodesB传的是个数组,需要判断数组中的元素是否完全相同相等,通过mysql及mapper.xml实现

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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