mysql5.7字符20230613 至少需要varchar(？) ？设置为多少

时间: 2024-03-27 07:41:45 浏览: 51

简单谈谈MySQL5.7 JSON格式检索

MySQL 5.7 版本对JSON格式的原生支持是数据库领域中的一个重要功能升级。在MySQL 5.7.7版本的labs中，InnoDB存储引擎首次引入了对JSON数据格式的支持。这意味着开发者能够使用JSON数据类型在InnoDB表中存储和检索JSON文档，而不是使用之前BLOB类型作为二进制对象的替代方案。接下来，我们将深入探讨MySQL 5.7中JSON数据类型的相关知识点。要在MySQL中使用JSON数据类型，用户可以在创建表的时候指定某列的数据类型为JSON。例如： ```sql CREATE TABLE json_test ( id int(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT, content json NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; ``` 在这个表结构中，我们创建了一个名为`json_test`的表，并指定了一个名为`content`的列来存储JSON数据类型的数据。需要注意的是，尽管MySQL 5.7支持JSON类型，但这并不等同于使用传统的数据类型，如整数、字符串或日期等。因为JSON是一种非结构化数据格式，所以存储在JSON列中的数据可以包含嵌套结构和不同类型的数据。为了在JSON格式上创建索引，我们需要进行一些额外的操作。由于MySQL在早期版本中并不直接支持在JSON列上创建索引，我们可以通过创建一个虚拟列（Virtual Column）来辅助实现。虚拟列是一种特殊列，它不是物理存储在表中的，而是通过一个表达式在运行时计算得出。然后，我们可以在这个虚拟列上创建索引，从而实现对JSON列中特定数据的高效检索。按照以下步骤进行： 1. 插入初始数据到`json_test`表中： ```sql INSERT INTO json_test(content) VALUES ('{"name":"zhangsan","age":18}'); INSERT INTO json_test(content) VALUES ('{"name":"lisi","age":19}`); INSERT INTO json_test(content) VALUES ('{"name":"wangwu","age":20}'); ``` 2. 查询JSON列中的数据： ```sql SELECT JSONExtract(content, '$.name') FROM json_test WHERE JSONExtract(content, '$.name') = 'zhangsan'; ``` 以上查询语句尝试检索`content`列中，所有`name`字段为`zhangsan`的记录。通过使用`EXPLAIN`分析，会发现查询实际上执行的是全表扫描，因为没有有效的索引可以利用。 3. 为了提高查询效率，需要创建一个虚拟列，并在该列上建立索引： ```sql ALTER TABLE json_test ADD name_virtual VARCHAR(32) GENERATED ALWAYS AS (JSONExtract(content, '$.name')) VIRTUAL; CREATE INDEX name_virtual_index ON json_test(name_virtual); ``` 通过上述操作，我们为JSON列中`name`字段创建了一个虚拟列`name_virtual`，并在此列上创建了索引。此时再次执行查询，就会发现使用了索引，查询效率得到了提升。在MySQL 5.7中，虽然InnoDB存储引擎已经原生支持JSON格式的数据存储，但依然需要借助虚拟列和索引来优化JSON数据的查询性能。这背后实际上是一种“空间换时间”的策略，它通过冗余存储JSON列中的关键信息到虚拟列来实现快速检索，而不是直接在JSON列上操作，从而达到提高效率的目的。当我们在面对复杂的数据结构，如日志文件、API响应数据等JSON格式数据时，MySQL 5.7的JSON支持变得非常有用。尽管如此，开发者在利用这些特性时需要注意其适用场景，以及如何利用虚拟列和索引等技术手段来提升数据库的性能。

根据MySQL 5.7的官方文档，字符集为utf8mb4的最大字符长度为4个字节，一个字符最多占用4个字节。因此，如果你要存储的字符长度为20230613，至少需要设置为`varchar(80882452)`，即20230613*4个字节。但是，实际上存储的字符长度可能会稍微小一些，可以根据实际情况适当调整。

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