数据库中保存array类型数据用什么字段类型

在关系型数据库中，可以使用JSON字段类型来保存array类型数据。JSON字段类型可以存储结构化的数据，包括数组、对象等。在MySQL中，可以使用JSON字段类型来存储数组，而在PostgreSQL中，可以使用数组类型来存储数组。另外，一些NoSQL数据库，如MongoDB、Cassandra等，天生支持数组类型。

相关问题

PHP上传文件夹uploads下的图片，并且以路径的形式保存在数据库travel中的数据表product中，字段为pimg

好的，针对您的问题，我可以给您提供以下 PHP 代码供参考：

1. 上传图片并将图片路径保存到数据库

<?php
if(isset($_POST['submit'])){
    $target_dir = "uploads/"; // 上传路径
    $extensions_arr = array("jpg","jpeg","png","gif"); // 允许上传的图片格式
    $fileNames = array_filter($_FILES['fileToUpload']['name']); // 获取上传文件名
    foreach($fileNames as $fileName){
        $target_file = $target_dir . basename($fileName); // 获取上传文件名
        $imageFileType = strtolower(pathinfo($target_file,PATHINFO_EXTENSION)); // 获取文件类型
        if(in_array($imageFileType,$extensions_arr)){ // 判断是否为允许上传的图片格式
            if(move_uploaded_file($_FILES["fileToUpload"]["tmp_name"], $target_file)){ // 将文件移动到指定目录
                $conn = mysqli_connect("localhost","username","password","travel"); // 连接数据库
                $query = "INSERT INTO product (pimg) VALUES ('".$target_file."')"; // 将图片路径插入数据库
                mysqli_query($conn, $query);
                mysqli_close($conn);
                echo "图片上传成功！";
            }else{
                echo "抱歉，上传文件出错，请重试！";
            }
        }else{
            echo "抱歉，只允许上传 JPG、JPEG、PNG 和 GIF 格式的图片！";
        }
    }
}
?>

2. 在页面中显示上传的图片

<?php
$conn = mysqli_connect("localhost","username","password","travel"); // 连接数据库
$query = "SELECT * FROM product"; // 查询所有图片路径
$result = mysqli_query($conn, $query);
while($row = mysqli_fetch_array($result)){
    $image_path = $row['pimg']; // 获取图片路径
    echo "<img src='".$image_path."' alt='图片' width='200' height='200'>"; // 显示图片
}
mysqli_close($conn);
?>

以上代码中，`uploads/` 是上传图片的路径，可以根据实际需要进行修改。`product` 是存储图片路径的数据库表名，`pimg` 是图片路径对应的字段名，可以根据实际需求进行修改。同时，为了保证安全，请勿直接使用用户上传的文件名作为保存路径。

scala编写抽取shtd_store库中sku_info的增量数据进入Hive的ods库中表sku_info。根据ods.sku_info表中create_time作为增量字段，只将新增的数据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）数据库用户名为root数据库密码为123456

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object IncrementalDataExtract {

def main(args: Array[String]): Unit = {

val spark = SparkSession.builder.appName("IncrementalDataExtract").enableHiveSupport().getOrCreate()

val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/shtd_store"
val username = "root"
val password = "123456"

val startDate = args(0) // 增量抽取的起始日期，格式为yyyyMMdd
val endDate = args(1) // 增量抽取的结束日期，格式为yyyyMMdd

val odsTable = "ods.sku_info"

// 创建静态分区，分区字段为dt，值为当前比赛日的前一天日期
val dt = java.time.LocalDate.now.minusDays(1).toString.replaceAll("-", "")
spark.sql(s"ALTER TABLE $odsTable ADD IF NOT EXISTS PARTITION (dt=$dt)")

// 查询增量数据
val incrementalData = spark.read.format("jdbc")
.option("url", jdbcUrl)
.option("dbtable", s"(SELECT * FROM sku_info WHERE create_time >= '$startDate' AND create_time <= '$endDate') AS incremental_data")
.option("user", username)
.option("password", password)
.load()

// 将增量数据保存到ods表中
incrementalData.write.mode("append").insertInto(odsTable)

spark.stop()
}

}