前言

JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用了独立于语言的文本格式，类似XML，但是比XML简单，易读并且易编写。对机器来说易于解析和生成，并且会减少网络带宽的传输。

JSON的格式非常简单：名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后，专门设计了JSON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。


建表语句如下：

`CREATE` `TABLE` ``article` (`
``id` mediumint(8) unsigned` `NOT` `NULL` `AUTO_INCREMENT,`
``title`` `varchar``(200)` `NOT` `NULL``,`
``tags` json` `DEFAULT` `NULL``,`
`PRIMARY` `KEY` `(`id`)`
`) ENGINE=InnoDB;`
插入数据
插入一条带有 JSON 内容的数据，执行 insert 语句：
`INSERT` `INTO` ``article` (`title`, `tags`)`
`VALUES` `(`
`'体验 Mysql JSON'``,`
`'["Mysql", "Database"]'`
`);`
这里插入的是一个 JOSN 数组[“Mysql”, “Database”]
查询 article 表中的所有内容，可以看到新插入的这条数据
[图片上传失败...(image-f42670-1572915815088)]
查询
使用 JSON 函数做两个简单的查询
1.查找带有标签”Mysql”的所有文章
`SELECT` `*` `FROM` ``article``
`WHERE` `JSON_CONTAINS(tags,` `'["Mysql"]'``);`
2.查找标签中以”Data”开头的文章
`SELECT` `*` `FROM` ``article``
`WHERE` `JSON_SEARCH(tags,` `'one'``,` `'Data%'``)` `IS` `NOT` `NULL``;`
JSON_SEARCH 函数中3个参数的含义：
1.要查找的文档
2.查找的范围，有两个选项，'one' 查找第一个符合条件的，'all'查找所有符合条件的
3.查找的条件
JSON Path
JSON Path用来定位文档中的目标字段，例如
`SELECT` `JSON_EXTRACT(`
`'{"id": 1, "name": "mysql"}'``,`
`'$.name'`
`);`
结果为：mysql
JSON_EXTRACT() 是JSON提取函数，$.name 就是一个 JSON path，表示定位文档的 name 字段
JSON path 是以 $ 开头，下面看几个更多的示例
`{`
`"num"``: 123,`
`"arr"``: [1, 2],`
`"obj"``: {`
`"a"``: 3,`
`"b"``: 4`
`}`
`}`
`$.num //结果：123`
`$.arr //结果：[1, 2]`
`$.arr[1] //结果：1`
`$.obj.a //结果：3`
`$**.b //结果：4`
使用 JSON path 的查询示例
`SELECT`
`tags->``"$[0]"` `as` `'tag'`
`FROM` ``article`;`
更新数据
例如想给文章添加一个 “dev” tag，更新的条件是已经包含 “Mysql” 标签，并且还没有 “dev” 标签的数据
更新语句如下：
`UPDATE` ``article``
`SET` `tags = JSON_MERGE(tags,` `'["dev"]'``)`
`WHERE`
`JSON_SEARCH(tags,` `'one'``,` `'dev'``)` `IS` `NULL`
`AND`
`JSON_SEARCH(tags,` `'one'``,` `'Mysql'``)` `IS` `NOT` `NULL``;`
可以看到成功添加了 “dev” 标签
再比如想把 “Mysql” 这个标签更新为 “Mysql 5.7.13″，更新语句如下：
`UPDATE` ``article`` `set` `tags = JSON_SET(tags, ‘$[0]``', ‘Mysql 5.7.13'``) ;`
上面体验了 JSON_MERGE和 JSON_SET，用于修改JSON的函数还有很多，例如：
`JSON_INSERT(doc, path, val[, path, val]…)`
插入数据
`JSON_REPLACE(doc, path, val[, path, val]…)`
替换数据
`JSON_ARRAY_APPEND(doc, path, val[, path, val]…)`
向数组尾部追加数据
`JSON_REMOVE(doc, path[, path]…)`
从指定位置移除数据