SQL解析Json字段

MySQL支持原生JSON类型，使用JSON数据类型相较于将JSON格式的字符串存储在String型中的优势有：

1. 存储时会自动验证JSON文本；
2. 可以优化存储格式。存储在JSON型中的JSON文本会被转换成一个支持快速读取的文档元素，这样在使用时不需要再解析文本，并且可以直接通过键和索引访问其中的子对象而无需读取全部文本。

JSON型中可存储的JSON文本的大小不会超过mysql.ini配置文件中设置的max_allowed_packet的值。

JSON_EXTRACT()函数用于从JSON中提取元素，例如：

列名：info

{"Info1":[[{"id":1,"name":"aaa","grade":["{\"china\":100,\"engine\":[\"95\"],\"match\":[\"99\"]}"]}]]}

select json_extract(info, '$.Info1') from table1; 

查询结果：

[[{"id":1,"name":"aaa","grade":["{\"china\":100,\"engine\":[\"95\"],\"match\":[\"99\"]}"]}]]

select json_extract(info, '$.Info1[0][0]') from table1; 

查询结果：

{"id":1,"name":"aaa","grade":["{\"china\":100,\"engine\":[\"95\"],\"match\":[\"99\"]}"]}

如果要对解析过后的json继续解析，则在上一步基础上嵌套json_extract()

select json_extract(json_extract(info, '$.Info1[0][0]'),'$.grade[0]') from table1;

查询结果：

"{\"china\":100,\"engine\":[\"95\"],\"match\":[\"99\"]}"

如果要在SQL中对解析后的json再进行解析，则需要加上json_unquote函数以去掉escape character：

select json_unquote(json_extract(json_extract(info, '$.Info1[0][0]'),'$.grade[0]')) from table1;

查询结果：

{"china":100,"engine":["95"],"match":["99"]}

注：
json_extract的等效操作符是->;
json_unquote(json_extract())的等效操作符是->>;

参考：
https://blog.csdn.net/gongchenyu/article/details/93882183
https://www.jianshu.com/p/92acc6a24e5c