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数据表多字段存储与单字段存储json区别

字段存储数据缺点 1、灵活性:如果数据结构经常变化,可能需要频繁地修改数据库表结构,可能会涉及复杂迁移过程。 2、空间效率:对于包含大量空或重复字段,可能不如JSON存储方式节省空间。...单字段存储JSON优点 1、灵活性:可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据,无需事先定义所有可能字段。当数据结构发生变化时,不需要修改数据库表结构。...2、空间效率:对于包含大量空或高度动态数据集,JSON存储方式可能更节省空间。 3、简化接口:对于需要直接与外部系统交互应用程序,JSON格式数据可能更方便处理。...单字段存储JSON缺点 1、查询性能:对JSON字段进行复杂查询时,性能通常不如对多个字段进行查询。特别是当需要跨多个JSON字段进行联合查询或排序时,以及数据条数过多时,性能问题可能更加突出。...如果应用需要频繁地对特定字段进行查询、排序或过滤,并且数据结构相对稳定,那么可以选择多字段存储。 如果应用需要处理非结构化或半结构化数据,并且数据结构经常变化,那么可以选择单字段存储json方式。

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    Mysql8之获取JSON字段

    问题是这样,接到一个需求:         要从其它系统数据库中导出一些数据,发现其中有个字段json字符串,而需求要是该JSON字符串中某个key对应value。    ...需求有了,这个如果只用SQL来处理,能否实现呢,SQL能否处理JSON数据呢,这个数据库是Mysql,看了下版本,发现是8.x,Mysql8中有json函数支持json处理,so开工探索。..."key": { "innerKey": "This is test" ... }, ... } ]     字段json如List-1所示,对应json_extract...函数,json_extract(列名称,'$[0].key.innerKey')这样就取出innerKey值了。...要注意是该字段中不能含有非json字符串,不然json_extract会报错。如下List-2是SQL例子。

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    可重复执行SQL语句|建表、插入默认增加字段、删除字段、修改字段可重复执行SQL语句|oracle|mysql

    目录 前言 oracle脚本: 建表语句 插入默认语句 删除某个字段 增加某个字段 有数据情况下修改某个字段为另外名称  mysql: 建表语句 插入默认 删除某个字段 增加某个字段 表有数据情况下将某个字段修改为另外名称...比如甲方A进展已经到3.0阶段了,表需要加A字段,修改B字段为字符串;甲方B进展到2.0字段,只需要表加A字段,这时候如果你表不是可重复执行,你越到后面你就维护不清楚到底这张表哪些字段甲方A有,哪些甲方...比如增加一个班级class字段 -- 增加class字段 declare row_count integer; begin select count(1) into row_count from...比如增加一个班级class字段 -- 增加class字段 drop procedure if exists sq_db_mysql; delimiter $$ create procedure sq_db_mysql...,包括建表、插入默认增加字段、删除字段、修改字段等操作,如果还有其他,欢迎大家补充更新

    7.9K10

    MySQL 支持JSON字段基本操作、相关函数及索引使用如何索引JSON字段

    格式数据,否则会报错 2、JSON数据类型是没有默认 3、字段保持统一,存时候就定好字段名和类型,做好注释并用文档记录 4、JSON是中文时不要进行转码,转码之后导致查询非常麻烦,入库时后面可以多带一个参数...,json_doc为字段,path"$.json"为属性路径) 2、使用 字段->'$.json属性'进行查询条件 mysql5.7.9开始增加了一种简写方式:column->path select json_extract...字段(对象类型)中 fieldModels(数组类型)数组字段中 valueMapping(整形)等于 17 记录 -- 1、先提取 config JSON 字段中 fieldModels 属性,...(js,'$.num',1) where id in(1,2) 3.通过json类型,完美的实现了表结构动态变化 除了一般意义上增加字段,还包括嵌套其他对象与数组 例如增加一个子节点到sonAry...MySQL只是在数据字典里保存该字段元数据,并没有真正存储该字段。这样表大小并没有增加。我们可以利用索引把这个字段进行物理存储。

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    mysql已存在增加自增字段

    需求: 已有的mysql数据表,希望增加一个自增字段,并设置新数据初始。 实际上不复杂,只是做个备忘。...新数据起始 /*增加一个自增主键字段,分两步操作*/ /*首先增加自增字段*/ alter table t_abc add column id int auto_increment primary...key; /*执行完上面这一条,字段增加,但为空*/ /*执行这一条,它会自动为已存在数据自增字段赋初值,从1开始,同时将后续新增数据从100开始*/ alter table t_abc auto_increment...key; /*这里没有指定任何数值,执行完后只为自增字段赋从1开始初始,其实隐含设置当前表自增字段从1开始*/ alter table t_abc auto_increment; /*将所有数据增加...10000*/ update t_abc set id=id+10000; /* 前面的100 我们是任意指定,现在我们应该指定数据库中maxId+1作为下一个数据起始*/ set @maxId

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    django模型动态修改参数,增加 filter 字段方式

    db_index:如果db_index=True 则代表着为此字段设置数据库索引。 default:为该字段设置默认。...null(前提FK字段需要设置为可空) models.SET_DEFAULT:删除关联数据,与之关联设置为默认(前提FK字段需要设置默认) models.SET:删除关联数据, a....与之关联设置为指定,设置:models.SET() b....与之关联设置为可执行对象返回,设置:models.SET(可执行对象) def func(): return 10 class MyModel(models.Model): user = models.ForeignKey...其他属性详情请查看:官方文档 以上这篇django模型动态修改参数,增加 filter 字段方式就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    数据类增加nonNull字段反序列化

    数据类增加字段,反序列化 Json 有惊喜?...具体原因可以参考我很久之前视频:Json 数据引发血案 ? 这主要是因为 Gson 通过 Unsafe 这个东西去实例化 Person,所以里面的字段实际根本没有经过有效初始化。...因为我们反序列化 Json 时候既然没有报错,那么后面的代码肯定会安心洗路用里面的字段: fun needACompany(company: String){ ... } ... needACompany...柳暗花明,noArg 妙用 我们再来理一下,我们目标其实是要做到: company 字段定义为 nonNull 类型 在反序列化 Json 时,如果 Json 中没有这个字段,要赋值为空字符串,也就是要有个默认...,由于这个操作在前,如果这个字段Json 当中存在,那么就用 Json 当中,也即不会对正常逻辑造成影响。

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    Serializable接口中serialVersionUID字段作用

    实现Serializable接口类建议设serialVersionUID字段,如果不设置,那么每次运行时,编译器会根据类内部实现,包括类名、接口名、方法和属性等来自动生成serialVersionUID...如果类源代码有修改,那么重新编译后serialVersionUID取值可能会发生改变。因此实现Serializable接口类一定要显示定义serialVersionUID属性。...修改类时候需要根据兼容性决定是否修改serialVersionUID属性。...- 如果是兼容升级,请不要修改serialVersionUID属性,避免反序列化失败(在反序列化未升级对象时候) - 如果是不兼容升级,需要修改serialVersionUID属性,避免反序列化混乱...(不修改的话, 有可能将未升级对象反序列化出来) 使用Java原生序列化需要注意,Java反序列化时,不会调用类无参构造方法,而是调用native方法将成员变量赋值为对应类型初始

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