MySQL 支持由 RFC 7159 所定义的原生 JSON 数据类型，通过该类型能够有效访问 JSON（JavaScript 对象表示法）文档中的数据。与将 JSON 格式字符串存储在字符串列中相比，JSON 数据类型提供了以下优点：
MySQL支持由 RFC 7159 定义的原生JSON 数据类型，该数据类型可以有效访问 JSON（JavaScript Object Notation）中的元素数据。与将JSON 格式的字符串存储为单个字符串类型相比，JSON 数据类型具有以下优势：
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
MySQL相信大家应该不陌生吧，都知道MySQL有很多数据类型，包括int，char，verchar，这些也是平时建表使用比较多的类型，在MySQL 8引入了新的数据类型——JSON，它使得在数据库中存储和查询 JSON 数据变得更加容易。本文主要是来讲解MySQL新类型JSON的用法讲解。
Mysql5.7版本以后新增的功能，Mysql提供了一个原生的Json类型，Json值将不再以字符串的形式存储，而是采用一种允许快速读取文本元素（document elements）的内部二进制（internal binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。
这个用法主要是处理 JSON 字段中值数组型的数据，主要是追加值，不是标准数组类型的，这个函数会自动转化为数组形式，把之前的值作为数组的第一个元素然后进行追加，有批量追加方法：
JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。
王伟，京东商城资深MySQL DBA，多年游戏、电商行业MySQL运维经验，致力于MySQL自动化、自助化运维，专注mysql数据库架构、调优、运维以及zabbix监控等技术。
MySQL5.7 新增两种字段类型：Json 和 Generated，Generated 型的产生和 Json 的关系密不可分，如果没有Generated 类型，Json 类型在强大，生产中可能也无法使用，因为 Json 不支持索引，但是如果要查询 Json 里的数据，没有索引就是全表扫描，在执行效率上肯定是不能用于生产环境的，但是有了 Generated 类型就不同了，Generated 类型简单地说是一个虚拟字段，值是不可更新的，值来源其他字段或者字段间计算或是转化而来的，这种类型是可以创建索引，利用 Generated 的特性，就可以间接的给 Json 类型中的 key 创建索引，解决 Json 不能创建索引的问题。简而言之， Generated 类型的产生，为 Json 类型在索引方面的问题提供了支持。JSON 的值包含单个值、数组、元组、标注的 Json 格式等几种格式。
本文总结个人在使用Redis存储列表数据业务场景下的一些思路。平常在使用数据查询时，我们一般会将查询出来的数据使用json_encode()序列化一下，然后根据数据ID存储到Redis中。这样针对列表类的数据，或许就不是很好的实现了(因为涉及到分页计算)。本文使用String和zset类型实现这样的功能。
距离上次更新 MySQL 从零开始系列，已经过去了十几天，时间隔得有点长，由于我选用的是 MySQL 的最新版本，网上的教程大多停留在 MySQL 5.x，所以要参阅一下官方文档，而文档是英文的，看起来比较耗时，希望大家可以理解，此系列一定会更新到底！
2024 年 7 月 2 日，MySQL 9.0 GA 版本正式发布。还记得 MySQL 8.0 版本正式发布于 2018 年 4 月 19 日，中间经过了 6 年之久，MySQL 官方终于发布了大版本号变更得 9.0 版本，接下来由我给大家介绍 MySQL 在 9.0 版本中有哪些新的变化。 本文包含如下内容：
现在很多应用环境中都能看到JSON灵活的影子。各阶段数据层次的递归层次，能很好的分辨。一直对MySQL的JSON很期待的，最近才有时间研究一下。
oracle mysql 5.7.8 之后增加了对json数据格式的函数处理，可更加灵活的在数据库中操作json数据，如可变属性、自定义表单等等都使用使用该方式解决。
本文主要介绍在MySQL 5.7.7开始引入的非结构化数据类型JSON的特性以及具体的实现方式(包括存储方式)。首先介绍为什么要引入JSON的原生数据类型的支持；接着介绍MySQL给用户提供的JSON操作函数，以及JSON路径表达式语法，结合两者，用户可以在数据库级别操作JSON的任意键值和数据。
本章描述的函数对 JSON 值执行操作。有关 JSON 数据类型的讨论以及显示如何使用这些函数的其它示例，参阅“第13.5节 JSON 数据类型”。
EXPLAIN： 为 SELECT语句中使用到的每个表返回一条信息。它按照MySQL在处理语句时读取它们的顺序列出这些表。MySQL使用循环嵌套算法解析所有连接。意味着MySQL从第一个表中读取一行，然后在第二个表，第三个表中找到匹配的行，等等。
类似 varchar，设置 JSON 主要将字段的 type 是 json, 不能设置长度，可以是 NULL 但不能有默认值。
JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。
前言：为了兼容传统的sql语句，mysql5.7支持原生的json格式的字符串，即将关系型数据库和文档型集于一身。
从 MySQL 8.0.17 开始，InnoDB 支持多值索引。多值索引是在存储数组值的列上定义的辅助索引。“一般”索引对于每个数据记录有一个索引记录（1:1）。多值索引中单个数据记录可以具有多个索引记录（N:1）。多值索引用于对 JSON 数组进行索引。例如，在下面的 JSON 文档中，对邮政编码数组定义的多值索引为每个邮政编码创建一个索引记录，每个索引记录引用相同的数据记录。
MySQL Binary Log包含了针对数据库执行DDL(Data Definition Language)和DML(Data Manipulation Language)操作的完整事件，其被广泛应用于数据复制和数据恢复场景。本文所分享的就是一种基于MySQL Binary Log特性实现增量数据近实时同步到Elasticsearch的一种技术。要想实现增量数据的同步，仅仅有binary log是不够的，我们还需要一款变更数据捕获(CDC，Change Data Capture)工具，可能大家很快就会想到阿里巴巴开源的Canal。没错，但本文今天给大家分享一款新的开源工具：Debezium。Debezium构建于Kafka之上，它为MySQL、MongoDB、PostgreSQL、Orcale和Cassandra等一众数据库量身打造了一套完全适配于Kafka Connect的source connector。首先，source connector会实时获取由INSERT、UPDATE和DELETE操作所触发的数据变更事件；然后，将其发送到Kafka topic中；最后，我们使用sink connector将topic中的数据变更事件同步到Elasticsearch中去，从而最终实现数据的近实时流转，如下图所示。
理由：在row中没有对应的主键Id字段，所有只做插入操作。这跟gorm.Create行为是一样的。
最近来了一个项目，本身如果用MONGODB 有点大材小用，所以为了避免某些表继续使用text字段来处理JSON 数据的方式，让技术水平上一个档次，并且公司也不在上MYSQL 5.7 的新项目，全部是8.018这个版本。
在某些场景中，例如读取 compacted topic 或者输出（更新）聚合结果的时候，需要将 Kafka 消息记录的 key 当成主键处理，用来确定一条数据是应该作为插入、删除还是更新记录来处理。为了实现该功能，社区为 Kafka 专门新增了一个 upsert connector（upsert-kafka），该 connector 扩展自现有的 Kafka connector，工作在 upsert 模式（FLIP-149）下。新的 upsert-kafka connector 既可以作为 source 使用，也可以作为 sink 使用，并且提供了与现有的 kafka connector 相同的基本功能和持久性保证，因为两者之间复用了大部分代码。
在以上场景中，由于需要存储的数据量较小，使用TINYBLOB类型可以起到节约存储空间、提高数据库性能的作用。另外，在存储二进制数据时，应该注意进行合适的编码及格式转换，确保数据的正确性和完整性。
我们来看下总体效果，数据库是这样的，第一次运行判断redis里面没有关键字作为key。将数据以关键字作为key入到redis里。
在早期的 MySQL 版本中，开发者通常将 JSON 数据以字符串的形式存储在数据库中，这导致了查询效率低下和数据处理复杂。为了解决这个问题，MySQL 8 引入了原生的 JSON 数据类型，允许我们以结构化的方式存储和查询 JSON 数据。
当我们使用golang来构建一个web应用或者其他使用到数据库的应用的时候，通常会选择使用gorm库。主要原因还是因为gorm库操作方便，简单易用。
MySQL 作为一种广泛使用的关系型数据库管理系统，拥有丰富的功能集。然而，在日常使用中，有许多功能可能被忽视或误解。本篇文章将对一些 MySQL 中较为冷门的功能进行扫盲，探讨它们为何不常被使用以及在什么情况下可以考虑使用这些功能。
函数是指一段可以直接被另一段程序调用的程序或代码。 也就意味着，这一段程序或代码在 MySQL 中已经给我们提供了，我们要做的就是在合适的业务场景调用对应的函数完成对应的业务需求即可。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
在现代的Web开发中，处理JSON数据已经变得无处不在，而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot，为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中，我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
在我们日常开发过程中，有时候因为对索引列进行函数调用，导致索引失效。举个例子，比如我们要按月查询记录，而当我们 表中只存时间，如果我们使用如下语句，其中create_time为索引列
在微服务架构体系中，由于微服务众多，服务之间又有互相调用关系，因此，一个通用的分布式配置管理是必不可少的。一般来说，配置管理需要解决配置集中管理、在系统运行期间可实现动态配置、配置修改后支持自动刷新等问题。
实际上一直都有在学习，只是公众号的算法机制让很多人刷不到，看得人比较少，这才将这些内容分享到各个群和朋友圈，希望能让更多人看到。
在早期的MySQL版本中，开发者通常需要为经常需要计算的字段创建额外的物理列，并在数据插入或更新时手动计算这些列的值。这种方法虽然可行，但它增加了数据冗余和应用程序的复杂性。
说起在线 DDL，最常见的操作莫过于在线加一个字段或者索引，不过如果数据量比较大的话，伴随而来的往往是长时间的等待，更要命的是系统在操作期间很可能会出现不可用的情况，所以一般只能等到凌晨操作，简直就是梦魇一般的存在。
MySQL是一种关系型数据库管理系统，用于存储数据。在高并发的场景下，MySQL的读写性能往往成为瓶颈。为了提高应用程序的性能和响应速度，可以使用缓存技术，将经常访问的数据缓存到内存中，避免频繁地读取数据库。
从MySQL5.7.8开始，MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL 支持RFC 7159定义的全部json 数据类型，具体的包含四种基本类型（strings, numbers, booleans, null）和两种结构化类型（objects and arrays）。
MySQL从5.7后引入了json数据类型以及json函数，可以有效的访问json格式的数据。json数据类型相对于字符串，具有以下优点：
用过 MySQL 都知道，关系型的结构化存储存在一定的弊端，因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。
The world is moving so fast that the person who says it can't be done is generally interrupted by someone doing it.
MySQL在5.7.8开始对json原生支持，本文将对MySQL中json类型的用法简单说明，希望对你有用。
通常来讲，索引都是基于字段本身或者字段前缀（第 20 篇），而函数索引是基于字段本身加上函数、操作符、表达式等计算而来。如果将表达式或者操作符也看做函数的话，简单来说，这样的索引就可以统称函数索引。
在8.0版本之前，默认字符集为latin1，utf8指向的是utf8mb3，8.0版本默认字符集为utf8mb4，utf8默认指向的也是utf8mb4。
在数据库管理中，有时候我们需要在执行更新操作后，能够获取到更新前的数据记录，以便进行数据对比或者回滚操作。MySQL的存储过程可以帮助我们实现这一需求。本文将深入浅出地讲解如何通过MySQL存储过程获取更新前的记录，并提供具体的代码示例。
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要在MySQL中存储数据，必须定义数据库和表结构，但有时做配置后台开关项太多不可能定义几百个字段，用json方法放到一个一个字段里也是必要的。
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