mysql插入json自动转义

mysql插入json自动转义方法，通过json_encode后的数据写入Mysql数据库时，mysql对会json_encode值里面有中文的unicode反斜杠进行转义，这是在数据库层的转义。

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如何将JSON，Text，XML，CSV 数据文件导入 MySQL

将外部数据导入(import)数据库是在数据库应用中一个很常见的需求。其实这就是在数据的管理和操作中的ETL (Extract, transform, load)的L (Load)部分，也就是说，将特定结构(structure)或者格式(format)的数据导入某个目的地(比如数据库，这里我们讨论MySQL)。

ETL Process

本文要讨论的内容，是如何方便地将多种格式(JSON, Text, XML, CSV)的数据导入MySQL之中。

本文大纲：

将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL

将XML文件导入MySQL

将JSON文件导入MySQL

使用MySQL workbench的Table Data Export and Import Wizard进行JSON或CSV文件的导入导出

1. 将Text文件（包括CSV文件）导入MySQL

这里我们的讨论是基于一个假定，Text file和CSV file是有着比较规范的格式的(properly formatted)，比如说每行的每个数据域(field)之间是由一个共同的分隔符（比如tab: \t）分隔的。

那么首先，你需要根据你的数据的格式（有哪些域），来设计好数据库的对应的表 （的Schema）。

举个例子，要处理的Text文件或者CSV文件是以\t作为分隔符的，每行有id, name, balance这么三个数据域，那么首先我们需要在数据库中创建这个表：

CREATE TABLE sometable(id INT, name VARCHAR(255), balance DECIMAL(8,4));

创建成功以后就可以导入了。操作方式很简单：

LOAD DATA LOCAL INFILE '你的文件路径（如~/file.csv）' INTO TABLE sometable FIELDS TERMINATED BY '\t' [ENCLOSED BY '"'(可选)] LINES TERMINATED BY '\n' (id, name, balance)

这里要注意的是，我们需要开启local-infile这个MySQL的配置参数，才能够成功导入。究其原因，从MySQL的Manual中可以看到这么一段话：

LOCAL works only if your server and your client both have been configured to permit it. For example, if mysqld was started with --local-infile=0, LOCAL does not work. See Section 6.1.6, “Security Issues with LOAD DATA LOCAL”.

这是MySQL出于安全考虑的默认配置。因此，我们需要在配置文件my.cnf中（以Debian发行版的Linux, 如Ubuntu为例， 即是在/etc/my.cnf中），确保：

local-infile=1

抑或是在命令行启动MySQL时加上--local-infile这一项：

mysql --local-infile -uroot -pyourpwd yourdbname

此外，我们也可以使用MySQL的一个官方导入程序mysqlimport ，这个程序本质上就是为LOAD DATA FILE提供了一个命令行的interface，很容易理解，我们这里就不再详述。

2. 将XML文件导入MySQL

这件事的完成方式，与我们的XML的形式有着很大的关系。

举个例子说，当你的XML数据文件有着很非常规范的格式，比如：

?xml version="1.0"?

row

field name="id"1/field

field name="name"Free/field

field name="balance"2333.3333/field

/row

row

field name="id"2/field

field name="name"Niki/field

field name="balance"1289.2333/field

/row

或者

row column1="value1" column2="value2" .../

我们就可以很方便使用LOAD XML来导入，这里可以参见MySQL的官方手册--LOAD XML Syntax。

然而我们可能有另外一些需求，比如说，我们可能会想要将XML文件的域映射到不同名字的列(TABLE COLUMN)之中。这里要注意，MySQL v5.0.7以后，MySQL的Stored Procedure中不能再运行LOAD XML INFILE 或者LOAD DATA INFILE。所以转换的程序(procedure)的编写方式与在此之前有所不同。这里，我们需要使用Load_File()和ExtractValue()这两个函数。

以下是一个示例XML文件和程序：

文件：

?xml version="1.0"?

some_list

someone id="1" fname="Rob" lname="Gravelle"/

someone id="2" fname="Al" lname="Bundy"/

someone id="3" fname="Little" lname="Richard"/

/some_list

程序：

DELIMITER $$

CREATE DEFINER=`root`@`localhost` PROCEDURE `import_some_xml`(path varchar(255), node varchar(255))

BEGIN

declare xml_content text;

declare v_row_index int unsigned default 0;

declare v_row_count int unsigned;

declare v_xpath_row varchar(255);

set xml_content = load_file(path);

-- calculate the number of row elements.

set v_row_count = extractValue(xml_content, concat('count(', node, ')'));

-- loop through all the row elements

while v_row_index v_row_count do

set v_row_index = v_row_index + 1;

set v_xpath_row = concat(node, '[', v_row_index, ']/@*');

insert into applicants values (

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[1]')),

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[2]')),

extractValue(xml_content, concat(v_xpath_row, '[3]'))

);

end while;

END

在MySQL中，使用它进行导入：

call import_some_xml('你的XML文件路径', '/some_list/someone');

程序相当的直白，只要了解一下MySQL的脚本编写即可。

这里提一下DELIMITER $$。我们知道MySQL的命令分隔符默认为分号，然而脚本中很显然是有分号的，但是我们并不希望立即执行，所以我们需要临时更改分隔符。

3. 将JSON文件导入MySQL

如何将JSON文件导入MySQL中，是一个很有趣的话题。JSON是一种现在相当常用的文件结构，所以掌握它的导入具有比较广泛的意义。

很多时候，我们处理的JSON数据是以如下形式出现的：

{"name":"Julia","gender":"female"}

{"name":"Alice","gender":"female"}

{"name":"Bob","gender":"male"}

{"name":"Julian","gender":"male"}

而并不是规整的[{},{},{},{}]（一些NoSQL数据库的Export）。

这样的形势对于载入有一个好处：因为每一行是一个JSON Object，所以我们便可以按行处理此文件，而不需要因为JSON的严格结构将整个文件（比如一个许多G的.json文件）全部载入。

方式一 使用common-schema

common-schema是一个应用很广泛的MySQL的框架，它有着很丰富的功能和详细的文档。我们可以使用它的JSON解析的功能。（它还具有JSON转换成XML等等方便的功能）

具体说来，将common-schema导入之后，使用它的extract_json_value函数即可。源码中：

create function extract_json_value(

json_text text charset utf8,

xpath text charset utf8

) returns text charset utf8

该函数接受两个参数，一个是json_text，表示json文件的内容，另一个是xpath，表示数据的结构（这里可以类比XML文件的处理）。很多读者应该知道，XPath是用来对XML中的元素进行定位的，这里也可以作一样的理解。

以本段开始的几行JSON为例，这里common-schema的使用如下例：

select common_schema.extract_json_value(f.event_data,'/name') as name, common_schema.extract_json_value(f.event_data,'/gender') as gender, sum(f.event_count) as event_count from json_event_fact f group by name, gender;

关于event_data，我们需要先理解LOAD DATA INFILE是一个event，不同的event type对应不同的event data。这部分知识可以参看Event Data for Specific Event Types

如果感兴趣，可以参看其源码。参看一个受到广泛使用的项目的源码，对于自身成长是很有益的。

当然了，我们也可以像之前处理XML文件导入一样，自己编写程序。这里便不再给出实例程序，有兴趣的读者可以自行编写或者跟笔者交流。

方式二 使用mysqljsonimport

这是Anders Karlsson的一个完成度很高的作品。这一份程序由C写成。它依赖于一个JSON Parser，Jansson。他们都有着比较好的维护和文档，所以使用上体验很好。

mysqljsonimport的下载在SourceForge上。具体使用参照其文档即可。

为了方便不熟悉源码安装的朋友，笔者在这里提一下安装流程和注意事项。

安装命令顺序如下：

$ wget

$ tar xvfz mysqljsonimport-1.6.tar.gz

$ cd mysqljsonimport-1.6

$ ./configure –-with-mysql=/xxx/mysql

$ make

$ make check

$ sudo make install

--with-mysql这一步不是必要的，只要你安装的mysql的路径是系统的默认路径。很关键的，而且很容易被不熟悉的朋友忽略的是，这一个C程序要成功编译和运行，是需要MySQL的C API的，所以需要安装的依赖，除了jansson，还有libmysqlclient-dev。

jansson的安装就是简单的源码安装，libmysqlclient-dev则可以使用包管理工具(比如ubuntu中使用apt-get即可；编译和安装前，建议先sudo apt-get update以避免不必要的麻烦)。

导入命令：

$ ./mysqljsonimport –-database test –-table tablename jsonfilename

还有一个parser，作者是Kazuho，感兴趣的读者可以参看一下，他的相关博文是mysql_json - a MySQL UDF for parsing JSON ，github项目是mysql_json。

4. 使用MySQL workbench

Workbench这个工具对于许多不熟悉SQL语言或者命令行的朋友还是很方便和友好的。利用它，可以方便地导入和导出CSV和JSON文件。

具体操作图例参见MySQL官方手册即可:Table Data Export and Import Wizard，这里不再赘述。

文／freenik（简书作者）

原文链接：

如下格式的json如何导入mysql数据库？我要代码，谢谢各位大佬了

解析json字符串，定义一个dto对象，字段名和类型和json里面一致，然后用jdbc连接数据库，insert into插入表中，代码自己写吧，没时间帮你写

怎么在mysql中放入json数据

我们知道，JSON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储，并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE，实现了JSON到表的转换。

举例一

我们看下简单的例子：

简单定义一个两级JSON 对象

mysql set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"},  {"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一级：

mysql select json_keys(@ytt);+-----------------+| json_keys(@ytt) |+-----------------+| ["name"]        |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二级：

mysql select json_keys(@ytt,'$.name[0]');+-----------------------------+| json_keys(@ytt,'$.name[0]') |+-----------------------------+| ["a", "b"]                  |+-----------------------------+1 row in set (0.00 sec)

我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。

mysql select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt;

+-------+--------+

| f1    | f2     |

+-------+--------+

| ytt   | action |

| dble  | shard  |

| mysql | oracle |

+-------+--------+

3 rows in set (0.00 sec)

举例二

再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的JSON结果集。

JSON 串 @json_str1。

set @json_str1 = ' {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "1.00"    },    "table": {      "table_name": "bigtable",      "access_type": "const",      "possible_keys": [        "id"      ],      "key": "id",      "used_key_parts": [        "id"      ],      "key_length": "8",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "0.00",        "eval_cost": "0.20",        "prefix_cost": "0.00",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "log_time",        "str1",        "str2"      ]    }  }}';

第一级：

mysql select json_keys(@json_str1) as 'first_object';+-----------------+| first_object    |+-----------------+| ["query_block"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二级：

mysql select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object';+-------------------------------------+| second_object                       |+-------------------------------------+| ["table", "cost_info", "select_id"] |+-------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)

第三级：

mysql  select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G*************************** 1. row ***************************third_object: ["key","ref","filtered","cost_info","key_length","table_name","access_type","used_columns","possible_keys","used_key_parts","rows_examined_per_scan","rows_produced_per_join"]1 row in set (0.01 sec)

第四级：

mysql select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {"eval_cost":"0.20","read_cost":"0.00","prefix_cost":"0.00","data_read_per_join":"176"}1 row in set (0.00 sec)

那我们把这个JSON 串转换为表。

SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

"$.query_block"

COLUMNS(

rowid FOR ORDINALITY,

NESTED PATH '$.table'

COLUMNS (

a1_1 varchar(100) PATH '$.key',

a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',

a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',

nested path '$.cost_info'

columns (

a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,

a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',

a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',

a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'

),

a3 varchar(100) PATH '$.key_length',

a4 varchar(100) PATH '$.table_name',

a5 varchar(100) PATH '$.access_type',

a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',

a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',

a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',

a9 varchar(100) PATH '$.key'

),

NESTED PATH '$.cost_info'

columns (

b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'

),

c INT path "$.select_id"

)

) AS tt;

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

| rowid | a1_1 | a1_2  | a1_3   | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3   | a4       | a5    | a6   | a7   | a8   | a9   | b1_1 | c    |

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

|     1 | id   | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176  | 8    | bigtable | const | id   | 1    | 1    | id   | NULL |    1 |

|     1 | NULL | NULL  | NULL   | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL     | NULL  | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 |    1 |

+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

2 rows in set (0.00 sec)

当然，JSON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。

请点击输入图片描述

MySQL JSON类型

MySQL支持JSON数据类型。相比于Json格式的字符串类型，JSON数据类型的优势有：

存储在JSON列中的任何JSON文档的大小都受系统变量 max_allowed_packet 的值的限制，可以使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数获得存储JSON文档所需的空间。

在MySQL8.0中，优化器可以执行JSON列的局部就地更新，而不用删除旧文档再将整个新文档写入该列。局部更新的条件：

JSON数组包含在 字符 [ 和 ] 字符中，其中为一个由逗号分隔的值列表：

JSON对象包含在字符 { 和 } 字符中，其中为一组由逗号分隔的键值对，键必须是字符串：

在JSON数组和JSON对象的值中允许嵌套：

下例中向创建一个只有一个JSON列的表格 t_json ，并向其中添加JSON值：

若添加的值为非JSON格式，则报错：

查看 t_json :

如果传入的参数不能组成键值对，则报错：

因此我们也可以使用以上三种方法向表中添加JSON值，可以一定程度地避免输入格式错误：

解析字符串并发现字符串是有效的JSON文档时，它在被解析时也会被规范化。对于重复的键（ key ）,后面的值（ value ）会覆盖前面的值。如下：

这种“覆盖”在向JSON列添加值时也会发生。

在MySQL8.0.3之前的版本中，与此相反，对于被重复的键，它的第一个值会被保留，后添加的值则会被抛弃。

MySQL8.0.3及更高版本中，有两种合并函数： JSON_MERGE_PRESERVE() 和 JSON_MERGE_PATCH() 。下面具讨论它们的区别。

合并数组时， JSON_MERGE_PRESERVE 只保留最后传入的数组参数，而 JSON_MERGE_PRESERVE 则按传入顺序将数组参数连接。

合并对象时，对于重复键， JSON_MERGE_PRESERVE 只保留最后传入的键值，而 JSON_MERGE_PRESERVE 重复键的所有值保留为数组。

在了解搜索和修改JSON值之前，先来看看JSON的路径语法。

JSON_EXTRACT 提取JSON值，直接看例子：

JSON_REPLACE 与 JSON_SET 的区别：

JSON_INSERT 和 JSON_SET :

JSON_REMOVE :

可以使用 = ， ， = ， ， = ， ， != ，和 = 对JSON值进行比较。

JSON值的比较先比较值的类型。如果类型不同，则直接 返回类型的优先级的比较结果；如果类型相同，再进行值的内容的比较。

OPAQUE 值是不属于其他类型的值。

转换规则为：

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