前言（废话） 昨天抽了点时间在网上搜列了一个开源项目，项目挺完整的，前后台分离还带有微信小程序，我Clone下代码，经过一番倒腾，嘿~还真就跑起来了。在这个过程中，体验了一把VUE项目工程细节，因为之前没有接触过这一块，所以还是花费了点时间，好在开源项目的QQ群里楼主帮忙看了一下，才得以顺利往后进行。后来也有很多网友向楼主提问，也抛出了一些问题，其中有个问题到引起了我的注意。 有个小伙伴执行SQL的时候报错了，以为项目中给的SQL脚本不全，但是在群里他并没有给出报错细节的截图，楼主后来也就提示了他一句MySQL版本需要在5.7以上，但是后面就没有更多消息了。 今天早上我还在上班路上，群里的小伙伴就私信我，说能否帮他看下数据库的问题。等我到了公司再回复他的时候，他告诉我说数据库问题已经解决了，我追问了一下细节，原来是开源项目中的数据库建表语句中包含JSON类型字段，导致了他批量执行SQL脚本不成功。其实这样的问题，在执行脚本的时候遇到错误是有日志的，详细看下日志应该明了。 我其实是没有注意到这个细节的，因为我前天安装的数据库就直接上了8.0，屏蔽了这个问题，但是，MySQL数据库现在支持JSON类型，挺新奇的，因为之前没有用过，并不熟悉，所以这一次，让我逮到个了解它的机会。 关于MySQL的JSON类型 JSON估计大家伙都熟悉了，我就不再介绍这方面内容。其实在MySQL数据库中，也直到5.7这个版本，才开始引入JSON数据类型，在此之前如果想在表中保存JSON格式类型的数据，则需要依靠varchar或者text之类的数据类型，如果在低于5.7版本的数据库中使用了JSON类型来建表，显然是不会成功的。 （截图为MySQL官网文档） 如何使用JSON类型 建表 在MySQL中创建具有JSON数据列的表，其实和数据类型没有太大区别，具体举例如下：
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CREATE TABLE tab_base_info ( id BIGINT NOT NULL PRIMARY KEY auto_increment, content json ); |
新增数据 插入一条语句，注意看JSON数据列的内容：
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INSERT INTO tab_base_info (content) VALUES ( '{"author": "Captain&D", "blog": "https://www.cnblogs.com/captainad"}' ); |
这里需要提醒的是： JSON列存储的数据要么是NULL，要么必须是JSON格式数据，否则会报错。 JSON数据类型是没有默认值的（声明时"DEFAULT NULL"）。 JSON数据类型意义 其实，没有JSON数据类型的支持，我们一样可以通过varchar类型或者text等类型来保存这一格式的数据，但是，为什么还要专门增加这一数据格式的支持呢？其中肯定有较varchar或者text来存储此类型更优越的地方。 保证了JSON数据类型的强校验，JSON数据列会自动校验存入此列的内容是否符合JSON格式，非正常格式则报错，而varchar类型和text等类型本身是不存在这种机制的。 MySQL同时提供了一组操作JSON类型数据的内置函数。 更优化的存储格式，存储在JSON列中的JSON数据会被转成内部特定的存储格式，允许快速读取。 可以基于JSON格式的特征支持修改特定的键值。（即不需要把整条内容拿出来放到程序中遍历然后寻找替换再塞回去，MySQL内置的函数允许你通过一条SQL语句就能搞定） MySQL关于JSON的内置函数 MySQL关于JSON数据格式的操作提供了很多高效率的内置函数，我们可以从MySQL官网上找到很详细的介绍和使用说明，下面贴一张JSON函数的指南： （截图为MySQL官方文档） 其实我们从JSON功能介绍的主页也可以看到，这些内置函数支持我们创建、查找、替换和返回值等相关的操作，像我们替换指定内容的操作就可以使用JSON_REPLACE()这个函数，不过最后实现通过纯SQL语句执行最终的内容替换，你还需要通过执行UPDATE语句，比如：
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UPDATE tab_base_info SET content = json_replace(content, '$.author', "tom") WHERE id = 1; |
其中“$.***”表示找到JSON内容中匹配的修改字段。 更多关于这些内置函数的用法，大家都可以到官网（链接请查看本文参考资料）的文档上去查阅，写的十分详细而且还有举例。 参考资料： 1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/31823258 2、https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/json-functions.html from:https://www.cnblogs.com/captainad/p/11176127.html
View DetailsDB-Engines 4 月份流行度排行已更新（基于 3 月份的整体数据变化）。 从总榜来看，前十数据库的排名和上个月保持一致。虽然排名没有变动，但单个数据库的分数却变化不少。稳居前三的 Oracle、MySQL 和 Microsoft SQL Server 分数出现了较大幅度的下跌，分别减少 46.82、34.14 和 7.33 分。其中 SQL Server 分数已经连续下跌了两个月。若与去年同期的数据相比，三者下跌的分数平均已达到 64 分。 后起之秀 PostgreSQL 和 MongoDB 依旧保持着稳步上升的趋势，分数与上个月相比有小幅度增加，与去年同期相比也平均增加了 40 分左右。 ▲ 前十数据库的分数变化走向 对于排名 20 之后的数据库，以年为维度，排名显著上升的数据库有 Snowflake 和 Clickhouse，Snowflake 由去年同时期的第 100 名上升到现在的第 29 名，后者也从第 71 名上升至第 50 名。两者都属于云数据仓库，Snowflake 的母公司去年上市后更是获得巴菲特青睐，股价飙升。相信这也是它排名上升的主要原因。 最后看看各类型数据库的排名情况。 关系数据库前 10 名 Key-Value 数据库前 10 名 文档数据库前 10 名 时序数据库前 10 名 图数据库前 10 名 DB-Engines 根据流行度对数据库管理系统进行排名，排名每月更新一次。排名的数据依据 5 个不同的指标： Google 以及 Bing 搜索引擎的关键字搜索数量 Google Trends 的搜索数量 Indeed 网站中的职位搜索量 LinkedIn 中提到关键字的个人资料数 Stackoverflow 上相关的问题和关注者数量 这份榜单分析旨在为数据库相关从业人员提供一个技术方向的参考，其中涉及到的排名情况并非基于产品的技术先进程度或市场占有率等因素。无论排名先后，选择适合与企业业务需求相比配的技术才是最重要的。 from:https://www.oschina.net/news/135658/db-engines-ranking-202104
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