利用Spring Boot实现MySQL 8.0和MyBatis-Plus的JSON查询_mybatisplus在mysql中查询json格式的列

介绍

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。

方案一、使用LIKE操作符进行JSON搜索

MySQL中的LIKE操作符允许进行模式匹配，可以利用它在JSON结构中进行搜索。在与MyBatis-Plus结合使用时，您可以构建动态SQL查询，根据特定条件搜索JSON字段。

在现代Web应用程序中，处理和查询JSON数据变得愈发常见。MySQL 8.0提供了一系列功能强大的JSON函数，结合MyBatis-Plus和Spring Boot，我们可以轻松地实现对JSON数据的查询和操作。

一种常见的需求是根据JSON字段的内容进行搜索。在MySQL 8.0中，我们可以使用LIKE操作符实现模糊匹配，从而搜索JSON结构中的数据。例如，假设我们有一个包含用户信息的JSON字段，我们可以使用以下SQL语句查询具有特定用户名的记录：

建表语句：

CREATE TABLE users (
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  user_info JSON comment '用户信息'
);

SELECT * FROM users WHERE user_info LIKE '%' 'John' '%';
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在这个表中，我们有一个名为users的表，包含了以下列：

• id：用户ID，自增主键。
• user_info：存储用户信息的JSON字段。示例数据可能包括用户的姓名、年龄、地址等。

查询SQL：

SELECT * FROM users WHERE user_info LIKE '%' 'John' '%';
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在MyBatis-Plus中，我们可以使用动态SQL构建类似的查询。首先，我们需要创建一个Mapper接口，并定义相应的方法：

public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    List<User> findByUsername(@Param("username") String username);
}
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接下来，在对应的XML文件中，我们可以编写动态SQL语句：

<select id="findByUsername" resultType="User">
  SELECT * FROM users
  WHERE user_info LIKE CONCAT('%', #{username}, '%')
</select>
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通过这种方式，我们可以根据用户提供的用户名动态构建SQL查询，实现对JSON数据的搜索功能。

方案二、使用JSON_CONTAINS和JSON_EXTRACT进行查询

除了使用LIKE操作符外，MySQL 8.0还提供了JSON_CONTAINS和JSON_EXTRACT等函数，用于更灵活地查询JSON数据。通过这些函数，我们可以检查JSON数组是否包含特定元素，或者提取JSON对象中的特定字段。

例如，假设我们有一个包含订单信息的JSON字段，其中包含了订单的状态信息。我们可以使用JSON_CONTAINS和JSON_EXTRACT函数来查询具有特定状态的订单记录：

建表语句：

CREATE TABLE orders (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    order_info JSON
);
INSERT INTO `orders` VALUES (1,'{"price": 20.00, "status": "shipped"}');
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在这个表中，我们有一个名为orders的表，包含了以下列：

• id：订单ID，自增主键。
• order_info：存储订单信息的JSON字段。示例数据可能包括订单号、商品信息、订单状态等。

select * from orders where JSON_CONTAINS(JSON_EXTRACT(order_info, '$[*].status'), CAST('"shipped"' AS JSON), '$')
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在这个查询中，我们首先使用JSON_EXTRACT函数从order_info字段中提取所有订单的状态信息，然后使用JSON_CONTAINS函数检查是否存在状态为"shipped"的订单。

在MySQL中，使用CAST函数将字符串转换为JSON时，需要确保传递的字符串是合法的JSON格式。在这种情况下，'shipped’并不是一个有效的JSON值。

要修复这个问题，你可以将要转换的字符串包装在合法的JSON格式中。在这个例子中，您可以将’shipped’转换为JSON对象，例如：

select * from orders where JSON_CONTAINS(JSON_EXTRACT(order_info, '$[*].price'), CAST('20.0' AS JSON), '$');
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通过将’20.0’包装在双引号中，使其成为一个有效的JSON字符串，您可以解决这个问题。

在MyBatis-Plus中，我们可以编写类似的查询方法，并利用注解将参数传递给SQL语句：

public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
    List<Order> findByStatus(@Param("status") String status);
}
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然后，我们可以编写对应的XML文件，执行类似的动态SQL查询。

SELECT * FROM
JSON_CONTAINS(JSON_EXTRACT(order_info, '$[*].status'), CAST(#{param.status} AS JSON), '$')
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结论： 通过结合MySQL 8.0的JSON功能和MyBatis-Plus的灵活性，我们可以在Spring Boot应用中轻松地实现对JSON数据的查询和操作。无论是使用LIKE操作符进行模糊搜索，还是利用JSON_CONTAINS和JSON_EXTRACT函数进行更复杂的查询，都可以满足不同场景下的需求。

改进

根据MySQL的三大设计原则，每个字段应该是最小的单位。 在本文的两个案例中，字段中均包含了多个字段，因此可以将JSON字段拆分成独立的字段，使得数据库的设计符合设计范式，同样也减小开发成本。如一个JSON字段中包含了一个数组的值，则可以考虑将JSON中的数据拆分成一张表，使用主表id进行关联即可。

create table teacher
(
  id           INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name varchar(20)
);

create table class_info(
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  teacher_id int(10),
  class_name varchar(20)
)
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