json文件存入mysql,怎么导出json文件

本文目录一览：

• 
  1、如何将 JSON，Text，XML，CSV 数据文件导入 MySQL
  


• 
  2、怎么在mysql中放入json数据
  


• 
  3、如何将从接口取到的json数据存入mysql数据库
  

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”.

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

如何将从接口取到的json数据存入mysql数据库

json的数据json.loads进来以后会变成一个json的对象，你需要自己把python对象中的字段值取出来，拼成sql语句

你可以把这个过程封装成一个函数

import json

def save_json(json_str):

obj = json.loads(json_str)

sql = 'insert into tbl values ("%s")' % obj['id'] #这里注意编码，要转成数据库的编码格式

#blabla