存储ON格式的数据在数据库中 (数据库中保存json数据库中)
在现代应用程序开发中，使用ON（JavaScript Object Notation）作为一种数据格式非常普遍。因为ON数据格式易于阅读、编写和解析，而且易于与Web应用程序中的JavaScript集成。但是，在将ON数据存储到关系数据库中存在一些挑战。因为关系数据库是基于表的，通常需要将ON数据转换为关系行和列，而在不同的数据库管理系统中，如何存储ON数据也不尽相同。本文将介绍在不同数据库中如何存储ON数据。
1. PostgreSQL
PostgreSQL是一个开源的关系型数据库管理系统，支持将ON格式的数据存储到表中。对于保存ON数据，可以使用ONB数据类型，它对ON数据进行二进制编码，提供更高效的查询和索引功能。以下是一个示例：
CREATE TABLE users (
id SERIAL PRIMARY KEY,
data ONB
);
在将ON数据插入到该表时，可以使用以下SQL语句：
INSERT INTO users (data)
VALUES (‘{“name”:”John Smith”, “age”:30, “gender”:”male”}’::jsonb);
查询ON数据时，可以使用PostgreSQL提供的ON函数，如json_typeof、jsonb_extract_path_text、jsonb_array_elements等。例如：
SELECT data->>’name’ AS name, data->>’age’ AS age
FROM users
WHERE data->>’gender’ = ‘male’;
2. MySQL
MySQL 5.7开始支持ON数据类型，这使得我们可以存储和检索ON格式的数据。在MySQL中，使用ON数据类型存储时，可以使用ON_OBJECT函数和ON_ARRAY函数来创建ON对象和数组，而使用ON_EXTRACT函数从ON对象中检索值。以下是一个示例：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
data ON NOT NULL
);
INSERT INTO users (data)
VALUES (‘{“name”: “John Smith”, “age”:30, “gender”: “male”}’);
SELECT ON_EXTRACT(data, ‘$.name’) AS name, ON_EXTRACT(data, ‘$.age’) AS age
FROM users
WHERE ON_EXTRACT(data, ‘$.gender’) = ‘male’;
3. SQL Server
SQL Server 2023引入了ON支持，允许存储和查询ON格式的数据。在SQL Server中，可以使用ON数据类型存储ON数据。以下是一个示例：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY IDENTITY,
data NVARCHAR(MAX)
);
INSERT INTO users (data)
VALUES (‘{“name”: “John Smith”, “age”:30, “gender”:”male”}’);
SELECT ON_VALUE(data, ‘$.name’) AS name, ON_VALUE(data, ‘$.age’) AS age
FROM users
WHERE ON_VALUE(data, ‘$.gender’) = ‘male’;
4. Oracle
Oracle数据库支持存储和查询ON格式的数据，从11.2版本开始支持 ON数据类型。以下是一个示例：
CREATE TABLE users (
id NUMBER PRIMARY KEY,
data CLOB
);
INSERT INTO users (id, data)
VALUES (1, ‘{“name”: “John Smith”, “age”:30, “gender”:”male”}’);
SELECT ON_VALUE(data, ‘$.name’) AS name, ON_VALUE(data, ‘$.age’) AS age
FROM users
WHERE ON_VALUE(data, ‘$.gender’) = ‘male’;
存储ON格式的数据在关系数据库中可能与传统的行和列模型不同，但在适当的场合下，它可以很好地补充关系数据模型。针对不同的数据库，可以按照其提供的特定功能使用合适的ON数据类型、ON函数和方法来进行操作。使用ON数据类型的关系数据库提高了在现代应用程序开发中存储非结构化数据和可变数据的能力。
