MySQL --- 函数大全3

Bertha 。 2024-03-31 17:54 69阅读 0赞

**目录**

1.返回串联字符串 GROUP\_CONCAT()

2.返回子字符串第一次出现的索引 INSTR()

3.如果子集中的所有 GTID 也在集合中，返回 true，否则返回false GTID\_SUBSET()

4.返回集合中不在子集中的所有 GTID GTID\_SUBTRACT()

5.十进制或字符串值的十六进制表示形式 HEX()

6.提取小时 HOUR()

7.重症监护室库版本 ICU\_SUBTRACT()

8.如果/否则构造 IF()

9.空 if/else 构造 IFNULL()

10.值是否在一组值内 IN()

11.返回 IP 地址的数值 INET\_ATON()

12.从数值返回 IP 地址 INET\_NTOA()

13.返回 IPv6 地址的数值 INET6\_ATON()

14.从数值返回 IPv6 地址 INET6\_NTOA()

15.在指定位置插入子字符串，最多插入指定数量的字符 INSERT()

16.返回小于第一个参数的索引论点 INTERVAL()

17.针对布尔值测试值 IS()

18.命名锁是否可用 IS\_FREE\_LOCK()

19.参数是否为 IPv4 地址 IS\_IPV4()

20.参数是否为与 IPv4 兼容的地址 IS\_IPV4\_COMPAT()

21.参数是否为 IPv4 映射地址 IS\_IPV4\_MAPPED()

22.参数是否为 IPv6 地址 IS\_IPV6()

23.针对布尔值测试值 IS NOT()

24.非空值测试 IS NOT NULL()

25.空值测试 IS NULL()

26.命名锁是否正在使用中;如果返回连接标识符，则返回真 IS\_USED\_LOCK()

27.参数是否为有效的 UUID IS\_UUID()

28.测试参数是否为 NULL ISNULL()

29.创建 JSON 数组 JSON\_ARRAY()

30.将数据追加到 JSON 文档 JSON\_ARRAY\_APPEND()

31.插入到 JSON 数组中 JSON\_ARRAY\_INSERT()

32.将结果集作为单个 JSON 数组返回 JSON\_ARRAYAGG()

33.JSON 文档是否在路径中包含特定对象 JSON\_CONTAINS()

34.JSON 文档是否在路径中包含任何数据 JSON\_CONTAINS\_PATH()

35.JSON 文档的最大深度 JSON\_DEPTH()

36.从 JSON 文档返回数据 JSON\_EXTRTACT()

37.将数据插入 JSON 文档 JSON\_INSERT()

38.来自 JSON 文档的键数组 JSON\_KEYS()

39.JSON 文档中的元素数 JSON\_LENGTH()

40.合并 JSON 文档，替换重复键的值 JSON\_MERGE\_PATCH()

41.合并 JSON 文档，保留重复的键 JSON\_MERGE\_PRESERVE()

42.创建 JSON 对象 JSON\_OBJECT()

43.将结果集作为单个JSON 对象返回 JSON\_OBJECTAGG()

44.比较两个JSON文档是否拥有任何一个相同键值对或数组元素 JSON\_OVERLAPS()

45.以可读的格式打印 JSON 文档 JSON\_PRETTY()

46.引用 JSON 文档 JSON\_QUOTE()

47.从 JSON 文档中删除数据 JSON\_REMOVE()

48.替换 JSON 文档中的值 JSON\_REPLACE()

49.根据指定的 JSON 模式验证一个 JSON 文档 JSON\_SCHEMA\_VALID()

50.根据指定的 JSON 模式验证一个 JSON 文档，并返回一个验证报告 JSON\_SCHEMA\_VALIDATION\_REPORT()

--------------------

#### 1.返回串联字符串 GROUP\_CONCAT() ####

脚本

create table emp
    (
        emp_id     int primary key auto_increment comment '编号',
        emp_name   char(20)       not null default '' comment '姓名',
        salary     decimal(10, 2) not null default 0 comment '工资',
        department char(20)       not null default '' comment '部门'
    );
    
    insert into emp(emp_name, salary, department)
    values ('张晶晶', 5000, '财务部'),
           ('王飞飞', 5800, '财务部'),
           ('刘小贝', 5700, '人事部'),
           ('王大鹏', 6700, '人事部'),
           ('刘云云', 7500, '销售部'),
           ('刘云鹏', 7200, '销售部');
    
    select department,group_concat(emp_name) from emp group by department;

分析

> 列转行

结果

![08d57260065c4adc99392e69960f3f97.png][]

#### 2.返回子字符串第一次出现的索引 INSTR() ####

脚本

SELECT INSTR('foobarbar', 'bar'), INSTR('xbar', 'foobar');

分析

> INSTR（str ，substr）
> 
> 返回字符串 str 中子字符串 substr 第一次出现的位置

结果

![92b41d5425d04b01b066f7c00bd27f77.png][]

#### 3.如果子集中的所有 GTID 也在集合中，返回 true，否则返回false GTID\_SUBSET() ####

脚本

SELECT GTID_SUBSET('3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:23', '3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:21-57');

分析

> GTID\_SUBSET(set1,set2)
> 
> 给定两组全局事务标识符set1和set2，如果set1中的所有gtid也在set2中，则返回true。否则返回false。

结果

![d986bc41dbd8426aa22b0bb3c0f008ae.png][]

#### 4.返回集合中不在子集中的所有 GTID GTID\_SUBTRACT() ####

脚本

SELECT GTID_SUBTRACT( '3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:21-57','3E11FA47-71CA-11E1-9E33-C80AA9429562:28' );

分析

> 给定两组全局事务标识符set1和set2，只返回set1中不属于set2的gtid。

结果![98ad42afd77342898fdcf09a7ad1cd70.png][]

#### 5.十进制或字符串值的十六进制表示形式 HEX() ####

脚本

SELECT HEX('abc'),HEX(123);

结果

![f872300ae7c34afa8ed184310a31a332.png][]

#### 6.提取小时 HOUR() ####

脚本

select hour('2022-12-12 15:20:30')

结果

![02bb041039cd4ac28d11a5c6e29bf6a2.png][]

#### 7.重症监护室库版本 ICU\_SUBTRACT() ####

脚本

SELECT ICU_VERSION();

分析

> `ICU_VERSION()`函数返回用于支持正则表达式操作的 Unicode 国际组件 （ICU） 库的版本。

结果

![6204dc2ffdd447d080e51c920675e175.png][]

#### 8.如果/否则构造 IF() ####

脚本

SELECT IF(1<2,'yes','no');

分析

> IF（expr1,expr2,expr3)
> 
>  *  如果expr2和expr3生成一个字符串，则 结果是一个字符串。
>  *  如果expr2和expr3都是字符串，则 如果任一字符串是 区分大小写。
>  *  如果expr2和expr3产生浮点数 值，则结果为浮点值。
>  *  如果expr2和expr3生成一个整数，则 结果是一个整数。

结果

![663ce840ec794f0a903053d39445024a.png][]

#### 9.空 if/else 构造 IFNULL() ####

脚本

SELECT IFNULL(1, 0),
           IFNULL(NULL, 10),
           IFNULL(1 / 0, 10),
           IFNULL(1 / 0, 'yes');

分析

> IFNULL(expr1，expr2)
> 
> 如果expr1不符合要求字则返回expr2

结果

![303351c15eb9407ca00db343ffd38ceb.png][]

#### 10.值是否在一组值内 IN() ####

脚本

SELECT 2 IN (0, 3, 5, 7), (3, 4) IN ((1, 2), (3, 4));

分析

> expr in （value1,...）
> 
> 看expr是否能在后面找到对应的value值

结果

![a99fabb8aa4d47f8972c853c6e62658f.png][]

#### 11.返回 IP 地址的数值 INET\_ATON() ####

脚本

SELECT INET_ATON('192.168.153.188');

分析

> 给定 IPv4 网络的点分四边形表示形式 地址为字符串，返回一个整数，该整数表示 网络字节顺序中地址的数值（大 字节序）

结果

![c59a04c5303a4a408929bb7b43b32c81.png][]

#### 12.从数值返回 IP 地址 INET\_NTOA() ####

脚本

SELECT INET_NTOA(3232274876);

分析

> 给定一个按网络字节顺序排列的数字 IPv4 网络地址， 返回地址的点分四边形字符串表示形式 作为连接字符集中的字符串

结果

![d81054682c4d46729b97cd215ac044e2.png][]

#### 13.返回 IPv6 地址的数值 INET6\_ATON() ####

脚本

SELECT HEX(INET6_ATON('fdfe::5a55:caff:fefa:9089'));

分析

> 给定字符串形式的 IPv6 或 IPv4 网络地址，返回 表示地址数值的二进制字符串 按网络字节顺序（大端序）

结果

![32a5a65a82d242bda2b9ca66aa2e26d2.png][]

#### 14.从数值返回 IPv6 地址 INET6\_NTOA() ####

脚本

SELECT INET6_NTOA(INET6_ATON('fdfe::5a55:caff:fefa:9089'));

分析

> 给定以数字表示的 IPv6 或 IPv4 网络地址 形式为二进制字符串，返回 连接字符集中字符串形式的地址

结果

![2c447abadf27485ba26df58c0b45ff94.png][]

#### 15.在指定位置插入子字符串，最多插入指定数量的字符 INSERT() ####

脚本

SELECT INSERT('Quadratic', 3, 4, 'What');

分析

> INSERT(str,pos,len,newstr)
> 
> 把pos位置往后的字符替换为newstr，替换长度为len

结果

![e575a84d05a141da9a5306e9b6448fb8.png][]

#### 16.返回小于第一个参数的索引论点 INTERVAL() ####

脚本

SELECT INTERVAL(23, 1, 15, 17, 30, 44, 200);

分析

> INTERVAL(N,N1,N2,N3,..........)
> 
> 其中，N是要判断的数值，N1,N2,N3,...是分段的间隔。
> 
> 这个函数的返回值是段的位置：
> 
> 如果N<N1，则返回0，
> 
> 如果N1<=N<N2，则返回1，
> 
> 如果N2<=N<N3，则返回2。
> 
> 所以，区间是前闭后开的。

结果

![c09f8071bcb54f05a1a540c2dea24ea6.png][]

#### 17.针对布尔值测试值 IS() ####

脚本

SELECT 1 IS TRUE, 0 IS FALSE, NULL IS UNKNOWN;

结果

![910c1c09f49245a4bc5941203ed9e6d2.png][]

#### 18.命名锁是否可用 IS\_FREE\_LOCK() ####

脚本

SELECT IS_FREE_LOCK('lock1');

分析

> 检查锁str是否可用,返回结果为0，说明指定名称的锁正在被使用。返回1则说明这个锁尚未被使用。

结果

![d91fa016b51c4ef3b3e19063dee2bc1e.png][]

#### 19.参数是否为 IPv4 地址 IS\_IPV4() ####

脚本

SELECT IS_IPV4('192.168.152.188'), IS_IPV4('192.168.152.256');

分析

> 如果参数是指定的有效 IPv4 地址，则返回 1 一个字符串，否则为 0

结果

![e9cba39dfce5478392a0764c10ab7457.png][]

#### 20.参数是否为与 IPv4 兼容的地址 IS\_IPV4\_COMPAT() ####

脚本

SELECT IS_IPV4_COMPAT(INET6_ATON('::10.0.5.9')),IS_IPV4_COMPAT(INET6_ATON('::ffff:10.0.5.9'));

分析

> IS\_IPV4\_COMPAT () 函数**检查一个数字形式的 IPv6 地址是否是一个 IPv4 兼容的 IPv6 地址，如果是返回 1 ，否则返回 0** 。 如果参数为 NULL ，该函数将返回 NULL

结果

![367cc20188b64ad5b135afe235dadab0.png][]

#### 21.参数是否为 IPv4 映射地址 IS\_IPV4\_MAPPED() ####

脚本

SELECT IS_IPV4_MAPPED(INET6_ATON('::10.0.5.9')),IS_IPV4_MAPPED(INET6_ATON('::ffff:10.0.5.9'));

分析

> MySQL中的此函数采用以数字形式表示为二进制字符串的IPv6地址，由INET6\_ATON函数返回。如果参数是有效的IPv4映射的IPv6地址，则返回1，否则返回0。 IPv4映射地址的一般格式是：: ffff：ipv4\_address。

结果

![23bb4ea4f7474960a0078eb3f26342dd.png][]

#### 22.参数是否为 IPv6 地址 IS\_IPV6() ####

脚本

SELECT IS_IPV6('10.0.5.9'), IS_IPV6('::1');

分析

> 如果参数是指定的有效 IPv6 地址，则返回 1 一个字符串，否则为 0

结果

![cadf1e2fc21443b9b8c48b14115e03a0.png][]

#### 23.针对布尔值测试值 IS NOT() ####

脚本

SELECT 1 IS NOT UNKNOWN, 0 IS NOT UNKNOWN, NULL IS NOT UNKNOWN;

结果

![130a257fbd4e4b94bfaaba1bebe2f7de.png][]

#### 24.非空值测试 IS NOT NULL() ####

脚本

SELECT 1 IS NOT NULL, 0 IS NOT NULL, NULL IS NOT NULL;

结果

![b37cc5d2200844d3897a05ce8af9e494.png][]

#### 25.空值测试 IS NULL() ####

脚本

SELECT 1 IS NULL, 0 IS NULL, NULL IS NULL;

结果

![025c61b4dc9548048a9eb402e5b03d0d.png][]

#### 26.命名锁是否正在使用中;如果返回连接标识符，则返回真 IS\_USED\_LOCK() ####

脚本

SELECT IS_USED_LOCK('lock1');

分析

> IS\_USED\_LOCK(str) 检查锁str是否正在被使用,返回结果为持有锁的连接的连接ID，表示给定名称的锁正在被该连接使用，若锁没有被使用返回null。

结果

![0b2165a2f233493290d6baff15dcf0ab.png][]

#### 27.参数是否为有效的 UUID IS\_UUID() ####

脚本

SELECT IS_UUID('6ccd780c-baba-1026-9564-5b8c656024db');

分析

> 如果参数是有效的字符串格式 UUID，则返回 1;如果 参数不是有效的 UUID
> 
> “有效”表示值的格式为 可以解析。也就是说，它具有正确的长度并包含 仅允许的字符（任何十六进制数字 字母大小写，以及可选的破折号和大括号）。这 格式是最常见的：
> 
>     aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee
> 
> 还允许使用以下其他格式：
> 
>     aaaaaaaabbbbccccddddeeeeeeeeeeee
>     {aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee}

[官方解释UUID ][UUID]

结果

![73df61be5f1042aa8e40140b5f027bb8.png][]

#### 28.测试参数是否为 NULL ISNULL() ####

脚本

SELECT ISNULL(1+1),isnull(1/0);

结果

![667b553c77774a11b68f6a3202c24904.png][]

#### 29.创建 JSON 数组 JSON\_ARRAY() ####

脚本

SELECT JSON_ARRAY(1, "abc", NULL, TRUE, CURTIME());

分析

> JSON\_ARRAY(value1\[, value2\[, ...\]\])  
> 参数
> 
> *`value1[, value2[, ...]]`*
> 
> 可选的。一些值，他们将被放在 JSON 数组中。
> 
> `JSON_ARRAY()`函数评估参数中的所有的值，并返回一个包含了所有参数的 JSON 数组。
> 
> 这里可能有一些转换发生：
> 
>  *  `TRUE`被转换为`true`
>  *  `FALSE`被转换为`false`
>  *  `NULL`被转换为`null`
>  *  日期，时间，日期时间 被转换为 字符串

结果

![8556377c5367409bbbd3fae1691b3ad0.png][]

#### 30.将数据追加到 JSON 文档 JSON\_ARRAY\_APPEND() ####

脚本

SELECT JSON_ARRAY_APPEND('[1, 2, 3]', '$', 4);

分析

> 参数
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。被修改的 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。添加新元素的路径。一个有效的路径表达式，它不能包含 或 。`*``**`
> 
> *`value`*
> 
> 必需的。被添加到数组的新元素值。

结果

![dd0bc3cab7e740d9a6958de4743d0f8b.png][]

#### 31.插入到 JSON 数组中 JSON\_ARRAY\_INSERT() ####

脚本

SET @json = '[1, [2, 3], {"a": [4, 5]}]';
    SELECT JSON_ARRAY_INSERT(@json, '$[0]', 0);

分析

>     JSON_ARRAY_INSERT(json, path, value[, path2, value2] ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。被修改的 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。插入新元素的数组元素位置。一个有效的路径表达式，它不能包含 或 。比如 和 表示在数组的开头插入新元素。`*``**``$[0]``$.a[0]`
> 
> *`value`*
> 
> 必需的。入到数组的新元素值。

结果

![c5988a5cbd6e40f5a776d4b8de4cff9e.png][]

#### 32.将结果集作为单个 JSON 数组返回 JSON\_ARRAYAGG() ####

脚本

CREATE TABLE `student_score` (
        `id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
        `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
        `subject` VARCHAR(255) NOT NULL,
        `score` INT NOT NULL
    );
    
    INSERT INTO `student_score` (`name`, `subject`, `score`)
    VALUES
        ('Tom', 'Math', 80),
        ('Tom', 'English', 90),
        ('Tim', 'English', 98);
    
    SELECT
        name AS `Name`,
        JSON_ARRAYAGG(subject) AS `Subjects`
    FROM student_score
    GROUP BY name;

分析

>     JSON_ARRAYAGG(expr)
> 
> 我们通常在 MySQL 中按如下方式使用 函数：`JSON_ARRAYAGG()`
> 
>     SELECT JSON_ARRAYAGG(expr), ...
>     FROM table_name
>     [WHERE ...]
>     [GROUP BY group_expr1, group_expr2, ...];
> 
> **参数**
> 
> *`expr`*
> 
> 必须的。它可以是一个列名，也可以是一个表达式。

结果

![d15ab64b81e04e86800ef873e9dbef7e.png][]

#### 33.JSON 文档是否在路径中包含特定对象 JSON\_CONTAINS() ####

脚本

SELECT
        JSON_CONTAINS('[1, 2, [3, 4]]', '2'),
        JSON_CONTAINS('[1, 2, [3, 4]]', '2', '$[2]');

分析

>     JSON_CONTAINS(target_json, candidate_json)
>     JSON_CONTAINS(target_json, candidate_json, path)
> 
> **参数**
> 
> *`target_json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`candidate_json`*
> 
> 必需的。被包含的 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 可选的。一个路径表达式。

结果

![11534719a216472a819200e44426cdc4.png][]

#### 34.JSON 文档是否在路径中包含任何数据 JSON\_CONTAINS\_PATH() ####

脚本

SELECT
        JSON_CONTAINS_PATH('[1, 2, {"x": 3}]', 'one', '$[0]', '$[3]'),
        JSON_CONTAINS_PATH('[1, 2, {"x": 3}]', 'all', '$[0]', '$[3]');

分析

>     JSON_CONTAINS_PATH(json, one_or_all, path[, path])
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`one_or_all`*
> 
> 必需的。可用值：, 。它指示是否检查所有的路径。`'one'``'all'`
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。您应该至少指定一个路径表达式。

结果

![fcc497af1136482e866056f1adada4ba.png][]

#### 35.JSON 文档的最大深度 JSON\_DEPTH() ####

脚本

SELECT JSON_DEPTH('[]'), JSON_DEPTH('[1, 2]'), JSON_DEPTH('[1, [2, 3]]');

分析

>     JSON_DEPTH(json)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
>  *  一个空的数组、空的对象或者纯值的深度是 1。
>  *  一个仅包含深度为 1 的元素的数组的深度是 2。
>  *  一个所有成员的值的深度为 1 的对象的深度是 2。
>  *  除此之外的其他 JSON 文档的深度都大于 2.

结果

![d50fc8e365a340199430bcf41b81ae02.png][]

#### 36.从 JSON 文档返回数据 JSON\_EXTRTACT() ####

脚本

SELECT JSON_EXTRACT('[1, 2, {"x": 3}]', '$[2].x', '$[1]', '$[0]');

分析

>     JSON_EXTRACT(json, path, ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。您应该至少指定一个路径表达式。

结果

![a30b8c790a804af9a77bc569dd9ba860.png][]

#### 37.将数据插入 JSON 文档 JSON\_INSERT() ####

脚本

SET @array = '[1, [2, 3], {"a": [4, 5]}]';
    # 在数组的开头插入一个元素
    SELECT JSON_INSERT(@array, '$[0]', 0, '$[3]', 6);

分析

>     JSON_INSERT(json, path, value[, path2, value2] ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。被修改的 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。一个有效的路径表达式。
> 
> *`value`*
> 
> 必需的。插入的数据。

结果

![079baa39730f4051b511e195a8407abf.png][]

#### 38.来自 JSON 文档的键数组 JSON\_KEYS() ####

脚本

SELECT JSON_KEYS('{"x": 1, "y": 2, "z": 3}');

分析

>     JSON_KEYS(json)
>     JSON_KEYS(json, path)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 对象文档。
> 
> *`path`*
> 
> 可选的。路径表达式。

结果

![1b48b0b7fffc4a5eb5c86dcf6ac010c2.png][]

#### 39.JSON 文档中的元素数 JSON\_LENGTH() ####

脚本

SELECT
        JSON_LENGTH('1'),
        JSON_LENGTH('true'),
        JSON_LENGTH('[1, 2]'),
        JSON_LENGTH('{"x": 1, "y": 2}') ;

分析

>     JSON_LENGTH(json)
>     JSON_LENGTH(json, path)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 可选的。一个路径表达式。
> 
> 如果指定了 ， 函数返回 JSON 文档中由路径指定的值的长度，否则返回 JSON 文档的长度。函数按照如下规则计算 JSON 文档的长度：`path``JSON_LENGTH()``JSON_LENGTH()`
> 
>  *  纯值的长度是 1。比如， , , , , 的长度都是 1。`1``'"x"'``true``false``null`
>  *  数组的长度是数组元素的数量。比如， 的长度是 2。`[1, 2]`
>  *  对象的长度是对象成员的数量。比如， 的长度是 1。`{"x": 1}`
>  *  内嵌的数组或对象不参与计算长度。比如， 的长度是 1。`{"x": [1, 2]}`
> 
> 如果存在以下的情况， 函数将返回 ：`JSON_LENGTH()``NULL`
> 
>  *  如果 JSON 文档中不存在指定的路径。
>  *  如果任意一个参数为 。`NULL`

结果

![5aed4bbe0fd84efa971a235853d28393.png][]

#### 40.合并 JSON 文档，替换重复键的值 JSON\_MERGE\_PATCH() ####

脚本

SELECT
        JSON_MERGE_PATCH('[1, 2]', '[2, 3]') as `[1, 2] + [2, 3]`,
        JSON_MERGE_PATCH('{"x": 1, "z": 7}', '{"x": 2, "y": 3}'),
       JSON_MERGE_PATCH('{"x": 1, "z": 7}', '{"x": 2, "z": null}');

分析

>     JSON_MERGE_PATCH(json1, json2, ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json1`*
> 
> 必需的。一个 JSON 对象文档。
> 
> *`json2`*
> 
> 必需的。一个 JSON 对象文档。
> 
> MySQL 函数返回一个由参数指定的多个 JSON 文档合并后的 JSON 文档。执行的是替换合并，即在相同键值时，只保留后面的值。合并的规则如下：`JSON_MERGE_PATCH()``JSON_MERGE_PATCH()`
> 
> 1.  如果第一个参数不是对象，则合并的结果与第二个参数合并空对象的结果相同。
> 2.  如果第二个参数不是对象，则合并的结果为第二个参数。
> 3.  如果两个参数都是对象，则合并的对象具有以下成员：
>     
>      *  只存在于第一个对象中的成员
>      *  只存在于第二个对象中且值不是 的成员`null`
>      *  存在于第二个对象且值不是 ，并且在第一个对象中有对应的相同键的成员`null`
> 
> 也就是说，只有两个对象合并的结果才是对象。如果两个参数为不同的 JSON 类型或者都不是 JSON 对象，则合并结果是第二个参数。

结果

![bd764504ce3a4840964fa9399eb072ec.png][]

#### 41.合并 JSON 文档，保留重复的键 JSON\_MERGE\_PRESERVE() ####

脚本

SELECT JSON_MERGE_PRESERVE('[1, 2]', '[2, 3]', '[3, 4, 5]') as 合并数组,
           JSON_MERGE_PRESERVE('{"x": 1}', '{"x": 2, "y": 3}') as 合并对象,
           JSON_MERGE_PRESERVE('1', 'true', '"hello"', 'null') as 合并纯值,
            JSON_MERGE_PRESERVE('{"x": 1}', '[1, 2]') as 合并数组和对象;

分析

>     JSON_MERGE_PRESERVE(json1, json2, ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json1`*
> 
> 必需的。一个 JSON 对象文档。
> 
> *`json2`*
> 
> 必需的。一个 JSON 对象文档。
> 
> MySQL 函数返回一个由参数指定的多个 JSON 文档合并后的 JSON 文档。按照如下规则合并多个 JSON 文档：`JSON_MERGE_PRESERVE()``JSON_MERGE_PRESERVE()`
> 
>  *  两个数组合并为一个数组，保留所有数组中的元素。
>  *  两个对象合并为一个对象，保留所有的键和值。
>  *  一个纯值会被包装成一个数组并作为数组进行合并
>  *  对象和数组合并时，会将对象包装到一个数组中并作为数组进行合并。

结果

![b67faad8bfb64532a7639f66078de0f9.png][]

#### 42.创建 JSON 对象 JSON\_OBJECT() ####

脚本

SELECT JSON_OBJECT(
            'name',
            'Tim',
            'age',
            20,
            'friend',
            JSON_OBJECT('name', 'Jim', 'age', 20),
            'hobby',
            JSON_ARRAY('games', 'sports')
        ) ;

分析

>     JSON_OBJECT(key, value[, key2, value2, ...])
> 
> **参数**
> 
> *`key`*
> 
> 必需的。对象中的键。
> 
> *`value`*
> 
> 必需的。对象中的 的值`key`

结果

![dfb4047eaab341239d0c3fe891bf04cb.png][]

#### 43.将结果集作为单个JSON 对象返回 JSON\_OBJECTAGG() ####

脚本

CREATE TABLE `student_score` (
        `id` INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
        `name` VARCHAR(255) NOT NULL,
        `subject` VARCHAR(255) NOT NULL,
        `score` INT NOT NULL
    );
    
    INSERT INTO `student_score` (`name`, `subject`, `score`)
    VALUES
        ('Tom', 'Math', 80),
        ('Tom', 'English', 90),
        ('Tim', 'English', 98);
    
    SELECT
        name AS `Name`,
        JSON_OBJECTAGG(subject, score) AS `Scores`
    FROM student_score
    GROUP BY name;

分析

>     SELECT JSON_OBJECTAGG(key_expr, value_expr), ...
>     FROM table_name
>     [WHERE ...]
>     [GROUP BY group_expr1, group_expr2, ...];
> 
> **参数**
> 
> *`key_expr`*
> 
> 必须的。它的值作为结果对象中的键值对中的键。它可以是一个列名，也可以是一个表达式。
> 
> *`value_expr`*
> 
> 可选的。它的值作为结果对象中的键值对中的值。它可以是一个列名，也可以是一个表达式。

结果

![3c1f0f3732a44a6796769eb58327ae38.png][]

#### 44.比较两个JSON文档是否拥有任何一个相同键值对或数组元素 JSON\_OVERLAPS() ####

脚本

SELECT JSON_OVERLAPS('[1, 2, 3]', '[3, 4, 5]') as 比较数组,
           JSON_OVERLAPS('[1, 2, 3]', '[3, 4, 5]') as 比较对象,
           JSON_OVERLAPS('[1, 2, 3]', '[3, 4, 5]') as 比较纯值和数组,
            JSON_OVERLAPS('1', '1') as 比较纯值;

分析

>     JSON_OVERLAPS(json1, json2)
> 
> **参数**
> 
> *`json1`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`json2`*
> 
> 必需的。另一个 JSON 文档。
> 
>  *  比较两个数组时，如果两个数组至少有一个相同的元素返回 ，否则返回 。`1``0`
>  *  比较两个对象时，如果两个对象至少有一个相同的键值对返回 ，否则返回 。`1``0`
>  *  比较两个纯值时，如果两个值相同返回 ，否则返回 。`1``0`
>  *  比较纯值和数组时，如果值是这个数组中的直接元素返回 ，否则返回 。`1``0`
>  *  比较纯值和对象的结果为 。`0`
>  *  比较数组和对象的结果为 。`0`
>  *  `JSON_OVERLAPS()`不会对参数的数据类型进行转换。

结果

![333e2f7e7a7145abb5f299537db7c0a7.png][]

#### 45.以可读的格式打印 JSON 文档 JSON\_PRETTY() ####

脚本

SELECT JSON_PRETTY('[1, 2, 3]');

分析

>     JSON_PRETTY(json)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档或 JSON 类型的值。

结果

![5bf66ecb3a12482f9ba1aaf21c555742.png][]

#### 46.引用 JSON 文档 JSON\_QUOTE() ####

脚本

SELECT
        JSON_QUOTE('123'),
        JSON_QUOTE('NULL'),
        JSON_QUOTE('"NULL"');

分析

>     JSON_QUOTE(str)
> 
> **参数**
> 
> *`str`*
> 
> 必需的。一个字符串。

下表中的特殊字符将使用反斜杠转义：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th style="border-color:#e5e7eb;vertical-align:bottom;">转义序列</th> 
   <th style="border-color:#e5e7eb;vertical-align:bottom;">序列表示的字符</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\"</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">双引号<code>"</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\b</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">退格字符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\f</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">换页符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\n</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">换行符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\r</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">回车符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\t</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">制表符</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\\</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">反斜杠<code>\</code></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;"><code>\uXXXX</code></td> 
   <td style="background-color:#ffffff;border-color:#e5e7eb;vertical-align:baseline;">Unicode 值 的 UTF-8 字节<code>XXXX</code></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

结果

![15d22ac5724e4f4cb5c5de1d6bc56cfb.png][]

#### 47.从 JSON 文档中删除数据 JSON\_REMOVE() ####

脚本

SELECT JSON_REMOVE('[0, 1, 2, [3, 4]]', '$[0]', '$[2]') as 从数组中删除,
           JSON_REMOVE('{"x": 1, "y": 2}', '$.x') as 从对象中删除;

分析

>     JSON_REMOVE(json, path[, path] ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。一个 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。一个有效的路径表达式

结果

![c2b5ca8a5c7d4801804c137598818f7f.png][]

#### 48.替换 JSON 文档中的值 JSON\_REPLACE() ####

脚本

SET @obj = '{"x": 1}';
    SELECT JSON_REPLACE(@obj, '$.x', 'true');

分析

>     JSON_REPLACE(json, path, value[, path2, value2] ...)
> 
> **参数**
> 
> *`json`*
> 
> 必需的。被修改的 JSON 文档。
> 
> *`path`*
> 
> 必需的。一个有效的路径表达式
> 
> *`value`*
> 
> 必需的。新的数据。

结果

![aa11b7460a274bab84db01001e9d11e4.png][]

#### 49.根据指定的 JSON 模式验证一个 JSON 文档 JSON\_SCHEMA\_VALID() ####

脚本

SET @schema = '{
          "id": "http://json-schema.org/geo",
          "$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#",
          "description": "A geographical coordinate",
          "type": "object",
          "properties": {
            "x": {
              "type": "number",
              "minimum": -90,
              "maximum": 90
            },
            "y": {
              "type": "number",
              "minimum": -180,
              "maximum": 180
            }
          },
          "required": ["x", "y"]
        }';
    
    SET @json_doc = '{"x": 1, "y": 2}';
    
    
    SELECT JSON_SCHEMA_VALID(@schema, @json_doc);

分析

>     JSON_SCHEMA_VALID(schema, json_doc)
> 
> **参数**
> 
> *`schema`*
> 
> 必需的。一个 JSON 模式。它必须是一个有效的 JSON 对象。
> 
> *`json_doc`*
> 
> 必需的。被验证的 JSON 文档。

结果

![5b6b29aae3a24c87a751d34eedd36481.png][]

#### 50.根据指定的 JSON 模式验证一个 JSON 文档，并返回一个验证报告 JSON\_SCHEMA\_VALIDATION\_REPORT() ####

脚本

分析

>     JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT(schema, json_doc)
> 
> **参数**
> 
> *`schema`*
> 
> 必需的。一个 JSON 模式。它必须是一个有效的 JSON 对象。
> 
> *`json_doc`*
> 
> 必需的。被验证的 JSON 文档。

结果

![c15cc2eabb194ba186ee912d17c608f2.png][]

[函数大全1][1]

[函数大全2][2]

[函数大全4][4]

[函数大全5][5]

[函数大全6][6]

[函数大全7][7]

[函数大全8][8]

[08d57260065c4adc99392e69960f3f97.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/1e62868bd48849b186ce35d082cb6849.png
[92b41d5425d04b01b066f7c00bd27f77.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/d853eb77cd884928aa1db0b6b81e4ab8.png
[d986bc41dbd8426aa22b0bb3c0f008ae.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b8e68fecdf5a41689c47744b7b878264.png
[98ad42afd77342898fdcf09a7ad1cd70.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0f39c2dca9db4d26bcbf058354ad4fd3.png
[f872300ae7c34afa8ed184310a31a332.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/3ff1e70dde7241cebfc8347e3204b65f.png
[02bb041039cd4ac28d11a5c6e29bf6a2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f997949ec5164cf996c2dfcda01c1bfb.png
[6204dc2ffdd447d080e51c920675e175.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/3593eb3e95c340d68caad767b666f68d.png
[663ce840ec794f0a903053d39445024a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/91087304dbf54a2c971105521fdd2f5e.png
[303351c15eb9407ca00db343ffd38ceb.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/1b063a99a3de43e6a9e86f4ba6f5314b.png
[a99fabb8aa4d47f8972c853c6e62658f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/5895ec20e7fc49638a8282aa2ab6b8ed.png
[c59a04c5303a4a408929bb7b43b32c81.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/081cd369f72f4fb9b5ea4c45b7a8dd9c.png
[d81054682c4d46729b97cd215ac044e2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/de8c7712f4a4485882857006a8e9ba94.png
[32a5a65a82d242bda2b9ca66aa2e26d2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/cdd72c3943004c17820d6a2f4a62a3b2.png
[2c447abadf27485ba26df58c0b45ff94.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/a3b23364857f46fe81e3acca764d1ecf.png
[e575a84d05a141da9a5306e9b6448fb8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b719f19be8f040f98390534884294c15.png
[c09f8071bcb54f05a1a540c2dea24ea6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b25a825e3c2442a2ad656dbb67f419f2.png
[910c1c09f49245a4bc5941203ed9e6d2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f11d05b1135f47a09f927e37c35d1758.png
[d91fa016b51c4ef3b3e19063dee2bc1e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/51fcdc8bedb2467e8c92113ee06bc1c3.png
[e9cba39dfce5478392a0764c10ab7457.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0d914d196aff46d6957f1783237e3629.png
[367cc20188b64ad5b135afe235dadab0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/af2c2ad1dc8b4fdb9fc006d80ef4963a.png
[23bb4ea4f7474960a0078eb3f26342dd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f4c5a8721116418190edd415d3267825.png
[cadf1e2fc21443b9b8c48b14115e03a0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/2344b95d31bb45c1a77f64c0d65e7188.png
[130a257fbd4e4b94bfaaba1bebe2f7de.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b1dae57534404c4dbb0318eded8fbc61.png
[b37cc5d2200844d3897a05ce8af9e494.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/c6b4af6dec904c4b965f3bcbee1f54a7.png
[025c61b4dc9548048a9eb402e5b03d0d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/23ce7c56f0c1401eb291c3e708ea5064.png
[0b2165a2f233493290d6baff15dcf0ab.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/83ad51f244334990801a327e0cde8fc9.png
[UUID]: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/miscellaneous-functions.html#function_uuid
[73df61be5f1042aa8e40140b5f027bb8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/a792aa6ea4554dc2ab0e24d8646324d0.png
[667b553c77774a11b68f6a3202c24904.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/6c05763de69946f09b91844658624d73.png
[8556377c5367409bbbd3fae1691b3ad0.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/72d3d182ca9f44d899bcd6038668710d.png
[dd0bc3cab7e740d9a6958de4743d0f8b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/f5e531e3905a4b3daf6bdd0afd56b267.png
[c5988a5cbd6e40f5a776d4b8de4cff9e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/6c9ca02fd901423bb1e36c9e496bc9ad.png
[d15ab64b81e04e86800ef873e9dbef7e.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/d6b2ac33532c4ca788ceaa5c3cb8a3d8.png
[11534719a216472a819200e44426cdc4.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/c874660e683247b3ab7071528ae76161.png
[fcc497af1136482e866056f1adada4ba.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/00c9a2c894bb4e62b4986181fff1596e.png
[d50fc8e365a340199430bcf41b81ae02.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/b833d15ae7a64c89a6c19ddd8211474a.png
[a30b8c790a804af9a77bc569dd9ba860.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/aa2b0830944c48d5bc5f00513db42f0b.png
[079baa39730f4051b511e195a8407abf.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/351535bf730b42dcb1262284bd3543d0.png
[1b48b0b7fffc4a5eb5c86dcf6ac010c2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/dbba219bbf7d446ebfdb03d840f476e2.png
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[2]: https://blog.csdn.net/qq_57151931/article/details/128266985?spm=1001.2014.3001.5501
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[7]: https://blog.csdn.net/qq_57151931/article/details/128337957?spm=1001.2014.3001.5501
[8]: https://blog.csdn.net/qq_57151931/article/details/128340737?spm=1001.2014.3001.5502