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MySQL从5.7版本开始，引入了JSON类型字段，这使我们可以在MySQL数据库中存储JSON格式的数据，并保留其对象格式，再也不用转成字符串类型保存了，减少了许多字符串类型和对象类型之间的转换步骤。而同时也会衍生出，查询时如何筛选出与JSON字段内容相匹配的数据问题，那么接下来，我们就看看面对不同格式的JSON数据，都有哪些查询匹配方式。

数据准备

数据库结构

– 创建表

CREATE TABLE `t_json_demo` (
  `f_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `f_arrays` JSON NULL,
  `f_object` JSON NULL,
  PRIMARY KEY (`f_id`))
ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARACTER SET = utf8mb4;
-- 插入模拟数据
insert into t_json_demo (f_arrays, f_object) values 
(JSON_ARRAY("1", "2", "3", "4"), JSON_OBJECT("name", "Anna", "age", 16)),
(JSON_ARRAY("2", "4", "5", "6"), JSON_OBJECT("name", "Bob", "age", 17)),
(JSON_ARRAY("9", "6"), JSON_OBJECT("name", "Candy", "age", 18)),
(JSON_ARRAY("11", "22", "33", 'Elden "Lord"'), JSON_OBJECT("name", "Davied", "age", 20)),
(JSON_ARRAY("99"), JSON_OBJECT("name", "Eric", "age", 19));

数据库表和数据都已经准备好了，分别是数组类型的JSON和对象类型的JSON

下面就针对这两种数据类型，做查询筛选操作

1. JSON_EXTRACT(column, path)

左侧参数column是列名，右侧参数path是 JSON 路径（字符串文字）

数组类型JSON查询：

select * from t_json_demo where JSON_EXTRACT(f_arrays, '$[0]') = '1';

查询结果为：

2. column->path 和 column->>path

这是一种写法增强，用法与JSON_EXTRACT(column, path)一致 column->path 相当于

JSON_EXTRACT(column, path)，其查询结果存在引号和转义 column->>path 则相当于

JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(column, path))，也相当于

JSON_UNQUOTE(column->path)，查询结果中去除了引号和其转义

数组类型JSON查询：

select * from t_json_demo where f_arrays -> '$[1]' = '22';

查询结果为：

对象类型JSON查询：

select * from t_json_demo where f_object -> '$.age' > 18;

查询结果为：

上面我们说到column->path查询结果会存在转义的情况，那么是不是column->>path这种方式就不会转义了呢？

下面执行两条查询语句对比一下

select f_arrays -> '$[3]' from t_json_demo;

select f_arrays ->> '$[3]' from t_json_demo;

由此可见两种查询的区别，如果是需要将查询出结果导出到Excel文件的需求场景，那么肯定不希望查询的结果中存在转义字符，则可以使用第二种写法。

好的，JSON字段的匹配查询就先说到这。。。

当然，除了我说的这几种方式之外，还有许多其他的函数匹配，像JSON_CONTAINS()，还有JSON_SEARCH()，以及在MySQL 8.0.21中引入的JSON_VALUE()等，这些就不一一详述了，如果有疑问或者是更好的建议，欢迎评论留言。

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示例：

mybatis-plus

 List<User> list = userMapper.selectList(new QueryWrapper<User>()
                .eq("name->'$.en-US'", userName)
        );

如果是xml文件

name -> "$.\"#{param.lang}\"" LIKE concat("%",#{param.name},"%")