MySQL 8.4 Release Notes
22.4.5 表中的文档
在 MySQL 中，表可以包含传统的关系数据、JSON 值或两者兼而有之。您可以将传统数据与 JSON 文档结合使用，将文档存储在具有本地JSON数据类型的列中。
本节中的示例使用 world_x 架构下的 city 表。
city 表有五个列（或字段）。
+---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+ | ID | int(11) | NO | PRI | null | auto_increment | | Name | char(35) | NO | | | | | CountryCode | char(3) | NO | | | | | District | char(20) | NO | | | | | Info | json | YES | | null | | +---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+
要将文档插入表中的某一列，向 values() 方法传递一个正确顺序的 JSON 文档。在以下示例中，将一个文档作为最后一个值插入到 Info 列中。
mysql-py> db.city.insert().values(
None, "San Francisco", "USA", "California", '{"Population":830000}')您可以发出带有搜索条件的查询，该条件评估文档值表达式。
mysql-py> db.city.select(["ID", "Name", "CountryCode", "District", "Info"]).where(
"CountryCode = :country and Info->'$.Population' > 1000000").bind(
'country', 'USA')
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Info |
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
| 3793 | New York | USA | New York | {"Population": 8008278} |
| 3794 | Los Angeles | USA | California | {"Population": 3694820} |
| 3795 | Chicago | USA | Illinois | {"Population": 2896016} |
| 3796 | Houston | USA | Texas | {"Population": 1953631} |
| 3797 | Philadelphia | USA | Pennsylvania | {"Population": 1517550} |
| 3798 | Phoenix | USA | Arizona | {"Population": 1321045} |
| 3799 | San Diego | USA | California | {"Population": 1223400} |
| 3800 | Dallas | USA | Texas | {"Population": 1188580} |
| 3801 | San Antonio | USA | Texas | {"Population": 1144646} |
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
9 rows in set (0.01 sec)-
有关如何与关系表和文档一起工作的更多信息，请参阅Working with Relational Tables and Documents。关于数据类型的详细描述，请参阅第 13.5 节，“JSON 数据类型”。
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See Section 13.5, “The JSON Data Type” for a detailed description of the data type.