MySQL存儲Json字符串遇到的問題與解決方法

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環境依賴

Python 2.7
MySQL 5.7
MySQL-python 1.2.5
Pandas 0.18.1

在日常的數據處理中，免不瞭需要將一些序列化的結果存入到MySQL中。這裡以插入JSON數據為例，討論這種問題發生的原因和解決辦法。現在的MySQL已經支持JSON數據格式瞭，在這裡不做討論；主要討論如何保證存入到MySQL字段中的JsonString能被正確解析。

問題描述

# -*- coding: utf-8 -*-
import MySQLdb
import json

mysql_conn = MySQLdb.connect(host='localhost', user='root', passwd='root', db='test', port=3306, charset='utf8')
mysql_cur = mysql_conn.cursor()

increment_id = 1
dic = {"value": "<img src=\"xxx.jpg\">", "name": "小明"}
json_str = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)

sql = "update demo set msg = '{0}' where id = '{1}'".format(json_str, increment_id)
mysql_cur.execute(sql)
mysql_conn.commit()
mysql_cur.close()

應用場景抽象如上所示，將一個字典經過經過Json序列化後作為一個表字段的值存入到Mysql中，按照如上的方式更新數據時，發現落庫的JsonString反序列化失敗；落庫結果和反序列化結果分別如下所示：

原因分析

對於字符串中包含引號等其他特殊符號的處理思路在大多數編程語言中都是相通的：即就是通過轉義符來保留所需要的特殊字符。Python中也不例外，如上所示，對於一個字典{"value": "<img src="xxx.jpg">", "name": "小明"}，要想在編譯器裡正確的表示它，就需要通過對轉義包裹xxx.jps的兩個雙引號，不然會提示錯誤，所以它的正確寫法為：{"value": "<img src=\"xxx.jpg\">", "name": "小明"}；將序列化後的String作為參數傳入待執行的sql語句中，通過編輯器的debug模式查看的效果如下所示：

而這句sql經過編譯器解析後傳入到MySQL去執行的本質為：'update demo set msg = '{"source": "<img src="xxx.jpg">", "type": "圖片"}' where id = '1'，因此落庫的實際結果其實並不是目標字典對應的序列化結果，而是目標數據對應的字面字符串值。

解決方案

可以通過轉義符替換、修改sql書寫方式或通過DataFrame.to_sql()三種方式來解決。

方案一 轉義符替換

通過上文可以瞭解到，是因為\\"xxx.jpg\\"的本質即就是"xxx.jpg"，所以數據庫讀到的也就是{"source": "<img src="xxx.jpg">", "type": "圖片"}，從而導致插入的結果並不能被正確反序列化。可以通過簡單粗暴的轉義符替換方式來解決這個問題：json_str.replace('\\', '\\\\')，這樣就保證最終的解析結果為\"xxx.jpg\"。

方案二 修改sql書寫方式

  def execute(self, query, args=None):
        del self.messages[:]
        db = self._get_db()
        if isinstance(query, unicode):
            query = query.encode(db.unicode_literal.charset)
        if args is not None:
            # 通過調用內置的解析函數literal，將目標參數按照原義解析
            # 解析的依據詳見源碼的MySQLdb.converters
            if isinstance(args, dict):
                query = query % dict((key, db.literal(item))
                                     for key, item in args.iteritems())
            else:
                query = query % tuple([db.literal(item) for item in args])
        try:
            r = None
            r = self._query(query)
        except TypeError, m:
            if m.args[0] in ("not enough arguments for format string",
                             "not all arguments converted"):
                self.messages.append((ProgrammingError, m.args[0]))
                self.errorhandler(self, ProgrammingError, m.args[0])
            else:
                self.messages.append((TypeError, m))
                self.errorhandler(self, TypeError, m)
        except (SystemExit, KeyboardInterrupt):
            raise
        except:
            exc, value, tb = sys.exc_info()
            del tb
            self.messages.append((exc, value))
            self.errorhandler(self, exc, value)
        self._executed = query
        if not self._defer_warnings: self._warning_check()
        return r

查看MySQL-python的execute源碼(如上所示)可以發現，在傳入待執行的sql語句的同時，還可以傳入參數列表/字典；讓MySQL-Python來幫我們進行sql語句的拼接和解析操作，修改上述樣例的實現方式：

increment_id = 1
dic = {"value": "<img src=\"xxx.jpg\">", "name": "小明"}
json_str = json.dumps(dic, ensure_ascii=False)

sql = "update demo set msg = %s where id = %s"
mysql_cur.execute(sql, [json_str, increment_id])
mysql_conn.commit()
mysql_cur.close()

通過走讀源碼發現參數經過literal()方法將Python的對象轉化為對應SQL數據的字符串格式；在編譯器Debug模式下可以看到最終將\\"xxx.jpg\\"轉化為\\\\\\"xxx.jpg\\\\\\"。至於為什麼是六個反斜杠我自己也不太清楚；不過姑且可以這樣理解：把literal方法的操作可以假定為有一次的序列化，因為給定的數據源是\"，所以序列化的結果為應該為\\"，即就是四個反斜杠；因為\“代表的即就是”，而期望落庫的結果為"，所以需要再添加兩個反斜杠。這種解釋不是那麼準確和嚴謹，但是有利於幫助理解，若有瞭解底層機制和原理的，還請留言指教。

推薦使用

方案三 DataFrame.to_sql()

處理數據離不開Panda工具包；Pandas的DataFrame.to_sql()方法可以便捷有效的實現數據的插入需求；同樣該方法也能有效的規避上述這種序列化結果錯誤的情況，因為DataFrame.to_sql()底層的實現邏輯類似於方案二，也是通過參數解析的方式來拼接sql語句，核心源碼如下所示，同於不難發現，DataFrame.to_sql()隻能支持insert操作，適用場景比較局限。對於有唯一索引的表，當待插入數據與數據表中有沖突時會報錯，實際使用時需要格外註意。

def insert_statement(self):
        names = list(map(text_type, self.frame.columns))
        flv = self.pd_sql.flavor
        wld = _SQL_WILDCARD[flv]  # wildcard char
        escape = _SQL_GET_IDENTIFIER[flv]

        if self.index is not None:
            [names.insert(0, idx) for idx in self.index[::-1]]

        bracketed_names = [escape(column) for column in names]
        col_names = ','.join(bracketed_names)
        wildcards = ','.join([wld] * len(names))
        # 隻支持Insert操作
        insert_statement = 'INSERT INTO %s (%s) VALUES (%s)' % (
            escape(self.name), col_names, wildcards)
        return insert_statement

補充：

補充：不同情況

1.模糊查詢json類型字段

存儲的數據格式（字段名 people_json）：

{“name”: “zhangsan”, “age”: “13”, “gender”: “男”}

代碼如下（示例）：

select * from table_name  where people_json->'$.name' like '%zhang%'

2.精確查詢json類型字段

存儲的數據格式（字段名 people_json）：

{“name”: “zhangsan”, “age”: “13”, “gender”: “男”}

代碼如下（示例）：

select * from table_name  where people_json-> '$.age' = 13

3.模糊查詢JsonArray類型字段

存儲的數據格式（字段名 people_json）：

[{“name”: “zhangsan”, “age”: “13”, “gender”: “男”}]

代碼如下（示例）：

select * from table_name  where people_json->'$[*].name' like '%zhang%'

4.精確查詢JsonArray類型字段

存儲的數據格式（字段名 people_json）：

[{“name”: “zhangsan”, “age”: “13”, “gender”: “男”}]

代碼如下（示例）：

select * from table_name  where JSON_CONTAINS(people_json,JSON_OBJECT('age', "13"))

總結

到此這篇關於MySQL存儲Json字符串遇到的問題與解決方法的文章就介紹到這瞭,更多相關MySQL存儲Json字符串內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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