在 MySQL 中產生巢狀 JSON 物件時如何避免「子查詢傳回超過 1 行」錯誤?
使用MySQL 本機JSON 函數產生巢狀JSON 物件
問題:
尋求利用本機JSON 函數的MySQL 使用者可能會面臨從關聯式資料庫建立嵌套JSON 物件的挑戰。具體來說,嘗試從一對多關係建立子物件會觸發「子查詢傳回超過 1 行」錯誤。
解決方案:
有效產生嵌套使用 MySQL 的 JSON 對象,避免使用在父對象的輸入中返回多個結果的子查詢至關重要。相反,使用 GROUP_CONCAT 函數連接結果並將它們轉換為 JSON 陣列。
範例:
基於問題中提供的範例,以下查詢將產生所需的JSON 結構:
SELECT JSON_OBJECT( 'id', p.id, 'desc', p.`desc`, 'child_objects', ( SELECT CAST(CONCAT('[', GROUP_CONCAT(JSON_OBJECT('id', id, 'parent_id', parent_id, 'desc', `desc`)), ']') AS JSON) FROM child_table AS c WHERE c.parent_id = p.id ) ) FROM parent_table AS p;
此查詢利用CONCAT和GROUP_CONCAT 進行合併最終結果中所需的子物件。將連接的字串轉換為 JSON 資料類型可確保巢狀結構的正確格式。
結果:
渲染的 JSON物件將與中指定的格式緊密一致問題:
{ "id": 1, "desc": "parent row 1", "child_objects": [ { "id": 1, "parent_id": 1, "desc": "child row 1" }, { "id": 2, "parent_id": 1, "desc": "child row 2" } ] }
附加註意:
- 此解決方案透過將逗號分隔結果轉換為逗號分隔的字串來解決「子查詢傳回超過1 行」錯誤。
- 使用 CONCAT 並轉換結果到 JSON 確保巢狀結構格式正確。
- 此方法與 MySQL 版本 5.7.12 相容,並且上面。
以上是在 MySQL 中產生巢狀 JSON 物件時如何避免「子查詢傳回超過 1 行」錯誤?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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MySQL在Web應用中的主要作用是存儲和管理數據。 1.MySQL高效處理用戶信息、產品目錄和交易記錄等數據。 2.通過SQL查詢,開發者能從數據庫提取信息生成動態內容。 3.MySQL基於客戶端-服務器模型工作,確保查詢速度可接受。

InnoDB使用redologs和undologs確保數據一致性和可靠性。 1.redologs記錄數據頁修改,確保崩潰恢復和事務持久性。 2.undologs記錄數據原始值,支持事務回滾和MVCC。

MySQL是一種開源的關係型數據庫管理系統,主要用於快速、可靠地存儲和檢索數據。其工作原理包括客戶端請求、查詢解析、執行查詢和返回結果。使用示例包括創建表、插入和查詢數據,以及高級功能如JOIN操作。常見錯誤涉及SQL語法、數據類型和權限問題,優化建議包括使用索引、優化查詢和分錶分區。

MySQL在數據庫和編程中的地位非常重要,它是一個開源的關係型數據庫管理系統,廣泛應用於各種應用場景。 1)MySQL提供高效的數據存儲、組織和檢索功能,支持Web、移動和企業級系統。 2)它使用客戶端-服務器架構,支持多種存儲引擎和索引優化。 3)基本用法包括創建表和插入數據,高級用法涉及多表JOIN和復雜查詢。 4)常見問題如SQL語法錯誤和性能問題可以通過EXPLAIN命令和慢查詢日誌調試。 5)性能優化方法包括合理使用索引、優化查詢和使用緩存,最佳實踐包括使用事務和PreparedStatemen

選擇MySQL的原因是其性能、可靠性、易用性和社區支持。 1.MySQL提供高效的數據存儲和檢索功能,支持多種數據類型和高級查詢操作。 2.採用客戶端-服務器架構和多種存儲引擎,支持事務和查詢優化。 3.易於使用,支持多種操作系統和編程語言。 4.擁有強大的社區支持,提供豐富的資源和解決方案。

MySQL与其他编程语言相比,主要用于存储和管理数据,而其他语言如Python、Java、C 则用于逻辑处理和应用开发。MySQL以其高性能、可扩展性和跨平台支持著称,适合数据管理需求,而其他语言在各自领域如数据分析、企业应用和系统编程中各有优势。

MySQL適合小型和大型企業。 1)小型企業可使用MySQL進行基本數據管理,如存儲客戶信息。 2)大型企業可利用MySQL處理海量數據和復雜業務邏輯,優化查詢性能和事務處理。

MySQL索引基数对查询性能有显著影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。
