摘要：
mysql json类型优缺点？优点：4、保存数据方便，只需要组装成数组。5、可以减少数据表的查询，减少关联查询，一个查询的结果就可以代替几个查询的结果，降低数据库服务器的压力。缺... mysql json类型优缺点？
优点：
4、保存数据方便，只需要组装成数组。
5、可以减少数据表的查询，减少关联查询，一个查询的结果就可以代替几个查询的结果，降低数据库服务器的压力。
缺点：
1、从json中去统计某个字段数据之类的很麻烦，而且效率低。
2、查询相对效率较低，操作复杂。
mysql json路径用法？
MySQL的JSON路径用法是指在MySQL数据库中对于JSON类型的字段，使用JSON路径来查询、更新和删除其中的数据。
JSON路径类似于XML的XPath，可以通过"."或者"->"来访问JSON对象的属性或者数组元素，并且支持通配符、过滤器、函数等高级操作。
这种用法可以帮助开发者在MySQL中更方便地进行JSON格式的数据处理，提高数据访问的效率和可读性。
mysql修改语句怎么修改json格式？
可以通过update方法进行批量修改，之后添加必要的条件，针对固定条件的数据进行批量修 改。
sql：update table_name SET age=age+1 where id like '%1111% '; 以上语句就是将id字段中包含1111的age字段，进行加1操作。 备注：如果是全部更新的话，去掉后面的where语句即可。 sql：update table_name SET age=25;
如何使用Python将Mysql,Oracle,SQLite数据库中数据导出到xlsx, csv, Json等格式文件？
最简单的方式就是使用Python Pandas库，结合SQLAlchemy框架，一行代码就可轻松将Mysql，Oracle，SQLite数据库数据导出为xlsx，csv和json，下面我简单介绍一下实现过程，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01
安装模块（库）
这个非常简单，打开cmd窗口，直接输入命令“pip install pandas sqlalchemy”即可，程序会自动检测相关依赖并安装：
02
MySQL数据导出
安装完成后，我们就可以直接使用pandas+sqlalchemy导出MySQL数据了，这里依赖于pymysql模块连接操作MySQL数据库（也就是驱动），所以首先需要安装这个模块，直接输入命令“pip install pymysql”即可，测试代码如下，先创建一个数据库连接，指定用户名、密码等，然后直接使用read_sql_query函数读取数据，最后再导出数据即可，这里支持xlsx，csv，json3种格式，非常方便：
从xlsx，csv，json等文件导入MySQL数据库的话，也非常简单，基本思想也是先创建一个数据库连接，然后调用对应read函数读取数据，最后再导入数据库即可：
03
Oracle、SQLite数据导出
因为是基于SQLAlchemy框架操作数据库，所以对于Oracle、SQLite数据库来说，只需要修改数据库连接，其他代码不需要有任何更改也能直接读取数据并导出：
Oracle数据库：依赖cx_oracle（单独下载）
engine = create_engine('oracle://username:password@ip:port/database')
SQLite数据库：内置驱动，直接使用
engine = create_engine('sqlite:///SQLite数据库路径')
至此，我们就完成了将MySQL数据库数据导出为xlsx，csv和json。总的来说，pandas+sqlalchemy这个组合非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
