sql >> Databasteknik >  >> RDS >> Mysql

MySQL One-to-Many till JSON-format

Här är en SQL-fråga som kan uppfylla dina krav. Den använder MySQL JSON_ARRAYAGG() aggregatfunktion för att generera en array av JSON-objekt (som skapas med JSON_OBJECT() ).

En mellannivå av gruppering utförs inom kopplingen för att generera sales JSON-array för varje användare. Sedan aggregeras resultaten till en enda rad, med en kolumn som innehåller den resulterande JSON-arrayen av objekt.

SELECT
  JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT('id', u.id, 'name', u.name, 'sales', s.sales))
FROM
    user u
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            user, 
            JSON_ARRAYAGG(JSON_OBJECT('id', id, 'item', item)) sales 
        FROM sale 
        GROUP BY user
    ) s ON s.user = u.id

Demo på DB Fiddle

Om du lindar returvärdet med JSON_PRETTY , utgången är som följer :

[
  {
    "id": 1,
    "name": "User 1",
    "sales": [
      {
        "id": 1,
        "item": "t-shirt"
      },
      {
        "id": 2,
        "item": "jeans"
      }
    ]
  },
  {
    "id": 2,
    "name": "User 2",
    "sales": [
      {
        "id": 3,
        "item": "sweatpants"
      },
      {
        "id": 4,
        "item": "gloves"
      }
    ]
  }
]

Redigera :här är en (ful) lösning för MySQL <5.7, där JSON-stöd inte är tillgängligt. Den förlitar sig endast på strängmanipuleringsfunktioner. Observera att detta bara fungerar så länge som varchar-fälten inte innehåller " tecken :

SELECT
    CONCAT(
        '[', 
        GROUP_CONCAT( CONCAT( '{ "id":', u.id, ', "name":"', u.name, '", "sales":', s.sales, ' }' )  SEPARATOR ', ' ),
        ']'
    )
FROM 
    user u
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            user, 
            CONCAT( 
               '[', 
                GROUP_CONCAT( CONCAT( '{ "id":', id, ', "item":"', item, '" }' ) SEPARATOR ', '),
                ']'
            ) sales 
    FROM sale
    GROUP BY user ) s ON s.user = u.id

Demo på DB Fiddle




  1. PHP bulk infoga foreach

  2. Skriver till MySQL-databas med pandor med SQLAlchemy, to_sql

  3. Hitta närmaste datum i SQL Server

  4. Vanliga MySQL-fält och deras lämpliga datatyper