level： ERROR GS_207120016 错误码： expected JSON array. 解决方案：查看键%s的值。 level： ERROR GS_207120018 错误码： expected JSON array. 解决方案：查看查看键%s的数组元素%s。 level：

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JSON函数 表1 JSON函数列表 MySQL数据库 支持计划外ALT JSON_APPEND() 支持 JSON_ARRAY() 支持 JSON_ARRAY_APPEND() 支持 JSON_ARRAY_INSERT() 支持 JSON_CONTAINS() 支持 JSON_CONTAINS_PATH()

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的warning告警，在转义字符中\t、\u与转义数字与MySQL有差异。JSON_UNQUOTE()函数该场景下已做兼容，不设置GUC参数时，仍与MySQL兼容，且不会报警。 在处理超长数字（数字的字符长度超过64）时， GaussDB 的JSON函数会将数字解析为一个double

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JSON类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB支持JSON数据类型与MySQL相比，规格存在如下差异： 取值范围： 在MySQL中，JSON数据类型的最大长度为4GB，但在GaussDB中，JSON数据

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JSON函数 JSON函数差异说明： 对于JSON函数和其他字符入参函数，如果输入中包含转义字符，默认情况下会与MySQL有一定差异。要实现与MySQL的兼容，需要设置GUC参数standard_conforming_strings取值为off，在这种情况下，转义字符的处理将与M

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使用@>查询JSON中是否包含子json对象。 1 SELECT * FROM test WHERE data @> '{"age":10, "nick_name":["Jacky"]}'; 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。

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String 当 'json.map-null-key.mode' 是LITERAL的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 示例 该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka

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据不符合路径表达式时将抛出错误。但是，像JSON_VALUE这样的函数允许在遇到错误时定义回退行为。但是宽松模式会将错误转换为空序列。 特殊字符$表示JSON路径中的根节点。路径可以访问属性（$.a）、数组元素（$.a[0].b）或数组中的所有元素（$.a[*].b）。 已知限制

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JSON类型 概述 JSON数据类型可以用来存储JSON（JavaScript Object Notation）数据，DSC工具支持以下列出类型转换。 类型对照 输入示例JSON 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `runoob_dataType_test`(

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JSON_REPLACE() 支持 - JSON_SEARCH() 支持 - JSON_SET() 支持 - JSON_TYPE() 支持 - JSON_UNQUOTE() 支持，存在差异 在转义字符中\0和\uxxxx的场景与MySQL有差异： SELECT json_unquote('"\0"');

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调用链中是否采集上报带有参数内容的原始sql 汇聚分表表名 array JAVA - 2.2.2 - 根据配置的表名，汇聚分表的sql。以该表名开头的表汇聚成同样的表名 mysql最大采集行数 integer JAVA 500 2.4.1 - 可采集的mysql最大行数 sql语句最大采集字节数

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String 当 'json.map-null-key.mode' 是LITERAL的时候，指定字符串常量替换 Map 中的空 key 值。 示例 该示例是从kafka的一个topic中读取数据，并使用kafka sink将数据写入到kafka的另一个topic中。 根据kafka

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使用@>查询JSON中是否包含子json对象 1 SELECT * FROM test WHERE data @> '{"age":10, "nick_name":["Jacky"]}'; 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。

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支持 - JSON_SET() 支持 - JSON_TYPE() 支持 - JSON_UNQUOTE() 支持，存在差异 在转义字符中\0和\uxxxx的场景与MySQL有差异： SELECT json_unquote('"\0"'); mysql> SELECT json_unquote('"\0"');

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的warning告警，在转义字符中\t、\u与转义数字与MySQL有差异。JSON_UNQUOTE()函数该场景下已做兼容，不设置GUC参数时，仍与MySQL兼容，且不会报警。 在处理超长数字（数字的字符长度超过64）时，GaussDB的JSON函数会将数字解析为一个double

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使用@>查询JSON中是否包含子json对象。 1 SELECT * FROM test WHERE data @> '{"age":10, "nick_name":["Jacky"]}'; 包含存在 查询一个JSON之中是否包含某些元素，或者某些元素是否存在于某个JSON中是jsonb的一个重要能力。

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当前，JSON schema 将会自动从 table schema 之中自动推导得到。不支持显式地定义 JSON schema。 在 Flink 中，JSON Format 使用 jackson databind API 去解析和生成 JSON。 下表列出了 Flink 中的数据类型与

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JSON函数 JSON函数差异说明： 对于JSON函数和其他字符入参函数，如果输入中包含转义字符，默认情况下会与MySQL有一定差异。要实现与MySQL的兼容，需要设置GUC参数standard_conforming_strings取值为off，在这种情况下，转义字符的处理将与M

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JSON类型 表1 JSON数据类型 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 JSON 支持，存在差异 GaussDB支持JSON数据类型与MySQL相比，规格存在如下差异： 取值范围： 在MySQL中，JSON数据类型的最大长度为4GB，但在GaussDB中，JSON数据

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rows) json_populate_record(anyelement, object-json [, bool]) 描述：$1必须是一个复合类型的参数。将会把object-json里的每个对键值进行拆分，以键当做列名，与$1中的列名进行匹配查找，并填充到$1的格式中。 返回类型：anyelement

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JSON构造器 JSON构造器为用户提供构造JSON对象的能力，用户通过界面化操作可以构造出复杂的JSON结构，也可以通过“切换为源码模式”，将复杂的JSON格式数据转换到界面显示，包含“构造JSON对象”执行动作。 构造JSON对象 输入参数 用户配置构造JSON对象源码模式执行动作，相关参数说明如表1所示。

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