解析与更新JSON数据 本文介绍如何使用数据加工对包含JSON对象的日志进行解析与更新。 场景一：展开和提取JSON对象 日志中包含JSON对象时，您可以通过e_json函数展开和提取对象。 示例：指定字段名精确提取JSON对象值，例如展开data字段值中的第一层键值对。 原始日志

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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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通信 PGXC_NODE 父主题： 系统表

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通信 GS_COMM_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_GET_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO PG_COMM_DELAY PG_COMM_RECV_STREAM PG_COMM_SEND_STREAM PG_COMM_STATUS PG_GET_INVALID_BACKENDS

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用于代理客户端内部消息转发 59526 tcp 用于与容灾网关通信 29210 tcp 本地监听，用于切换后与代理客户端通信 29211 tcp 本地监听，用于切换后接收控制命令 7443 tcp 本地监听，用于切换后与API进行通信 父主题： 附录

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通信 libpq pooler 通信通用接口

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通信 PGXC_NODE 父主题： 系统表

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通信 COMM_CLIENT_INFO GLOBAL_COMM_CLIENT_INFO GS_COMM_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_GET_LISTEN_ADDRESS_EXT_INFO GS_LIBCOMM_FD_INFO GS_LIBCOMM_MEMORY_INFO

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符输入的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dou

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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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JSON类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 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，

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在ECC上配置NetEco通信参数 在ECC的Web界面设置NetEco通信参数后，ECC才能正常接入到NetEco上。 前提条件 已经获得ECC的IP地址、Web界面的登录用户名和密码。 已经获取NetEco 服务器 的IP地址。 操作步骤 在浏览器地址栏中输入“https://监控IP”（如：“https://192

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因此可以发现，两者其实都是JSON，它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。json数据类型存储输入文本的精确复制，处理函数必须在每个执行上重新解析； 而jsonb数据以分解的二进制格式存储， 这使得它由于添加了转换机制而在输入上稍微慢些，但是在处理上明显更快， 因为不需要重新解析。同时

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支持，有差异。 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"'); ERROR 3141 (22032): Invalid JSON text in

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符输入的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dou

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因此可以发现，两者其实都是JSON，它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。json数据类型存储输入文本的精确复制，处理函数必须在每个执行上重新解析； 而jsonb数据以分解的二进制格式存储， 这使得它由于添加了转换机制而在输入上稍微慢些，但是在处理上明显更快， 因为不需要重新解析。同时

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JSON Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数

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数据类型映射 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

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因此可以发现，两者其实都是JSON，它们接受相同的字符串作为输入。它们实际的主要差别是效率。json数据类型存储输入文本的精确复制，处理函数必须在每个执行上重新解析； 而jsonb数据以分解的二进制格式存储， 这使得它由于添加了转换机制而在输入上稍微慢些，但是在处理上明显更快， 因为不需要重新解析。同时

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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 Format 功能描述 JSON Format 能读写 JSON 格式的数据。当前，JSON schema 是从 table schema 中自动推导而得的。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka Elasticsearch 参数说明 表1 参数

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