JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQL数据库 GaussDB 数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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JSON数据类型 表1 JSON数据类型 序号 MySQ数据库 GaussDB数据库 1 JSON 不完全兼容 父主题： 数据类型

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加工复杂JSON数据 本文档主要为您介绍如何使用云日志服务数据加工功能对复杂的JSON数据进行加工。 多子键为数组的复杂JSON数据加工 程序构建的日志会以一种统计性质的JSON格式写入，通常包含一个基础信息以及多个子键为数组的数据形式。例如一个 服务器 每隔1分钟写入一条日志，包含

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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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Id-0000000001”为数据写入的分区id值，请自定义。 record1 = {"data": "xxx","partition_id": partition_id} #可写入多条数据，数据格式如record1所示，每写一条数据使用下面的append方法传入records中。

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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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- 8 JSON_EXTRACT() 支持 - 9 JSON_INSERT() 支持 - 10 JSON_KEYS() 支持 - 11 JSON_LENGTH() 支持 - 12 JSON_MERGE() 支持 - 13 JSON_OBJECT() 支持 - 14 JSON_QUOTE()

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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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数据存储 如何对OBS的文件重命名？ Notebook停止或者重启后，“/cache”下的文件还存在么？如何避免重启？ 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ JupyterLab默认工作路径是什么？ 父主题： Standard

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一般数据保护：没有通过敏感数据识别分级分类的数据使用一般数据保护。 分级数据保护类型：通过敏感数据识别分级分类的数据可使用分级数据保护，DSC有内置的敏感数据级别L1-L4，去勾选策略基线列表将不展示。 图3 内置数据保护类型 自定义数据保护类型：新增的自定义数据保护类型将显示到策略基线表中。

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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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JSON函数 表1 JSON函数列表 序号 MySQL数据库 GaussDB数据库 差异 1 JSON_APPEND() 支持。 - 2 JSON_ARRAY() 支持。 - 3 JSON_ARRAY_APPEND() 支持。 - 4 JSON_ARRAY_INSERT() 支持。

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支持 - 2 JSON_ARRAY() 支持 - 3 JSON_ARRAY_APPEND() 支持 - 4 JSON_ARRAY_INSERT() 支持 - 5 JSON_CONTAINS() 支持 - 6 JSON_CONTAINS_PATH() 支持 - 7 JSON_DEPTH()

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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。同时由

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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。同时由

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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。更多具体使用可参考开源社区文档：JSON Format。 支持的Connector Kafka Upsert Kafka

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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。同时由

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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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-- TRUE '1' IS JSON '[]' IS JSON '{}' IS JSON -- TRUE '"abc"' IS JSON -- FALSE 'abc' IS JSON NULL IS JSON -- TRUE '1' IS JSON SCALAR -- FALSE

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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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