如何连接数据库读取json

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如何连接数据库读取JSON：从基础到实践的完整指南

在当今数据驱动的开发场景中，JSON（JavaScript Object Notation）因轻量、易读、灵活的特性，已成为前后端数据交互的主流格式，而数据库作为数据存储的核心，如何高效连接数据库并读取JSON数据，成为开发者必备的技能，本文将以主流关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL）和非关系型数据库（如MongoDB）为例，从基础概念到具体代码实践，详细拆解“连接数据库读取JSON”的全流程。

明确需求：为什么需要从数据库读取JSON？

在开始实践前，需先明确使用场景：

前后端分离：后端从数据库查询数据，以JSON格式返回给前端，便于前端直接解析渲染；
数据交换：跨系统/服务数据传输时，JSON作为通用格式，需从数据库读取并序列化为JSON；
配置存储：将系统配置（如规则、参数）以JSON格式存入数据库，运行时动态读取。

无论哪种场景，核心步骤均可概括为：连接数据库 → 执行查询 → 处理结果 → 转换为JSON。

准备工作：环境与工具安装

数据库选择与安装

关系型数据库：MySQL 8.0+、PostgreSQL 13+（支持JSON字段类型）；
非关系型数据库：MongoDB 5.0+（原生存储JSON/BSON）；
其他：Redis（可通过JSON模块存储JSON，但更多用于缓存）。

以MySQL为例，需安装MySQL服务器并创建测试数据库/表：

CREATE DATABASE test_db;
USE test_db;
-- 创建包含JSON字段的表（MySQL 5.7+支持JSON类型）
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(50),
    profile JSON -- 存储用户扩展信息（如地址、爱好等）
);
-- 插入测试数据
INSERT INTO users (name, profile) VALUES 
('Alice', '{"age": 25, "city": "Beijing", "hobbies": ["reading", "coding"]}'),
('Bob', '{"age": 30, "city": "Shanghai", "hobbies": ["travel", "photography"]}');

开发环境与依赖安装

根据开发语言选择对应的数据库驱动/客户端库：

Python：pymysql（MySQL）、psycopg2（PostgreSQL）、pymongo（MongoDB）；
Java：mysql-connector-java（MySQL）、postgresql（PostgreSQL）、mongodb-driver-sync（MongoDB）；
Node.js：mysql2（MySQL）、pg（PostgreSQL）、mongodb（MongoDB）；
PHP：PDO（MySQL/PostgreSQL）、MongoDB PHP Library。

以Python为例，安装驱动：

pip install pymysql psycopg2 pymongo

核心步骤：连接数据库并读取JSON

场景1：关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）读取JSON字段

关系型数据库（如MySQL）通过JSON类型存储JSON数据，需通过SQL查询获取字段值,再解析为JSON对象。

示例1：Python + MySQL 读取JSON字段

import pymysql
import json
# 1. 连接数据库
connection = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='root',
    password='your_password',
    database='test_db',
    cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor  # 返回字典格式结果，便于JSON转换
)
try:
    with connection.cursor() as cursor:
        # 2. 执行查询（直接查询JSON字段）
        sql = "SELECT id, name, profile FROM users"
        cursor.execute(sql)
        # 3. 获取结果（字典列表，已类似JSON结构）
        results = cursor.fetchall()
        # 4. 处理结果（可直接转换为JSON字符串）
        json_data = json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
        print("原始JSON数据：")
        print(json_data)
        # 5. 解析JSON并提取字段（示例：提取Alice的年龄）
        for user in results:
            if user['name'] == 'Alice':
                profile = user['profile']  # MySQL的JSON字段返回Python字典
                print(f"\nAlice的年龄: {profile['age']}")  # 通过键访问
finally:
    connection.close()

关键点：

使用DictCursor返回字典格式，避免手动转换字段名；
profile字段在Python中自动解析为字典，无需额外json.loads()；
若需修改JSON字段（如添加键值），可通过JSON_SET（MySQL）或jsonb_set（PostgreSQL）函数实现。

示例2：Node.js + PostgreSQL 读取JSON字段

const { Pool } = require('pg');
// 1. 连接数据库
const pool = new Pool({
    user: 'postgres',
    host: 'localhost',
    database: 'test_db',
    password: 'your_password',
    port: 5432,
});
async function getUsers() {
    try {
        // 2. 执行查询
        const res = await pool.query('SELECT id, name, profile FROM users');
        // 3. 处理结果（PostgreSQL的JSON字段自动转为JavaScript对象）
        const users = res.rows;
        console.log("用户数据：", JSON.stringify(users, null, 2));
        // 4. 提取Bob的城市
        const bob = users.find(u => u.name === 'Bob');
        console.log("\nBob的城市:", bob.profile.city);
    } catch (err) {
        console.error("查询错误:", err);
    } finally {
        await pool.end();
    }
}
getUsers();

场景2：非关系型数据库（MongoDB）读取原生JSON

MongoDB原生存储JSON（BSON格式），查询结果可直接转换为JSON,无需额外字段类型处理。

示例：Python + MongoDB 读取JSON数据

from pymongo import MongoClient
import json
# 1. 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test_db']  # 数据库
collection = db['users']  # 集合（相当于MySQL的表）
# 2. 插入测试数据（若集合为空）
if collection.count_documents({}) == 0:
    collection.insert_many([
        {"name": "Alice", "profile": {"age": 25, "city": "Beijing", "hobbies": ["reading", "coding"]}},
        {"name": "Bob", "profile": {"age": 30, "city": "Shanghai", "hobbies": ["travel", "photography"]}}
    ])
# 3. 查询数据（返回字典列表）
cursor = collection.find({}, {"_id": 0})  # 排除MongoDB默认的_id字段
results = list(cursor)  # 转换为列表
# 4. 转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
print("MongoDB查询结果（JSON）：")
print(json_data)
# 5. 关闭连接
client.close()

关键点：

MongoDB的文档（Document）结构与JSON高度一致，查询结果可直接序列化；
通过find()的第二个参数（投影）控制返回字段，如{"_id": 0}排除_id；
若需复杂查询（如嵌套字段匹配），可使用$elemMatch、$where等操作符。

场景3：关系型数据库查询结果转换为JSON（无JSON字段）

若数据库表为传统结构（无JSON字段），需将多列数据组合为JSON格式，常见于“行转列”场景。

示例：Java + MySQL 将查询结果转为JSON

import java.sql.*;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONObject;
public class QueryToJson {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test_db?user=root&password=your_password";
        try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url);
             Statement stmt = conn.createStatement();
             ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT id, name, age, city FROM users")) {
            JSONArray jsonArray = new JSONArray();
            while (rs.next()) {
                JSONObject user = new JSONObject();
                user.put("id", rs.getInt("id"));
                user.put("name", rs.getString("name"));
                user.put("age", rs.getInt("age"));
                user.put("city", rs.getString("city"));
                jsonArray.put(user);
            }
            System.out.println("转换后的JSON：");
            System.out.println(jsonArray.toString(2));
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

关键点：

遍历ResultSet，逐列取值并封装为JSON对象；
使用

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