MySQL 9.0 发行说明
在 MySQL 中，一个表可以包含传统的关系数据、JSON 值，或两者兼而有之。您可以通过将文档存储在具有原生 JSON 数据类型的列中，将传统数据与 JSON 文档结合起来。
本节中的示例使用 world_x 模式中的 city 表。
city 表有五列（或字段）。
+---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+ | ID | int(11) | NO | PRI | null | auto_increment | | Name | char(35) | NO | | | | | CountryCode | char(3) | NO | | | | | District | char(20) | NO | | | | | Info | json | YES | | null | | +---------------+------------+-------+-------+---------+------------------+
要将文档插入到表的列中，请将格式正确的 JSON 文档按正确顺序传递给 values() 方法。在下面的示例中，将文档作为最终值传递以插入到 Info 列中。
mysql-py> db.city.insert().values(
None, "San Francisco", "USA", "California", '{"Population":830000}')您可以发出一个查询，该查询的搜索条件用于计算表达式中的文档值。
mysql-py> db.city.select(["ID", "Name", "CountryCode", "District", "Info"]).where(
"CountryCode = :country and Info->'$.Population' > 1000000").bind(
'country', 'USA')
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
| ID | Name | CountryCode | District | Info |
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
| 3793 | New York | USA | New York | {"Population": 8008278} |
| 3794 | Los Angeles | USA | California | {"Population": 3694820} |
| 3795 | Chicago | USA | Illinois | {"Population": 2896016} |
| 3796 | Houston | USA | Texas | {"Population": 1953631} |
| 3797 | Philadelphia | USA | Pennsylvania | {"Population": 1517550} |
| 3798 | Phoenix | USA | Arizona | {"Population": 1321045} |
| 3799 | San Diego | USA | California | {"Population": 1223400} |
| 3800 | Dallas | USA | Texas | {"Population": 1188580} |
| 3801 | San Antonio | USA | Texas | {"Population": 1144646} |
+------+----------------+-------------+----------------+-----------------------------+
9 rows in set (0.01 sec)有关更多信息，请参见 使用关系表和文档。
有关数据类型的详细描述，请参见 第 13.5 节“JSON 数据类型”。