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作用：截取数据库中指定字段中存储的json数据中的某个字段对应的值
要做做什么？（根据数据库中相关表字段中存储的json格式的数据，然后以SQL语句的形式取出其中指定key对应的值，最终整理汇总为一张视图供以后的方便使用）
1、初始化表结构
CREATE TABLE `cus_history` (2、插入相关数据
INSERT INTO `guns_uts_hs`.`cus_history`(`id`, `customer_id`, `name`, `sex`, `sex_name`, `birthday`, `birtydaytype`, `birtydaytype_name`, `age`, `nation`, `nation_name`, `religion`, `religion_name`, `phone`, `marriage`, `marriage_name`, `service_gradation`, `service_gradation_name`, `occupation`, `occupation_name`, `education`, `education_name`, `blood`, `blood_name`, `blood_rh`, `blood_rh_name`, `kind`, `kind_name`, `gradation`, `gradation_name`, `register_addr`, `contact_addr`, `address_backup`, `relations_backup`, `allowancetype_backup`, `medicaltype_backup`, `deformitytype_backup_json`, `deformitytype_backup`, `history_disease_backup_json`, `history_disease_backup`, `history_drug_backup_json`, `history_drug_backup`, `history_allergy_backup`, `history_operation_backup`, `history_bloodtrans_backup`, `history_injury_backup`, `history_familydisease_backup`, `history_geneticdisease_backup`, `isvalid`, `sts`, `create_id`, `create_time`, `modify_id`, `modify_time`, `remark`, `height`, `weight`, `identity`, `telephone`, `service_id`, `china_birthday`, `user_service_id`) VALUES (3832, 53543, ‘Object’, ’01’, ‘男’, ‘2017-09-02′, ’02’, ‘阳历’, ‘2’, ’01’, ‘汉族’, ’03’, ‘佛教’, ‘18595921011’, ’01’, ‘已婚’, ‘1000’, ‘轻度依赖’, ’01’, ‘国家机关、党群组织、企业、事业单位负责人’, ’01’, ‘研究生’, ’01’, ‘A型’, ’01’, ‘阴性’, NULL, NULL, NULL, NULL, ‘河南省信阳市平桥区’, ‘杭州市下城区西湖文化广场’, NULL, ‘[{\”contactnumber\”:\”18598961010\”,\”name\”:\”小黑\”,\”relationtype\”:\”06\”,\”relationtypeName\”:\”弟弟\”,\”remark\”:\”0\”},{\”contactnumber\”:\”18598971010\”,\”name\”:\”小白\”,\”relationtype\”:\”05\”,\”relationtypeName\”:\”哥哥\”,\”remark\”:\”0\”},{\”contactnumber\”:\”18597981010\”,\”name\”:\”小明\”,\”relationtype\”:\”09\”,\”relationtypeName\”:\”儿子\”,\”remark\”:\”1\”}]’, ‘{\”allowance\”:\”01\”,\”allowanceName\”:\”国家定期抚恤补助优抚对象\”}’, ‘{\”isdefault\”:\”1\”,\”medicalvalue\”:\”城镇职工基本医疗保险\”}’, NULL, ‘[]’, NULL, ‘[{\”diseasename\”:\”糖尿病\”,\”isdefault\”:\”1\”},{\”diseasename\”:\”冠心病\”,\”isdefault\”:\”1\”},{\”diseasename\”:\”慢性阻塞性肺病\”,\”isdefault\”:\”1\”}]’, NULL, ‘[]’, ‘[{\”drugname\”:\”青霉素\”,\”isdefault\”:\”1\”},{\”drugname\”:\”磺胺\”,\”isdefault\”:\”1\”}]’, ‘[{\”operationdate\”:\”2019-11-01\”,\”operationname\”:\”肠胃炎手术\”}]’, ‘[{\”historyname\”:\”二次输血的\”,\”modifyId\”:225,\”transdate\”:\”2019-11-01\”}]’, ‘[{\”historyname\”:\”破皮流血\”,\”injurydate\”:\”2019-11-01\”}]’, ‘[{\”diseasename\”:\”糖尿病\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”01\”,\”relationtypeName\”:\”父亲\”},{\”diseasename\”:\”脑卒中\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”01\”,\”relationtypeName\”:\”父亲\”},{\”diseasename\”:\”冠心病\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”02\”,\”relationtypeName\”:\”母亲\”},{\”diseasename\”:\”慢性阻塞性肺病\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”02\”,\”relationtypeName\”:\”母亲\”},{\”diseasename\”:\”慢性阻塞性肺病\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”03\”,\”relationtypeName\”:\”兄弟姐妹\”},{\”diseasename\”:\”恶性肿瘤\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”03\”,\”relationtypeName\”:\”兄弟姐妹\”},{\”diseasename\”:\”肝炎\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”04\”,\”relationtypeName\”:\”子女\”},{\”diseasename\”:\”结核病\”,\”isdefault\”:\”1\”,\”relationtype\”:\”04\”,\”relationtypeName\”:\”子女\”}]’, ‘[{\”createTime\”:\”2019-11-02\”,\”diseasename\”:\”开心病\”,\”index\”:1}]’, ‘1’, ‘1’, 225, ‘2019-11-02 11:31:15’, 225, ‘2019-11-02 11:31:15’, NULL, ”, ”, ‘000000201709020012’, NULL, 254790, ‘2017年七月十二’, 40558);1、使用json_extract()来处理数据
2、使用方式
$ . paramsName：取出一个key对应的value。$ **.paramsName 、$ .[*].paramsName：取出json数组所有该字段key对应的value并以，的方式拼接在一起MySql自5.7之后开始支持json类型，相应的解析函数主要是json_extract(与操作符“->”等效)。
不过与其它数据库的类似函数（如oradle的json_value）相比，当json的值是字符类型时，json_extract的结果略有不同。
可见，差别在于MySql的json_extract的返回值会带上两个双引号。
而当json的值是数值型时，没有差别。
为保持各种情况下的一致，在MySql中要解析json，还需再加上json_unquote函数以去掉双引号：
json_unquote(json_extract())的等效操作符是“->>”。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
