PHP-CRUD-API 中 JSON 数据搜索的技术探讨
在数据库应用开发中,处理 JSON 格式数据的需求日益增多。本文将以 PHP-CRUD-API 项目为例,探讨在关系型数据库中存储和查询 JSON 数据的实践方案。
JSON 在关系型数据库中的存储挑战
现代关系型数据库如 PostgreSQL 确实提供了对 JSON 数据的原生支持,允许开发者将非结构化数据存储在传统的关系表中。这种混合模式虽然灵活,但也带来了查询上的复杂性。
PostgreSQL 提供了强大的 JSON 操作函数,例如可以通过 ::jsonb 类型转换和 ->、->> 等操作符来访问嵌套的 JSON 属性。例如查询 JSON 数组中包含特定值的记录,可以使用 @> 包含操作符。
PHP-CRUD-API 的设计考量
PHP-CRUD-API 作为一个支持多种数据库后端的通用 API 框架,其设计面临一个重要权衡:是提供针对特定数据库的高级功能,还是保持跨数据库的兼容性。
项目维护者的观点很明确:在关系型数据库中存储非结构化数据本身就不是最佳实践,特别是当需要对这些数据进行复杂查询时。这种设计会导致数据库失去其关系模型的优势,同时难以保证跨数据库的兼容性。
实际解决方案
对于确实需要在 PHP-CRUD-API 中查询 JSON 数据的场景,推荐采用以下两种解决方案:
-
数据库视图方案:为 JSON 字段中的关键属性创建专门的视图,将这些属性暴露为普通列。这种方法保持了 API 的简洁性,同时利用了数据库本身的优化能力。
-
自定义控制器方案:针对特定数据库实现专门的查询逻辑。通过扩展基础控制器,可以直接使用原生 SQL 查询能力,如 PostgreSQL 的 JSON 函数。
技术决策建议
在选择技术方案时,开发者需要考虑:
- 应用是否真的需要多数据库支持
- JSON 数据的查询复杂度
- 长期维护成本
对于大多数场景,将 JSON 中的关键属性通过视图暴露为普通列是最平衡的方案。它既保持了 API 的简洁性,又不会过度依赖特定数据库功能。
总结
在 PHP-CRUD-API 这类通用框架中直接支持 JSON 查询确实存在架构上的挑战。开发者应当根据实际需求,在数据库灵活性和应用可维护性之间找到平衡点。通过合理的数据库设计和适度的自定义扩展,完全可以构建出既强大又稳定的数据访问层。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00