谈谈 .NET8 平台中对 LiteDB 的 CRUD 操作

news2024/9/25 19:21:30

哪个啥！纯 C# 编写的 LiteDB 你还不会操作？

  • LiteDB 简介
  • LiteDB 安装
    • 同步版 LiteDB
    • 异步版 LiteDB.Async
  • LiteDB Studio
  • LiteDB CRUD 操作举例
  • LiteDB vs SQLite 对比
    • 1、谈谈 sqlite 和 litedb 的 ACID 事务支持？
    • 2、谈谈 sqlite 和 litedb 的稳定性和可靠性？
    • 3、谈谈 sqlite 和 litedb 的应用场景？
  • LiteDB vs SQLite 性能测试

LiteDB

LiteDB 简介

LiteDB - 一个单数据文件 .NET NoSQL 文档存储。

LiteDB 是一个小巧、轻量级、快速、简单易用的 NoSQL 嵌入式数据库，它支持文档存储和查询，具有高性能、可嵌入性、跨平台等特点。

LiteDB 是一个 .NET 平台下的开源项目，它可以在 Windows、Linux、MacOS、Android、iOS 等多个平台上运行。LiteDB 的 API 简单易用，支持LINQ 查询，同时还提供了一个可视化的管理工具 LiteDB Studio，方便用户进行数据库的管理和操作。

以下是 LiteDB 的一些特点和用法介绍：

  • 支持 Serverless NoSQL 文档存储和查询，类似于 MongoDB 的简单 API。
  • 100% C# 代码，支持 .NET 4.5/.NETStandard 1.3/2.0，单 DLL (小于 450 kb)。
  • 支持 线程和进程安全，多线程访问，提高数据的 并发性能。
  • 支持文档/操作级别的 ACID/事务 和 索引，保证数据的一致性和查询效率。
  • 支持写失败后的 数据还原 (日志模式)。
  • 支持 多种数据类型，包括字符串、整型、浮点型、日期时间、二进制数据等。
  • 支持 嵌套文档和数组，方便存储复杂数据结构。
  • 支持 LINQ 查询，方便进行数据筛选和排序。
  • 支持 数据加密和压缩，保证数据的安全性和存储效率。
  • 可使用 DES (AES) 加密算法进行数据文件加密。
  • 可使用特性或 fluent 映射 API 将你的 POCO 类映射为 BsonDocument。
  • 可存储文件与流数据 (类似 MongoDB 的 GridFS)。
  • 单数据文件存储 (类似 SQLite)。
  • 支持基于文档字段索引的快速搜索 (每个集合支持多达 16 个索引)。
  • Shell 命令行，在线版本尝试。
  • 开源，对所有人 免费（包括商业应用）。

相关文档：

  • LiteDB 项目地址，https://github.com/mbdavid/LiteDB
  • LiteDB 在线文档，https://dev.listera.top/docs/litedb/

LiteDB 安装

LiteDB 的安装和使用非常简单，只需要在项目中添加 LiteDB 的引用，就可以使用 LiteDB 的 API 进行数据库的操作。

nuget 地址：

  • https://www.nuget.org/packages/LiteDB
  • https://www.nuget.org/packages/LiteDB.Async

同步版 LiteDB

Nuget-LiteDB

异步版 LiteDB.Async

在这里插入图片描述

此处我们选择 LiteDB.Async 异步版本安装。

1、命令方式安装：

  • .NET CLI
dotnet add package LiteDB.Async --version 0.1.7
  • Package Manager
NuGet\Install-Package LiteDB.Async --version 0.1.7

2、项目 Package 包依赖引用：

dotnet add package LiteDB.Async
  • 或者添加 Package 包引用
<PackageReference Include="LiteDB.Async" Version="0.1.7" />

3、还可以从 NuGet 安装：

  • Install-Package LiteDB

litedb

LiteDB Studio

同时，LiteDB 还提供了一个可视化的管理工具 LiteDB Studio，方便用户进行数据库的管理和操作。

  • 原文：A GUI tool for viewing and editing documents for LiteDB v5.
  • 译文：用于查看和编辑 LiteDB v5 文档的 GUI 工具。

这里我们选择 Shared 模式连接：

litedb-shared

输入 sql 语句执行查询操作，显示如下：

  • Grid 显示

litedb-grid

  • Text 显示

litedb-text

执行代码初始化生产的 .db 文件非常的轻量：

litedb文件

LiteDB Studio 项目地址：

  • https://github.com/mbdavid/LiteDB.Studio

LiteDB CRUD 操作举例

这里我们模拟 WeatherForecast（天气预报） 的数据为例，使用 .net cli 创建项目如下：

dotnet new webapi -o WebAppLiteDb --no-https -f net8.0

提示：执行命令前，记得安装 .net8 sdk。

  • 查看 .net 信息
dotnet --info

创建好模板 “ASP.NET Core Web API” 项目后，使用 Microsoft Visual Studio Community 2022 (64 位) IDE 打开项目，添加如下 nuget 包依赖：

nuget-package

项目 WebAppLiteDb 依赖的 nuget 包文件如下：

  • LiteDB.Async v0.1.7 (单纯 LiteDB 操作只需要该包即可)
  • Serilog.AspNetCore v8.0.0
  • Serilog.Sinks.LiteDB v1.0.29
  • Swashbuckle.AspNetCore v6.5.0

项目 WebAppLiteDb 的 Project 文件如下：

<Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web">

  <PropertyGroup>
    <TargetFramework>net8.0</TargetFramework>
    <Nullable>enable</Nullable>
    <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings>
    <InvariantGlobalization>true</InvariantGlobalization>
  </PropertyGroup>

  <ItemGroup>
    <PackageReference Include="LiteDB.Async" Version="0.1.7" />
    <PackageReference Include="Serilog.AspNetCore" Version="8.0.0" />
    <PackageReference Include="Serilog.Sinks.LiteDB" Version="1.0.29" />
    <PackageReference Include="Swashbuckle.AspNetCore" Version="6.5.0" />
  </ItemGroup>

  <ItemGroup>
    <Folder Include="Models\" />
	<Folder Include="AppData\DataBase\" />
  </ItemGroup>

</Project>

查看项目 WebAppLiteDb 结构如下：

dotnet-csproj

文件 Program.cs 改造如下：

using Serilog;

const string OUTPUT_TEMPLATE = "{Timestamp:yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff} <{ThreadId}> [{Level:u3}] {Message:lj}{NewLine}{Exception}";

// creates custom collection `applog`
Log.Logger = new LoggerConfiguration()
    .MinimumLevel.Information()
    .Enrich.FromLogContext()
    .WriteTo.Console(outputTemplate: OUTPUT_TEMPLATE)
    .WriteTo.LiteDB(@"WebAppLiteDb\AppData\DataBase\logs.db", logCollectionName: "applog")
    .CreateLogger();

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Host.ConfigureAppConfiguration((hostingContext, config) => {
    char b = Path.DirectorySeparatorChar; // 符号 
    string rootPath = hostingContext.HostingEnvironment.ContentRootPath;
    string configPath = $"{rootPath}{b}AppData{b}Configuration";
    config.SetBasePath(configPath)
      .AddJsonFile("appsettings.json", optional: false, reloadOnChange: true)
      .AddJsonFile($"appsettings.{hostingContext.HostingEnvironment.EnvironmentName}.json", optional: true, reloadOnChange: true)
      .AddEnvironmentVariables();
}).UseSerilog(Log.Logger, dispose: true);

// Add services to the container.
builder.Services.AddControllers();
// Learn more about configuring Swagger/OpenAPI at https://aka.ms/aspnetcore/swashbuckle
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();
builder.Services.AddSwaggerGen();

var app = builder.Build();

// Configure the HTTP request pipeline.
if (app.Environment.IsDevelopment())
{
    app.UseSwagger();
    app.UseSwaggerUI();
}

app.UseAuthorization();
app.MapControllers();
app.Run();

调整模型类 WeatherForecast.cs 文件到 Models 文件夹：

namespace WebAppLiteDb.Models;

public class WeatherForecast
{
    public Guid Id { get; set; }

    public DateOnly Date { get; set; }

    public int TemperatureC { get; set; }

    public int TemperatureF => 32 + (int)(TemperatureC / 0.5556);

    public string? Summary { get; set; }
}

修改 appsettings.json 和 appsettings.Development.json 配置文件：

  • appsettings.json
{
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft.AspNetCore": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}
  • appsettings.Development.json
{
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Debug",
      "Microsoft.AspNetCore": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  }
}

Serilog 日志级别由低到高 (等级越低输出的日志信息越详细)：

  • Verbose -> Debug -> Information -> Warning -> Error -> Fatal。 ILogger 对象用于记录日志，和其他日志框架差不多。

接下来我们改造控制器类文件，WeatherForecastController.cs 信息修改如下：

  • 构造函数 DI 注入日志记录器。
private readonly ILogger<WeatherForecastController> _logger;

public WeatherForecastController(ILogger<WeatherForecastController> logger)
{
    _logger = logger;
}
  • 新建一个字符串集合，模拟天气情况摘要。
/// <summary>
/// 模拟天气情况摘要
/// </summary>
private static readonly string[] Summaries = new[]
{
   "Freezing", "Bracing", "Chilly", "Cool", "Mild", "Warm", "Balmy", "Hot", "Sweltering", "Scorching"
};

连接 LiteDB 的操作，此处使用的 nuget 包是 LiteDB.Async：

//打开数据库，如果不存在会自动创建。
var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
//打开一个表和 MongoDB 一样的
var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));

关于 litedb-async

该库允许将异步编程技术与 LiteDb 库一起使用。它适用于需要轻量级 NoSQL 数据库或将受益于轻量级 NoSQL 数据库的 Xamarin 和 WPF 应用程序，但也不想在数据库操作发生时打开和管理大量线程或阻止 UI。
我们为您管理线程。
在 nuget 上可用，https://www.nuget.org/packages/LiteDB.Async/

  • 添加关于 LiteDB 的 CRUD 操作，代码如下：
#region About LiteDB CRUD
private static readonly string _connectionString = "Filename=AppData/DataBase/LiteDBtest.db;Connection=shared;Password=123456";
private static readonly Stopwatch _sw = new();

/// <summary>
/// 单条数据添加
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost(Name = "AddSingle")]
public async Task<Guid> AddSingleAsync()
{
    // 模拟数据
    var wf = new WeatherForecast
    {
        Id = Guid.NewGuid(),
        Date = DateOnly.FromDateTime(DateTime.Now.AddDays(1)),
        TemperatureC = Random.Shared.Next(-20, 55),
        Summary = Summaries[Random.Shared.Next(Summaries.Length)]
    };

    _sw.Start();
    //打开数据库，如果不存在会自动创建。
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    //打开一个集合和 MongoDB 一样的，类似关系数据库的表。
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));

    var item = await collection.InsertAsync(wf);

    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed; 
    _logger.LogInformation($"[AddSingle] ==> 插入一条数据:{item.AsGuid}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return item.AsGuid;
}

/// <summary>
/// 批量数据添加
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpPost(Name = "AddBulk")]
public async Task<int> AddBulkAsync(int conut)
{
    if (conut <= 0) conut = 1000;

    // 模拟数据
    var wfs = Enumerable.Range(1, conut).Select(index => new WeatherForecast
    {
        Id = Guid.NewGuid(),
        Date = DateOnly.FromDateTime(DateTime.Now.AddDays(index)),
        TemperatureC = Random.Shared.Next(-20, 55),
        Summary = Summaries[Random.Shared.Next(Summaries.Length)]
    }).ToArray();

    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    int rcount = await collection.InsertBulkAsync(wfs);
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[AddBulk] ==> 批量插入数据:{ rcount }，耗时：{ ts.TotalMilliseconds }ms.");

    return rcount;
}

/// <summary>
/// Id 查询单条数据
/// </summary>
/// <param name="id">Guid</param>
/// <returns></returns>
[HttpGet(Name = "GetSingle")]
public async Task<WeatherForecast> GetSingleAsync(Guid id)
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    var item = await collection.FindOneAsync(x => x.Id == id);
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[GetSingle] ==> 查询单条数据:{item.Id}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return item;
}

/// <summary>
/// 查询所有数据
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpGet(Name = "GetAll")]
public async Task<IEnumerable<WeatherForecast>> GetAllAsync()
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    var list = await collection.FindAllAsync();
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[GetAll] ==> 查询所有数据:{list.Count()}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return list;
}

/// <summary>
/// 更新数据
/// </summary>
/// <param name="item"></param>
/// <returns></returns>
[HttpPut(Name = "UpdateSingle")]
public async Task<bool> UpdateSingleAsync([FromBody] WeatherForecast item)
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    bool isOk = await collection.UpdateAsync(item);
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[UpdateSingle] ==> 更新单条数据:{item.Id}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return isOk;
}

/// <summary>
/// 批量更新
/// </summary>
/// <param name="list"></param>
/// <returns></returns>
[HttpPut(Name = "UpdateBulk")]
public async Task<int> UpdateBulkAsync([FromBody] List<WeatherForecast> list)
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    int rcount = await collection.UpdateAsync(list);
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[UpdateSingle] ==> 批量更新数据:{rcount}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return rcount;
}

/// <summary>
/// Id 删除单条数据
/// </summary>
/// <param name="id">Guid</param>
/// <returns></returns>
[HttpDelete(Name = "DeleteSingle")]
public async Task<bool> DeleteSingleAsync(Guid id)
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    bool isOk = await collection.DeleteAsync(id);
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[DeleteSingle] ==> 删除单条数据:{id}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return isOk;
}

/// <summary>
/// 删除所有
/// </summary>
/// <returns></returns>
[HttpDelete(Name = "DeleteAll")]
public async Task<int> DeleteAllAsync()
{
    _sw.Start();
    using var db = new LiteDatabaseAsync(_connectionString);
    var collection = db.GetCollection<WeatherForecast>(nameof(WeatherForecast));
    int rcount = await collection.DeleteAllAsync();
    _sw.Stop();
    TimeSpan ts = _sw.Elapsed;
    _logger.LogInformation($"[DeleteAll] ==> 删除多条数据:{rcount}，耗时：{ts.TotalMilliseconds}ms.");

    return rcount;
}
#endregion

到这里项目结构就改造好了，此时我来启动项目运行看看，显示如下页面：

dotnet-swagger

控制台输出日志信息如下：

dotnet-serilog

执行上面的 CRUD 方法，日志信息（这里截取部分）记录执行时间如下：

2023-12-04 15:44:18.898 <> [INF] [AddSingle] ==> 插入一条数据:052816a8-607a-4682-b673-7ad21a588528，耗时：139.1579ms.
2023-12-04 15:44:32.010 <> [INF] [AddBulk] ==> 批量插入数据:1000，耗时：284.2237ms.
2023-12-04 15:45:05.059 <> [INF] [GetSingle] ==> 查询单条数据:000660df-7e70-4c32-9734-4e657e157509，耗时：306.4881ms.
2023-12-04 15:45:13.158 <> [INF] [GetAll] ==> 查询所有数据:2001，耗时：307.4817ms.
2023-12-04 15:45:51.955 <> [INF] [DeleteSingle] ==> 删除单条数据:000660df-7e70-4c32-9734-4e657e157509，耗时：426.993ms.
2023-12-04 15:46:05.279 <> [INF] [DeleteAll] ==> 删除多条数据:2000，耗时：670.6834ms.

注意：LiteDB 单次批量数据写入是 1000 条。

说明：更新方法参数需要拼接实体模型，此处就不在拼接测试，上面的方法执行有效，感兴趣的可以自行拼接实体模型参数测试。

LiteDB vs SQLite 对比

说道 LiteDB 数据库，这里不得不提一个类似的数据库 —— SQLite，它俩数据库很类似，但是定位又各不相同：

ItemLiteDBSQLite
文件类型Single data fileSingle data file
数据库类型Serverless NoSQLServerless relational database
事务支持/ACID通过 Transaction 类来控制通过 BEGIN、COMMIT 和 ROLLBACK 语句来控制
稳定性 & 性能较高高
编写语言C#/CSharpC
跨平台支持是是
开源协议MIT，https://github.com/mbdavid/LiteDB/blob/master/LICENSEhttps://github.com/sqlite/sqlite/blob/master/LICENSE.md，https://www.sqlite.org/copyright.html

官方文档：

  • SQLite，https://www.sqlite.org/
  • LiteDB，https://www.litedb.org/

说明：下面几个对比问题均由 CSDN 平台提供的 C知道 回答，仅供参考。

1、谈谈 sqlite 和 litedb 的 ACID 事务支持？

SQLite 和 LiteDB 都支持 ACID 事务，其中 ACID 是指原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。

  • 在 SQLite 中，事务是通过 BEGIN、COMMIT 和 ROLLBACK 语句来控制的。SQLite 默认使用自动提交模式，也就是说，每个 SQL语句都会被立即提交。如果需要使用事务，可以使用 BEGIN 语句来开始一个事务，使用 COMMIT 语句来提交事务，或者使用 ROLLBACK 语句来回滚事务。SQLite 支持四种隔离级别：SERIALIZABLE、REPEATABLE READ、READ COMMITTED和READ UNCOMMITTED。

  • 在 LiteDB 中，事务是通过 Transaction 类来控制的。可以使用 Transaction 类的Begin 方法来开始一个事务，使用 Commit 方法来提交事务，或者使用 Rollback 方法来回滚事务。LiteDB 支持两种隔离级别：READ UNCOMMITTED和SNAPSHOT。

总的来说，SQLite 和 LiteDB 都支持 ACID 事务，但是 SQLite 在大型项目中可能会存在性能问题，而 LiteDB 则更适合单机小游戏等小型项目。

2、谈谈 sqlite 和 litedb 的稳定性和可靠性？

SQLite 和 LiteDB 都是轻量级数据库，它们的稳定性和可靠性都非常高。SQLite 是一个嵌入式数据库，它的数据存储在单个文件中，因此非常适合嵌入式设备和移动应用程序。SQLite 的稳定性和可靠性得到了广泛的认可，它已经被广泛地应用于各种应用程序中，包括谷歌的 Android 操作系统。LiteDB 是一个 .NET 平台上的嵌入式 NoSQL 文档数据库，它的数据存储在单个文件中，非常适合 .NET 应用程序。LiteDB 的稳定性和可靠性也非常高，它已经被广泛地应用于各种 .NET 应用程序中。

3、谈谈 sqlite 和 litedb 的应用场景？

litedb

SQLite 和 LiteDB 都是轻量级的嵌入式数据库，适用于一些小型应用场景。其中，SQLite 是一种关系型数据库，支持 SQL 语句，适用于需要高度可靠性和稳定性的应用场景，例如浏览器、操作系统等。而 LiteDB 则是一种文档型数据库，支持类似 MongoDB 的文档查询语法，适用于需要快速开发和部署的小型应用场景，例如单机小游戏、桌面应用等。

LiteDB vs SQLite 性能测试

这里有一个 LiteDB v3 版本和 SQLite 的性能测试对比。

LiteDB-Perf 项目地址，https://github.com/mbdavid/LiteDB-Perf

A simple actions to compare SQLite and LiteDB v3.

Results（测试结果）：

litedb-sqlite

  • Low is better（测试结果，时间越短越好）

参数项对比说明：

ItemLiteDBSQLite
#1DefaultDefault
#2EncryptedEncrypted
#3Exclusive mode and no journalNo journal

测试主机说明：

  • 原文：Tested on MacBook Pro 2012 i5, Win10, 8Gb RAM, SSD.
  • 译文：在 MacBook Pro 2012 i5、Win10、8Gb RAM、SSD 上测试。

此处我们使用的是 LiteDB v5.x 版本，对于上面的 sqlite 和 litedb 性能测试，感兴趣的小伙伴可以参照上面测试例子自行测试。

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Redis系列之incr和decr命令是线程安全的？

Redis系列之incr和decr命令是线程安全的？

Redis是一个单线程的服务&#xff0c;所以正常来说redis的命令是会排队执行的。incr/decr命令是redis提供的可以实现递增递减的命令&#xff0c;所以这两个命令也是具有原子性的&#xff1f;是线程安全的&#xff1f;这个也是互联网公司面试的常见题&#xff0c;话不多说&#…
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linux 命令 tmux 用法详解

linux 命令 tmux 用法详解

一、tmux 解决的痛点&#xff08;screen命令一样可以解决&#xff0c;但是tmux功能更强大&#xff09; 痛点一&#xff1a;大数据传输的漫长一夜 相信做过 Linux 服务运维的同学&#xff0c;都用 scp 进行过服务器间的大文件网络传输。一般这需要很长的时间&#xff0c;这期间…
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react结合vant的Dialog实现签到弹框操作

react结合vant的Dialog实现签到弹框操作

1.需求 有时候在开发的时候&#xff0c;需要实现一个签到获取积分的功能&#xff0c;使用react怎么实现呢&#xff1f; 需求如下&#xff1a; 1.当点击“签到”按钮时&#xff0c;弹出签到框 2.展示签到信息&#xff1a; 签到天数&#xff0c; 对应天数签到能够获取的积分&…
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封装时间轴组件 timeline

封装时间轴组件 timeline

要求时间轴的点展示进度百分比&#xff0c;线也根据进度不同展示不同长度的颜色 实现效果&#xff1a; 使用的组件库是vant的circle 子组件&#xff1a; <template><div class"m-timeline-area" :style"width: ${width}px"><div class&qu…
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XXL-Job详解（五）：动态添加、启动任务

XXL-Job详解（五）：动态添加、启动任务

目录 前言XXL-Job API接口添加任务API动态添加任务动态启动任务 前言 看该文章之前&#xff0c;最好看一下之前的文章&#xff0c;比较方便我们理解 XXL-Job详解&#xff08;一&#xff09;&#xff1a;组件架构 XXL-Job详解&#xff08;二&#xff09;&#xff1a;安装部署 X…
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SQLserver通过字符串中间截取然后分组

SQLserver通过字符串中间截取然后分组

当我们存的数据是json的时候可以全部取出在模糊查询但是有多个重复数据的时候就没办法准确的模糊出来这个时候我们就需要用的字符串截取 --创建函数create FUNCTION [dbo].[Fmax] (str varchar(50),start VARCHAR(50),length VARCHAR(50)) RETURNS varchar(max) AS BEGINDEC…
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