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MySQL8.0 JSON增强

原创 CuiHulong 2021-06-02
2201

现在很多应用环境中都能看到json灵活的影子。各阶段数据层次的递归乘此,能很好的分辨。
一直对mysql的json 很期待的,最近才有时间研究一下。

JSON了解

JSON就是一串字符串,只不过元素会使用特定的符号标注。比如:

  • {} 双括号表示对象,
  • [] 中括号表示数组
  • “” 双引号内是属性或值
  • : 冒号表示后者是前者的值

关系型数据库实现Json难度在于,关系型数据库需要定义数据库和表结构。为了应对这一点,从MySQL 5.7开始,MySQL支恃了 JavaScript对象表示(JavaScriptObject Notation,JSON) 数据类型。之前,这类数据不是单独的数据类型,会被存储为字符串。新的JSON数据类型提供了自动验证的JSON文档以及优化的存储格式。

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MySQL里JSON文档以二进制格式存储,它提供以下功能:

  • 自动验证存储在JSON列中的JSON文档。无效文档产生错误。

  • 优化的存储格式。存储在JSON列中的JSON文档被转换为允许快速读取访问文档元素的内部格式。二进制格式存储的JSON值。

  • 对文档元素的快速读取访问。当服务器再次读取JSON文档时,不需要重新解析文本获取该值。通过键或数组索引直接查找子对象或嵌套值,而不需要读取文档中的所有值。

  • 存储JSON文档所需的空间大致与LONGBLOB或LONGTEXT相同

  • 存储在JSON列中的任何JSON文档的大小都仅限于max_allowed_packet系统变量的值

  • MySQL 8.0.13之前,JSON列不能有非null的默认值。

JSON操作

数据保存到MySQL,操作方面都提供哪些支持。目前MySQL8.0版本的的Json总支持32个普通函数和 2个空间函数:
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1. 索引:

  • JSON列,像其他二进制类型的列一样,不直接索引;相反,您可以在生成的列上创建索引,从JSON列中提取标量值。有关详细示例,请参见为生成的列建立索引以提供JSON列索引。

  • MySQL优化器还会在匹配JSON表达式的虚拟列上寻找兼容的索引。

  • 在MySQL 8.0.17及以后版本中,InnoDB存储引擎支持JSON数组上的多值索引。看到多值索引。

  • MySQL NDB Cluster 8.0支持JSON列和MySQL JSON函数,包括在从JSON列生成的列上创建索引,作为无法索引JSON列的解决方案。每个NDB表最多支持3个JSON列。

2.JSON值的比较和排序:

  • JSON值可以使用=、<、<=、>、>=、<>、!=和<=>操作符进行比较。

  • JSON值不支持以下比较操作符和函数:
    BETWEEN
    IN()
    GREATEST()
    LEAST()

  • 对于列出的比较操作符和函数,一种变通方法是将JSON值转换为本地MySQL数值或字符串数据类型,以便它们具有一致的非JSON标量类型。就是说转换成需要的mysql 字段继续换算,也算是一种折中方案。

  • JSON值的比较分为两个级别。第一级比较基于比较值的JSON类型。如果类型不同,则仅由哪个类型优先级更高来决定比较结果。如果两个值具有相同的JSON类型,则使用特定类型的规则进行第二级比较。
    BLOB > BIT > OPAQUE > DATETIME > TIME > DATE > BOOLEAN > ARRAY > OBJECT > STRING > INTEGER, DOUBLE > NULL

3.JSON和非JSON值之间的转换:

MySQL在JSON值和其他类型值之间转换时遵循的规则:
CAST(other type AS JSON)
结果为JSON类型的NULL值。

mysql>SET @j5 = '{"id":123, "name":"kevin","age":20, "time":"2021-06-01 01:00:00"}'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) mysql>SELECT CAST(JSON_EXTRACT(@j5, '$.age') AS UNSIGNED); +----------------------------------------------+ | CAST(JSON_EXTRACT(@j5, '$.age') AS UNSIGNED) | +----------------------------------------------+ | 20 | +----------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)

4.JSON值聚合:

对于JSON值的聚合, NULL值和其他数据类型一样被忽略。除MIN()、MAX()和GROUP_CONCAT()外,非null值被转换为数字类型并聚合。对于数字标量的JSON值,(取决于值)可能会出现截断和精度损失。

JSON使用索引方式:

MySQL JSON列上无法创建索引,是通过从JSON列中提取标量值,创建索引。这样能更有效的结合MySQL优势。

  • MySQL优化器会在匹配JSON表达式的虚拟列上寻找兼容的索引。
  • 在MySQL 8.0.17及以后版本中,InnoDB存储引擎支持JSON数组上的多值索引
  • MySQL NDB Cluster 8.0支持JSON列和MySQL JSON函数,包括在从JSON列生成的列上创建索引,作为无法索引JSON列的解决方案。每个NDB表最多支持3个JSON列。

1.虚拟列索引:

col_name data_type [GENERATED ALWAYS] AS (expr) [VIRTUAL | STORED] [NOT NULL | NULL] [UNIQUE [KEY]] [[PRIMARY] KEY] [COMMENT 'string']

VIRTUAL或STORED关键字表示列值是如何存储的,这对列的使用影响非常大:

  • VIRTUAL:不存储列值,但在读取行时,在任何【BEFORE触发器】之后立即计算列值。虚拟列不占用存储空间,但暂居内存。目前官方里没有设置这个极限
  • STORED:当插入或更新行时,将计算并存储列值。存储的列需要存储空间,并且可以建立索引。
  • 如果没有指定关键字,则默认为VIRTUAL。
mysql> DROP TABLE IF EXISTS `jemp`; mysql> CREATE TABLE `jemp` ( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, c JSON, d JSON, g INT GENERATED ALWAYS AS (c->"$.id") STORED, INDEX i (g) ); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> INSERT INTO jemp (c,d) VALUES ('{"id": "1", "name": "Fred"}' , '{"user":"Fred", "user_id":1, "zipcode":"[14471,14531]"}'), ('{"id": "2", "name": "Wilma"}', '{"user":"Wilma", "user_id":2, "zipcode":[24472,24532]}' ), ('{"id": "3", "name": "Jack"}' , '{"user":"Jack", "user_id":3, "zipcode":[34473,34533]}' ), ('{"id": "4", "name": "Betty"}', '{"user":"Betty", "user_id":4, "zipcode":[44474,44534]}' ); Query OK, 4 rows affected (0.02 sec) Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0 mysql> EXPLAIN SELECT c->>"$.name" AS name FROM jemp WHERE g > 2\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: jemp partitions: NULL type: range possible_keys: i key: i key_len: 5 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) ERROR: No query specified mysql> SHOW WARNINGS\G *************************** 1. row *************************** Level: Note Code: 1003 Message: /* select#1 */ select json_unquote(json_extract(`db1`.`jemp`.`c`,'$.name')) AS `name` from `db1`.`jemp` where (`db1`.`jemp`.`g` > 2) 1 row in set (0.00 sec)

2.使用多值索引

直接接口:MEMBER OF(),JSON_CONTAINS(),JSON_OVERLAPS()

mysql> ALTER TABLE jemp ADD INDEX zips( (CAST(d->'$.zipcode' AS UNSIGNED ARRAY)) ); #MEMBER OF mysql> EXPLAIN SELECT * FROM jemp WHERE 24472 MEMBER OF(d->'$.zipcode')\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: jemp partitions: NULL type: ref possible_keys: zips key: zips key_len: 9 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) #JSON_CONTAINS mysql> EXPLAIN SELECT * FROM jemp WHERE JSON_CONTAINS(d->'$.zipcode', CAST('[14471,14531]' AS JSON))\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: jemp partitions: NULL type: range possible_keys: zips key: zips key_len: 9 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) #JSON_OVERLAPS mysql> EXPLAIN SELECT * FROM jemp WHERE JSON_OVERLAPS(d->'$.zipcode', CAST('[44474,94582]' AS JSON))\G; *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: jemp partitions: NULL type: range possible_keys: zips key: zips key_len: 9 ref: NULL rows: 2 filtered: 100.00 Extra: Using where 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

从上面例子里,数据的查询还是基于MySQL B+tree上,json只是一种数据保存的机制。通过对虚拟列方式,提供快速的访问,非常好的解决了JSON支持问题。

总结

  • mysql里json的结合非常实用,虚拟列索引解决了查询的性能问题。
  • json大小确实个硬性问题,谨慎使用(空间大致与LONGBLOB或LONGTEXT相同,文档的大小都仅限于max_allowed_packet系统变量的值)。
  • 实际场景中,只能选择适中的json长度,可以考虑配合大页使用。
最后修改时间:2022-12-27 13:44:41
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