MySQL 8 的新特性 - MySQL 8.0中的JSON增强 - 《SQL》

JSON了解
JSON操作
总结

MySQL8

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支持了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。

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MySQL 8.0版本的的JSON总共支持32个普通函数和2个空间函数：

1. 索引
JSON列，像其他二进制类型的列一样，不直接索引;相反，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。 ```sql 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)

<a name="fm6Rq"></a>
### 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。
<a name="CbSXc"></a>
## 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。
<a name="oyIHK"></a>
### 1.虚拟列索引
```sql
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。 ``sql mysql> DROP TABLE IF EXISTSjemp`; c JSON, d JSON, ); Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)(‘{“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 mysql> CREATE TABLE jemp ( id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, g INT GENERATED ALWAYS AS (c->”$.id”) STORED, INDEX i (g) mysql> INSERT INTO jemp (c,d) VALUES (‘{“id”: “1”, “name”: “Fred”}’ , ‘{“user”:”Fred”, “user_id”:1, “zipcode”:”[14471,14531]”}’), * 1. row * Level: Note Code: 1003 Message: / select#1 / select json_unquote(json_extract(db1.jemp.c,’$.name’)) AS name from db1.jemp where (db1.jemp.g > 2) 1 row in set (0.00 sec)

<a name="ARM6J"></a>
### 2.使用多值索引
直接接口：`MEMBER OF()`,`JSON_CONTAINS()`,`JSON_OVERLAPS()`
```sql
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      key_len: 9     filtered: 100.00#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)
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: jemp
   partitions: NULL
         type: ref
possible_keys: zips
          key: zips
          ref: const
        rows: 1
        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。

MySQL 8.0中的JSON增强

JSON了解

JSON操作

1. 索引

2.JSON值的比较和排序:

3.JSON和非JSON值之间的转换:

总结