mysql使用什么类型存json数据？

JSON (JavaScriptObject Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，主要用于传送数据。JSON采用了独立于语言的文本格式，类似XML，但是比XML简单，易读并且易编写。对机器来说易于解析和生成，并且会减少网络带宽的传输。由于JSON格式可以解耦javascript客户端应用与Restful服务器端的方法调用，因而在互联网应用中被大量使用。

JSON的格式非常简单：名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后，专门设计了JSON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。我们先看看MySQL老版本的JSON存取。

示例表结构：

CREATE TABLE json_test(

id INT,

person_desc TEXT

)ENGINE INNODB;

我们来插入一条记录：

INSERT INTO json_test VALUES (1,'{

"programmers": [{

"firstName": "Brett",

"lastName": "McLaughlin",

"email": "aaaa"

}, {

"firstName": "Jason",

"lastName": "Hunter",

"email": "bbbb"

}, {

"firstName": "Elliotte",

"lastName": "Harold",

"email": "cccc"

}],

"authors": [{

"firstName": "Isaac",

"lastName": "Asimov",

"genre": "sciencefiction"

}, {

"firstName": "Tad",

"lastName": "Williams",

"genre":"fantasy"
}, {

"firstName": "Frank",

"lastName": "Peretti",

"genre": "christianfiction"

}],

"musicians": [{

"firstName": "Eric",

"lastName": "Clapton",

"instrument": "guitar"
}, {

"firstName": "Sergei",

"lastName": "Rachmaninoff",

"instrument": "piano"

}]

}');

那一般我们遇到这样来存储JSON格式的话，只能把这条记录取出来交个应用程序，由应用程

来解析。如此一来，JSON又和特定的应用程序耦合在一起，其便利性的优势大打折扣。

现在到了MySQL5.7，可以支持对JSON进行属性的解析，我们重新修改下表结构：

ALTER TABLE json_test MODIFY person_desc json;

先看看插入的这行JSON数据有哪些KEY：

mysql> SELECT id,json_keys(person_desc) as "keys" FROM json_test\G

*************************** 1. row***************************

id: 1

keys: ["authors", "musicians","programmers"]

1 row in set (0.00 sec)

我们可以看到，里面有三个KEY，分别为authors，musicians，programmers。那现在找一

KEY把对应的值拿出来：

mysql> SELECT json_extract(AUTHORS,'$.lastName[0]') AS 'name', AUTHORS FROM

-> (

-> SELECT id,json_extract(person_desc,'$.authors[0][0]') AS "authors" FROM json_test

->UNION ALL

-> SELECT id,json_extract(person_desc,'$.authors[1][0]') AS "authors" FROM json_test

-> UNION ALL

-> SELECT id,json_extract(person_desc,'$.authors[2][0]') AS "authors" FROM json_test

-> ) AS T1

-> ORDER BY NAME DESC\G

*************************** 1. row***************************

name:"Williams"

AUTHORS: {"genre": "fantasy","lastName": "Williams", "firstName":"Tad"}

*************************** 2. row***************************

name:"Peretti"

AUTHORS: {"genre":"christianfiction", "lastName": "Peretti","firstName":

"Frank"}*************************** 3. row***************************

name:"Asimov"

AUTHORS: {"genre": "sciencefiction","lastName": "Asimov", "firstName":"Isaac"}

3 rows in set (0.00 sec)

现在来把详细的值罗列出来：

mysql> SELECT

->json_extract(AUTHORS,'$.firstName[0]') AS "firstname",

-> json_extract(AUTHORS,'$.lastName[0]')AS "lastname",

-> json_extract(AUTHORS,'$.genre[0]') AS"genre"

-> FROM

-> (

-> SELECT id,json_extract(person_desc,'$.authors[0]')AS "authors" FROM json

_test

-> ) AS T\G

*************************** 1. row***************************

firstname: "Isaac"

lastname:"Asimov"

genre:"sciencefiction"

1 row in set (0.00 sec)

我们进一步来演示把authors 这个KEY对应的所有对象删掉。

mysql> UPDATE json_test

-> SET person_desc =json_remove(person_desc,'$.authors')\G

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

Rows matched: 1 Changed: 1  Warnings: 0

查找下对应的KEY，发现已经被删除掉了。

mysql> SELECT json_contains_path(person_desc,'all','$.authors')as authors_exists FROM

json_test\G

*************************** 1. row***************************

authors_exists: 0

1 row in set (0.00 sec)

总结下，虽然MySQL5.7开始支持JSON数据类型，但是我建议如果要使用的话，最好是把这的值取出来，然后在应用程序段来计算。毕竟数据库是用来处理结构化数据的，大量的未预先定义schema的json解析，会拖累数据库的性能。

我们知道，JSON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储，并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE，实现了JSON到表的转换。

举例一

我们看下简单的例子：

简单定义一个两级JSON 对象

mysql> set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"},  {"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

第一级：

mysql> select json_keys(@ytt);+-----------------+| json_keys(@ytt) |+-----------------+| ["name"]        |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)

第二级：

mysql> select json_keys(@ytt,'$.name[0]');+-----------------------------+| json_keys(@ytt,'$.name[0]') |+-----------------------------+| ["a", "b"]                  |+-----------------------------+1 row in set (0.00 sec)

我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。

• mysql> select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt;

• +-------+--------+

• | f1    | f2     |

• +-------+--------+

• | ytt   | action |

• | dble  | shard  |

• | mysql | oracle |

• +-------+--------+

• 3 rows in set (0.00 sec)

举例二

再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的JSON结果集。

JSON 串 @json_str1。

• set @json_str1 = ' {  "query_block": {    "select_id": 1,    "cost_info": {      "query_cost": "1.00"    },    "table": {      "table_name": "bigtable",      "access_type": "const",      "possible_keys": [        "id"      ],      "key": "id",      "used_key_parts": [        "id"      ],      "key_length": "8",      "ref": [        "const"      ],      "rows_examined_per_scan": 1,      "rows_produced_per_join": 1,      "filtered": "100.00",      "cost_info": {        "read_cost": "0.00",        "eval_cost": "0.20",        "prefix_cost": "0.00",        "data_read_per_join": "176"      },      "used_columns": [        "id",        "log_time",        "str1",        "str2"      ]    }  }}';



第一级：

• mysql> select json_keys(@json_str1) as 'first_object';+-----------------+| first_object    |+-----------------+| ["query_block"] |+-----------------+1 row in set (0.00 sec)



第二级：

• mysql> select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object';+-------------------------------------+| second_object                       |+-------------------------------------+| ["table", "cost_info", "select_id"] |+-------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)



第三级：

• mysql>  select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G*************************** 1. row ***************************third_object: ["key","ref","filtered","cost_info","key_length","table_name","access_type","used_columns","possible_keys","used_key_parts","rows_examined_per_scan","rows_produced_per_join"]1 row in set (0.01 sec)



第四级：

• mysql> select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G*************************** 1. row ***************************forth_object: {"eval_cost":"0.20","read_cost":"0.00","prefix_cost":"0.00","data_read_per_join":"176"}1 row in set (0.00 sec)



那我们把这个JSON 串转换为表。

• SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,

• "$.query_block"

• COLUMNS(

• rowid FOR ORDINALITY,

• NESTED PATH '$.table'

• COLUMNS (

• a1_1 varchar(100) PATH '$.key',

• a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',

• a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',

• nested path '$.cost_info'

• columns (

• a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,

• a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',

• a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',

• a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'

• ),

• a3 varchar(100) PATH '$.key_length',

• a4 varchar(100) PATH '$.table_name',

• a5 varchar(100) PATH '$.access_type',

• a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',

• a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',

• a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',

• a9 varchar(100) PATH '$.key'

• ),

• NESTED PATH '$.cost_info'

• columns (

• b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'

• ),

• c INT path "$.select_id"

• )

• ) AS tt;

• +-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

• | rowid | a1_1 | a1_2  | a1_3   | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3   | a4       | a5    | a6   | a7   | a8   | a9   | b1_1 | c    |

• +-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

• |     1 | id   | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176  | 8    | bigtable | const | id   | 1    | 1    | id   | NULL |    1 |

• |     1 | NULL | NULL  | NULL   | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL     | NULL  | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 |    1 |

• +-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+

• 2 rows in set (0.00 sec)

当然，JSON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。