MySQL 5.7 深度解析: JSON數據類型使用

JSON (JavaScriptObject Notation) 是一種輕量級的數據交換格式，主要用於傳送數據。JSON采用了獨立於語言的文本格式，類似XML，但是比XML簡單，易讀並且易編寫。對機器來說易於解析和生成，並且會減少網絡帶寬的傳輸。由於JSON格式可以解耦javascript客戶端應用與Restful服務器端的方法調用，因而在互聯網應用中被大量使用。

JSON的格式非常簡單：名稱/鍵值。之前MySQL版本里面要實現這樣的存儲，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7發布后，專門設計了JSON數據類型以及關於這種類型的檢索以及其他函數解析。我們先看看MySQL老版本的JSON存取。

示例表結構：

CREATE TABLE json_test(
id INT,
person_desc TEXT
)ENGINE INNODB;

我們來插入一條記錄：

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"
        }]
}');

那一般我們遇到這樣來存儲JSON格式的話，只能把這條記錄取出來交個應用程序，由應用程序來解析。如此一來，JSON又和特定的應用程序耦合在一起，其便利性的優勢大打折扣。

現在到了MySQL5.7，可以支持對JSON進行屬性的解析，我們重新修改下表結構：

ALTER TABLE json_test MODIFY person_desc json;

先看看插入的這行JSON數據有哪些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)

我們可以看到，里面有三個KEY，分別為authors，musicians，programmers。那現在找一個KEY把對應的值拿出來：

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)

現在來把詳細的值羅列出來：

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)

我們進一步來演示把authors 這個KEY對應的所有對象刪掉。

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

查找下對應的KEY，發現已經被刪除掉了。

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)

總結下，雖然MySQL5.7開始支持JSON數據類型，但是我建議如果要使用的話，最好是把這樣的值取出來，然后在應用程序段來計算。畢竟數據庫是用來處理結構化數據的，大量的未預先定義schema的json解析，會拖累數據庫的性能。

MySQL 5.7 深度解析: JSON數據類型使用

http://www.actionsky.com/docs/archives/156

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