mysql中json數據存varchar與json類型對於簡單查詢效率的影響

與朋友討論一些簡單json存儲的問題，產生了測試這一問題的想法，測試准備如下：

1.兩張表，分別如下，只有涉及到json字段的類型不同

CREATE TABLE `json_test` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int DEFAULT NULL,
`content` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
`iamge` json DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=520303 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

 

CREATE TABLE `varchar_test` (
`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`user_id` int DEFAULT NULL,
`content` varchar(10) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
`image` varchar(1000) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user_id` (`user_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=500001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;

 

2.兩張表分別通過相同的方式進行批量插入，制造50w數據，每個userid都有100條數據,共5000個userid，生成的json數據內容如下：

["https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517", "https://blog.csdn.net/gushaolin/article/details/103546517"]

 

 

 

 

 3.由於數據庫在雲服務器上，為了減少網絡延遲對查詢的影響，寫一個api放在服務器上，通過計算查詢時間差的方式來進行比較，並且api調用數據庫使用127.0.0.1，避免查詢走網關，代碼：

 

Map<String, Object> map = new HashMap<>();
LocalDateTime start = LocalDateTime.now();
List<JsonTest> list1 = jsonTestService.list(
        new QueryWrapper<JsonTest>().lambda()
                .eq(JsonTest::getUserId, 1)
);
LocalDateTime jsonEnd = LocalDateTime.now();
map.put("1", Duration.between(start, jsonEnd).toMillis());
LocalDateTime start2 = LocalDateTime.now();
List<VarcharTest> list2 = varcharTestService.list(
        new QueryWrapper<VarcharTest>().lambda()
                .eq(VarcharTest::getUserId, 1)
);
LocalDateTime varcharEnd = LocalDateTime.now();
map.put("2", Duration.between(start2, varcharEnd).toMillis());

 

 兩種查詢方式都是類似select * from table_name where user_id=1的查詢方式，避免查詢條件不同產生誤差

4.通過請求接口，比較響應中1、2的毫秒時間差，經過比較，兩種查詢的時間差不太穩定，互有快慢，通過20次左右查詢平均值比較，兩種查詢方式實際耗時基本相同，所以通過簡單的索引查詢帶json類型的數據，並不會拖慢查詢速度

 

結論：使用索引字段進行普通的數據查詢帶出json數據，效率與varchar類型基本一致，在業務中進行存儲且不進行使用json類型的字段查詢的場景下，是一個非常合適的方案，可以提升系統拓展性