MySQL 5.7 深度解析: JSON数据类型使用

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

 2015年12月25日  杨涛涛

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，由应用程序来解析。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。那现在找一个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，最好是把这样的值取出来，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。