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關系型的結構化存儲存在一定的弊端，因為它需要預先定義好所有的列以及列對應的類型。但是業(yè)務在發(fā)展過程中，或許需要擴展單個列的描述功能，這時，如果能用好 JSON 數(shù)據(jù)類型，那就能打通關系型和非關系型數(shù)據(jù)的存儲之間的界限，為業(yè)務提供更好的架構選擇。

當然，很多同學在用 JSON 數(shù)據(jù)類型時會遇到各種各樣的問題，其中最容易犯的誤區(qū)就是將類型 JSON 簡單理解成字符串類型。但當你看完這篇文章后，會真正認識到 JSON 數(shù)據(jù)類型的威力，從而在實際工作中更好地存儲非結構化的數(shù)據(jù)。

JSON 數(shù)據(jù)類型

JSON（JavaScript Object Notation）主要用于互聯(lián)網應用服務之間的數(shù)據(jù)交換。MySQL 支持RFC 7159定義的 JSON 規(guī)范，主要有?JSON 對象?和?JSON 數(shù)組?兩種類型。下面就是 JSON 對象，主要用來存儲圖片的相關信息：

{
?"Image":?{
???"Width":?800,
???"Height":?600,
???"Title":?"View?from?15th?Floor",
???"Thumbnail":?{
?????"Url":?"http://www.example.com/image/481989943",
?????"Height":?125,
?????"Width":?100
???},
?"IDs":?[116,?943,?234,?38793]
?}
}

從中你可以看到， JSON 類型可以很好地描述數(shù)據(jù)的相關內容，比如這張圖片的寬度、高度、標題等（這里使用到的類型有整型、字符串類型）。

JSON對象除了支持字符串、整型、日期類型，JSON 內嵌的字段也支持數(shù)組類型，如上代碼中的 IDs 字段。

另一種 JSON 數(shù)據(jù)類型是數(shù)組類型，如：

[
???{
?????"precision":?"zip",
?????"Latitude":?37.7668,
?????"Longitude":?-122.3959,
?????"Address":?"",
?????"City":?"SAN?FRANCISCO",
?????"State":?"CA",
?????"Zip":?"94107",
?????"Country":?"US"
???},
???{
?????"precision":?"zip",
?????"Latitude":?37.371991,
?????"Longitude":?-122.026020,
?????"Address":?"",
?????"City":?"SUNNYVALE",
?????"State":?"CA",
?????"Zip":?"94085",
?????"Country":?"US"
???}
?]

上面的示例演示的是一個 JSON 數(shù)組，其中有 2 個 JSON 對象。

到目前為止，可能很多同學會把 JSON 當作一個很大的字段串類型，從表面上來看，沒有錯。但本質上，JSON 是一種新的類型，有自己的存儲格式，還能在每個對應的字段上創(chuàng)建索引，做特定的優(yōu)化，這是傳統(tǒng)字段串無法實現(xiàn)的。JSON 類型的另一個好處是無須預定義字段，字段可以無限擴展。而傳統(tǒng)關系型數(shù)據(jù)庫的列都需預先定義，想要擴展需要執(zhí)行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 這樣比較重的操作。

需要注意是，JSON 類型是從 MySQL 5.7 版本開始支持的功能，而 8.0 版本解決了更新 JSON 的日志性能瓶頸。如果要在生產環(huán)境中使用 JSON 數(shù)據(jù)類型，強烈推薦使用 MySQL 8.0 版本。

講到這兒，你已經對 JSON 類型的基本概念有所了解了，接下來，我們進入實戰(zhàn)環(huán)節(jié)：如何在業(yè)務中用好JSON類型？

業(yè)務表結構設計實戰(zhàn)

用戶登錄設計

在數(shù)據(jù)庫中，JSON 類型比較適合存儲一些修改較少、相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)，比如用戶登錄信息的存儲如下：

DROP?TABLE?IF?EXISTS?UserLogin;

CREATE?TABLE?UserLogin?(
????userId?BIGINT?NOT?NULL,
????loginInfo?JSON,
????PRIMARY?KEY(userId)
);

由于當前業(yè)務的登錄方式越來越多樣化，如同一賬戶支持手機、微信、QQ 賬號登錄，所以這里可以用 JSON 類型存儲登錄的信息。

接著，插入下面的數(shù)據(jù)：

SET?@a?=?'
{
???"cellphone"?:?"13918888888",
???"wxchat"?:?"破產碼農",
???"QQ"?:?"82946772"
}
';

INSERT?INTO?UserLogin?VALUES?(1,@a);

SET?@b?=?'
{??
??"cellphone"?:?"15026888888"
}
';

INSERT?INTO?UserLogin?VALUES?(2,@b);

從上面的例子中可以看到，用戶 1 登錄有三種方式：手機驗證碼登錄、微信登錄、QQ 登錄，而用戶 2 只有手機驗證碼登錄。

而如果不采用 JSON 數(shù)據(jù)類型，就要用下面的方式建表：

SELECT
????userId,
????JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(loginInfo,"$.cellphone"))?cellphone,
????JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(loginInfo,"$.wxchat"))?wxchat
FROM?UserLogin;
+--------+-------------+--------------+
|?userId?|?cellphone???|?wxchat???????|
+--------+-------------+--------------+
|??????1?|?13918888888?|?破產碼農?????|
|??????2?|?15026888888?|?NULL?????????|
+--------+-------------+--------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)

當然了，每次寫 JSON_EXTRACT、JSON_UNQUOTE 非常麻煩，MySQL 還提供了 ->> 表達式，和上述 SQL 效果完全一樣：

SELECT?
????userId,
????loginInfo->>"$.cellphone"?cellphone,
????loginInfo->>"$.wxchat"?wxchat
FROM?UserLogin;

當 JSON 數(shù)據(jù)量非常大，用戶希望對 JSON 數(shù)據(jù)進行有效檢索時，可以利用 MySQL 的?函數(shù)索引?功能對 JSON 中的某個字段進行索引。

比如在上面的用戶登錄示例中，假設用戶必須綁定唯一手機號，且希望未來能用手機號碼進行用戶檢索時，可以創(chuàng)建下面的索引：

ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?COLUMN?cellphone?VARCHAR(255)?AS?(loginInfo->>"$.cellphone");

ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?UNIQUE?INDEX?idx_cellphone(cellphone);

上述 SQL 首先創(chuàng)建了一個虛擬列 cellphone，這個列是由函數(shù) loginInfo->>"$.cellphone" 計算得到的。然后在這個虛擬列上創(chuàng)建一個唯一索引 idx_cellphone。這時再通過虛擬列 cellphone 進行查詢，就可以看到優(yōu)化器會使用到新創(chuàng)建的 idx_cellphone 索引：

EXPLAIN?SELECT??*??FROM?UserLogin?
WHERE?cellphone?=?'13918888888'\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserLogin
???partitions:?NULL
?????????type:?const
possible_keys:?idx_cellphone
??????????key:?idx_cellphone
??????key_len:?1023
??????????ref:?const
?????????rows:?1
?????filtered:?100.00
????????Extra:?NULL
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

當然，我們可以在一開始創(chuàng)建表的時候，就完成虛擬列及函數(shù)索引的創(chuàng)建。如下表創(chuàng)建的列 cellphone 對應的就是 JSON 中的內容，是個虛擬列；uk_idx_cellphone 就是在虛擬列 cellphone 上所創(chuàng)建的索引。

CREATE?TABLE?UserLogin?(
????userId?BIGINT,
????loginInfo?JSON,
????cellphone?VARCHAR(255)?AS?(loginInfo->>"$.cellphone"),
????PRIMARY?KEY(userId),
????UNIQUE?KEY?uk_idx_cellphone(cellphone)
);

用戶畫像設計

某些業(yè)務需要做用戶畫像（也就是對用戶打標簽），然后根據(jù)用戶的標簽，通過數(shù)據(jù)挖掘技術，進行相應的產品推薦。比如：

在電商行業(yè)中，根據(jù)用戶的穿搭喜好，推薦相應的商品；
在音樂行業(yè)中，根據(jù)用戶喜歡的音樂風格和常聽的歌手，推薦相應的歌曲；
在金融行業(yè)，根據(jù)用戶的風險喜好和投資經驗，推薦相應的理財產品。

在這，我強烈推薦你用 JSON 類型在數(shù)據(jù)庫中存儲用戶畫像信息，并結合 JSON 數(shù)組類型和多值索引的特點進行高效查詢。假設有張畫像定義表：

CREATE?TABLE?Tags?(
????tagId?bigint?auto_increment,
????tagName?varchar(255)?NOT?NULL,
????primary?key(tagId)
);

SELECT?*?FROM?Tags;
+-------+--------------+
|?tagId?|?tagName??????|
+-------+--------------+
|?????1?|?70后?????????|
|?????2?|?80后?????????|
|?????3?|?90后?????????|
|?????4?|?00后?????????|
|?????5?|?愛運動???????|
|?????6?|?高學歷???????|
|?????7?|?小資?????????|
|?????8?|?有房?????????|
|?????9?|?有車?????????|
|????10?|?常看電影?????|
|????11?|?愛網購???????|
|????12?|?愛外賣???????|
+-------+--------------+

可以看到，表 Tags 是一張畫像定義表，用于描述當前定義有多少個標簽，接著給每個用戶打標簽，比如用戶 David，他的標簽是 80 后、高學歷、小資、有房、常看電影；用戶 Tom，90 后、常看電影、愛外賣。

若不用 JSON 數(shù)據(jù)類型進行標簽存儲，通常會將用戶標簽通過字符串，加上分割符的方式，在一個字段中存取用戶所有的標簽：

+-------+---------------------------------------+
|用戶????|標簽???????????????????????????????????|
+-------+---------------------------------------+
|David ?|80后?；?高學歷?；?小資?；?有房?；常看電影???|
|Tom ???|90后?；常看電影?；?愛外賣?????????????????|
+-------+---------------------------------------

這樣做的缺點是：不好搜索特定畫像的用戶，另外分隔符也是一種自我約定，在數(shù)據(jù)庫中其實可以任意存儲其他數(shù)據(jù)，最終產生臟數(shù)據(jù)。

用 JSON 數(shù)據(jù)類型就能很好解決這個問題：

DROP?TABLE?IF?EXISTS?UserTag;
CREATE?TABLE?UserTag?(
????userId?bigint?NOT?NULL,
????userTags?JSON,
????PRIMARY?KEY?(userId)
);

INSERT?INTO?UserTag?VALUES?(1,'[2,6,8,10]');
INSERT?INTO?UserTag?VALUES?(2,'[3,10,12]');

其中，userTags 存儲的標簽就是表 Tags 已定義的那些標簽值，只是使用 JSON 數(shù)組類型進行存儲。

MySQL 8.0.17 版本開始支持 Multi-Valued Indexes，用于在 JSON 數(shù)組上創(chuàng)建索引，并通過函數(shù) member of、json_contains、json_overlaps 來快速檢索索引數(shù)據(jù)。所以你可以在表 UserTag 上創(chuàng)建 Multi-Valued Indexes：

ALTER?TABLE?UserTag
ADD?INDEX?idx_user_tags?((cast((userTags->"$")?as?unsigned?array)));

如果想要查詢用戶畫像為常看電影的用戶，可以使用函數(shù) MEMBER OF：

EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?10?MEMBER?OF(userTags->"$")\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?ref
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?const
?????????rows:?1
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?10?MEMBER?OF(userTags->"$");
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
|??????2?|?[3,?10,?12]???|
+--------+---------------+
2?rows?in?set?(0.00?sec)

如果想要查詢畫像為 80 后，且常看電影的用戶，可以使用函數(shù) JSON_CONTAINS：

EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_CONTAINS(userTags->"$",?'[2,10]')\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?range
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?NULL
?????????rows:?3
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_CONTAINS(userTags->"$",?'[2,10]');
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
+--------+---------------+
1?row?in?set?(0.00?sec)

如果想要查詢畫像為 80 后、90 后，且常看電影的用戶，則可以使用函數(shù) JSON_OVERLAP：

EXPLAIN?SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_OVERLAPS(userTags->"$",?'[2,3,10]')\G
***************************?1.?row?***************************
???????????id:?1
??select_type:?SIMPLE
????????table:?UserTag
???partitions:?NULL
?????????type:?range
possible_keys:?idx_user_tags
??????????key:?idx_user_tags
??????key_len:?9
??????????ref:?NULL
?????????rows:?4
?????filtered:?100.00
????????Extra:?Using?where
1?row?in?set,?1?warning?(0.00?sec)

SELECT?*?FROM?UserTag?
WHERE?JSON_OVERLAPS(userTags->"$",?'[2,3,10]');
+--------+---------------+
|?userId?|?userTags??????|
+--------+---------------+
|??????1?|?[2,?6,?8,?10]?|
|??????2?|?[3,?10,?12]???|
+--------+---------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)

總結

JSON 類型是 MySQL 5.7 版本新增的數(shù)據(jù)類型，用好 JSON 數(shù)據(jù)類型可以有效解決很多業(yè)務中實際問題。最后，我總結下今天的重點內容：

使用 JSON 數(shù)據(jù)類型，推薦用 MySQL 8.0.17 以上的版本，性能更好，同時也支持 Multi-Valued Indexes；
JSON 數(shù)據(jù)類型的好處是無須預先定義列，數(shù)據(jù)本身就具有很好的描述性；
不要將有明顯關系型的數(shù)據(jù)用 JSON 存儲，如用戶余額、用戶姓名、用戶身份證等，這些都是每個用戶必須包含的數(shù)據(jù)；
JSON 數(shù)據(jù)類型推薦使用在不經常更新的靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲。

來源：https://blog.csdn.net/java_pfx/article/details/116594654

使用MySQL，請用好 JSON 這張牌！

JSON 數(shù)據(jù)類型

業(yè)務表結構設計實戰(zhàn)

用戶登錄設計

用戶畫像設計

總結