使用MySQL，請(qǐng)用好 JSON 這張王牌！
來(lái)源：https://blog.csdn.net/java_pfx/article/details/116594654
關(guān)系型的結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)存在一定的弊端，因?yàn)樗枰A(yù)先定義好所有的列以及列對(duì)應(yīng)的類(lèi)型。但是業(yè)務(wù)在發(fā)展過(guò)程中，或許需要擴(kuò)展單個(gè)列的描述功能，這時(shí)，如果能用好 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型，那就能打通關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)之間的界限，為業(yè)務(wù)提供更好的架構(gòu)選擇。
當(dāng)然，很多同學(xué)在用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型時(shí)會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題，其中最容易犯的誤區(qū)就是將類(lèi)型 JSON 簡(jiǎn)單理解成字符串類(lèi)型。但當(dāng)你看完這篇文章后，會(huì)真正認(rèn)識(shí)到 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型的威力，從而在實(shí)際工作中更好地存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型
JSON（JavaScript Object Notation）主要用于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)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(duì)象?和?JSON 數(shù)組?兩種類(lèi)型。下面就是 JSON 對(duì)象，主要用來(lái)存儲(chǔ)圖片的相關(guān)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(lèi)型可以很好地描述數(shù)據(jù)的相關(guān)內(nèi)容，比如這張圖片的寬度、高度、標(biāo)題等（這里使用到的類(lèi)型有整型、字符串類(lèi)型）。
JSON對(duì)象除了支持字符串、整型、日期類(lèi)型，JSON 內(nèi)嵌的字段也支持?jǐn)?shù)組類(lèi)型，如上代碼中的 IDs 字段。
另一種 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型是數(shù)組類(lèi)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(gè) JSON 數(shù)組，其中有 2 個(gè) JSON 對(duì)象。
到目前為止，可能很多同學(xué)會(huì)把 JSON 當(dāng)作一個(gè)很大的字段串類(lèi)型，從表面上來(lái)看，沒(méi)有錯(cuò)。但本質(zhì)上，JSON 是一種新的類(lèi)型，有自己的存儲(chǔ)格式，還能在每個(gè)對(duì)應(yīng)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(wú)法實(shí)現(xiàn)的。JSON 類(lèi)型的另一個(gè)好處是無(wú)須預(yù)定義字段，字段可以無(wú)限擴(kuò)展。而傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的列都需預(yù)先定義，想要擴(kuò)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(lèi)型是從 MySQL 5.7 版本開(kāi)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(chǎn)環(huán)境中使用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型，強(qiáng)烈推薦使用 MySQL 8.0 版本。
講到這兒，你已經(jīng)對(duì) JSON 類(lèi)型的基本概念有所了解了，接下來(lái)，我們進(jìn)入實(shí)戰(zhàn)環(huán)節(jié)：如何在業(yè)務(wù)中用好JSON類(lèi)型？
業(yè)務(wù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)
用戶(hù)登錄設(shè)計(jì)
在數(shù)據(jù)庫(kù)中，JSON 類(lèi)型比較適合存儲(chǔ)一些修改較少、相對(duì)靜態(tài)的數(shù)據(jù)，比如用戶(hù)登錄信息的存儲(chǔ)如下：
DROP?TABLE?IF?EXISTS?UserLogin;
CREATE?TABLE?UserLogin?(
????userId?BIGINT?NOT?NULL,
????loginInfo?JSON,
????PRIMARY?KEY(userId)
);
由于當(dāng)前業(yè)務(wù)的登錄方式越來(lái)越多樣化，如同一賬戶(hù)支持手機(jī)、微信、QQ 賬號(hào)登錄，所以這里可以用 JSON 類(lèi)型存儲(chǔ)登錄的信息。
接著，插入下面的數(shù)據(jù)：
SET?@a?=?'
{
???"cellphone"?:?"13918888888",
???"wxchat"?:?"破產(chǎn)碼農(nóng)",
???"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(hù) 1 登錄有三種方式：手機(jī)驗(yàn)證碼登錄、微信登錄、QQ 登錄，而用戶(hù) 2 只有手機(jī)驗(yàn)證碼登錄。
而如果不采用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)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(chǎn)碼農(nóng)?????|
|??????2?|?15026888888?|?NULL?????????|
+--------+-------------+--------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)
當(dāng)然了，每次寫(xiě) JSON_EXTRACT、JSON_UNQUOTE 非常麻煩，MySQL 還提供了 ->> 表達(dá)式，和上述 SQL 效果完全一樣：
SELECT?
????userId,
????loginInfo->>"$.cellphone"?cellphone,
????loginInfo->>"$.wxchat"?wxchat
FROM?UserLogin;
當(dāng) JSON 數(shù)據(jù)量非常大，用戶(hù)希望對(duì) JSON 數(shù)據(jù)進(jìn)行有效檢索時(shí)，可以利用 MySQL 的?函數(shù)索引?功能對(duì) JSON 中的某個(gè)字段進(jìn)行索引。
比如在上面的用戶(hù)登錄示例中，假設(shè)用戶(hù)必須綁定唯一手機(jī)號(hào)，且希望未來(lái)能用手機(jī)號(hào)碼進(jìn)行用戶(hù)檢索時(shí)，可以創(chuàng)建下面的索引：
ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?COLUMN?cellphone?VARCHAR(255)?AS?(loginInfo->>"$.cellphone");
ALTER?TABLE?UserLogin?ADD?UNIQUE?INDEX?idx_cellphone(cellphone);
上述 SQL 首先創(chuàng)建了一個(gè)虛擬列 cellphone，這個(gè)列是由函數(shù) loginInfo->>"$.cellphone" 計(jì)算得到的。然后在這個(gè)虛擬列上創(chuàng)建一個(gè)唯一索引 idx_cellphone。這時(shí)再通過(guò)虛擬列 cellphone 進(jìn)行查詢(xún)，就可以看到優(yōu)化器會(huì)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(dāng)然，我們可以在一開(kāi)始創(chuàng)建表的時(shí)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(duì)應(yīng)的就是 JSON 中的內(nèi)容，是個(gè)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(hù)畫(huà)像設(shè)計(jì)
某些業(yè)務(wù)需要做用戶(hù)畫(huà)像（也就是對(duì)用戶(hù)打標(biāo)簽），然后根據(jù)用戶(hù)的標(biāo)簽，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，進(jìn)行相應(yīng)的產(chǎn)品推薦。比如：
在電商行業(yè)中，根據(jù)用戶(hù)的穿搭喜好，推薦相應(yīng)的商品； 在音樂(lè)行業(yè)中，根據(jù)用戶(hù)喜歡的音樂(lè)風(fēng)格和常聽(tīng)的歌手，推薦相應(yīng)的歌曲； 在金融行業(yè)，根據(jù)用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)喜好和投資經(jīng)驗(yàn)，推薦相應(yīng)的理財(cái)產(chǎn)品。
在這，我強(qiáng)烈推薦你用 JSON 類(lèi)型在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)用戶(hù)畫(huà)像信息，并結(jié)合 JSON 數(shù)組類(lèi)型和多值索引的特點(diǎn)進(jìn)行高效查詢(xún)。假設(shè)有張畫(huà)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(ài)運(yùn)動(dòng)???????|
|?????6?|?高學(xué)歷???????|
|?????7?|?小資?????????|
|?????8?|?有房?????????|
|?????9?|?有車(chē)?????????|
|????10?|?常看電影?????|
|????11?|?愛(ài)網(wǎng)購(gòu)???????|
|????12?|?愛(ài)外賣(mài)???????|
+-------+--------------+
可以看到，表 Tags 是一張畫(huà)像定義表，用于描述當(dāng)前定義有多少個(gè)標(biāo)簽，接著給每個(gè)用戶(hù)打標(biāo)簽，比如用戶(hù) David，他的標(biāo)簽是 80 后、高學(xué)歷、小資、有房、常看電影；用戶(hù) Tom，90 后、常看電影、愛(ài)外賣(mài)。
若不用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行標(biāo)簽存儲(chǔ)，通常會(huì)將用戶(hù)標(biāo)簽通過(guò)字符串，加上分割符的方式，在一個(gè)字段中存取用戶(hù)所有的標(biāo)簽：
+-------+---------------------------------------+
|用戶(hù)????|標(biāo)簽???????????????????????????????????|
+-------+---------------------------------------+
|David ?|80后?；?高學(xué)歷?；?小資?；?有房?；常看電影???|
|Tom ???|90后?；常看電影?；?愛(ài)外賣(mài)?????????????????|
+-------+---------------------------------------
這樣做的缺點(diǎn)是：不好搜索特定畫(huà)像的用戶(hù)，另外分隔符也是一種自我約定，在數(shù)據(jù)庫(kù)中其實(shí)可以任意存儲(chǔ)其他數(shù)據(jù)，最終產(chǎn)生臟數(shù)據(jù)。
用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型就能很好解決這個(gè)問(wèn)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(chǔ)的標(biāo)簽就是表 Tags 已定義的那些標(biāo)簽值，只是使用 JSON 數(shù)組類(lèi)型進(jìn)行存儲(chǔ)。
MySQL 8.0.17 版本開(kāi)始支持 Multi-Valued Indexes，用于在 JSON 數(shù)組上創(chuàng)建索引，并通過(guò)函數(shù) member of、json_contains、json_overlaps 來(lái)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(xún)用戶(hù)畫(huà)像為常看電影的用戶(hù)，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(xún)畫(huà)像為 80 后，且常看電影的用戶(hù)，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(xún)畫(huà)像為 80 后、90 后，且常看電影的用戶(hù)，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(jié)
JSON 類(lèi)型是 MySQL 5.7 版本新增的數(shù)據(jù)類(lèi)型，用好 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型可以有效解決很多業(yè)務(wù)中實(shí)際問(wèn)題。最后，我總結(jié)下今天的重點(diǎn)內(nèi)容：
使用 JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型，推薦用 MySQL 8.0.17 以上的版本，性能更好，同時(shí)也支持 Multi-Valued Indexes； JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型的好處是無(wú)須預(yù)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(guān)系型的數(shù)據(jù)用 JSON 存儲(chǔ)，如用戶(hù)余額、用戶(hù)姓名、用戶(hù)身份證等，這些都是每個(gè)用戶(hù)必須包含的數(shù)據(jù)； JSON 數(shù)據(jù)類(lèi)型推薦使用在不經(jīng)常更新的靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
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