MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)

JSON(JavaScript Object Notation)是一种常见的信息交换格式,其简单易读且非常适合程序处理。MySQL从5.7版本开始支持JSON数据类型,本文对MySQL中JSON数据类型的使用进行一个总结。

目录

一、MySQL中的JSON

1.1 JSON数据格式

1.2 创建JSON格式数据

1.2.1 JSON类型列

1.2.2 json_array/json_object/cast函数

二、JSON数据操作

2.1 JSON数据查询

2.1.1 json_extract()函数

2.1.2 column->path写法

2.1.3 json_value()函数

2.1.4 json_keys()函数

2.2 JSON数据新增

2.2.1 json_array_append()函数

2.2.2 json_array_insert()函数

2.3 JSON数据更新

2.3.1 json_replace()函数

2.4 JSON数据同时新增和更新

2.4.1 json_set()函数

2.5 JSON数据删除

2.5.1 json_remove()函数

2.6 JSON数据合并

2.6.1 json_merge_preserve()函数

2.6.2 json_merge_patch()函数

2.7 判断元素否存在

2.7.1 json_contains_path()函数

2.7.2 json_search()函数

2.7.3 value member of(json_array)

2.8 判断JSON对象之间的关系

2.8.1 json_contains()函数

2.8.2 json_overlaps()函数

三、JSON数据与索引

3.1 生成列索引(Generated Column Index)

3.2 多值索引(Multi-valued Index)

四、将JSON转换为结构化数据

4.1 json_table()函数


一、MySQL中的JSON

在MySQL中使用JSON类型的数据有2个好处:

  • 自动数据格式校验,无效的JSON格式会报错
  • 数据快速解析,MySQL提供了多种函数,可以快速读取和操作JSON格式的数据

1.1 JSON数据格式

在MySQL中,JSON数据是以字符串形式表现的,但是它有自己的解析规则,利用某些途径可以将字符串转换为JSON类型数据,这个过程叫做规范化(normalization),在规范化过程中,MySQL会对数据格式进行验证,若字符串不是有效的JSON格式,那么就会报错。

规范化除了数据格式验证,还会对数据进行一些预处理,例如JOSN对象的键值去重,排序,将boolean类型转换为小写等,规范化后的数据即被视为JSON格式数据。

JSON数据的有效格式有两种:

  • JSON数组,包含在[]中的一系列值,例如: [1, 2, 'a', 'b']
  • JSON对象,包含在{}中的键值对,键和值之间用冒号分隔(键必须是字符串),键值对之间以逗号分隔,如: {'key1':'value1', 'key2':'value2'}

在JSON对象中,键是不能重复的,如果出现相同的键,规范化时后值会覆盖前值(MySQL 8.0.3之前保留先出现的值)。

两种JSON也格式可以互相嵌套:

  • [1, 2, 'a', {'key1':'value1', 'key2':'value2'}]  --> JSON数组中某个元素是JSON对象
  • {'key1':'value1', 'key2':[1, 2, 'a', 'b']}  --> JSON对象中某个值是JSON数组

1.2 创建JSON格式数据

MySQL中主要有下列几种方式对值进行规范化,并转换成JSON格式:

  • 将数据插入json类型的列中
  • json_array() 函数将一组值转换为json数组
  • json_object() 函数将一组键值对转换为json对象
  • cast(value as json) 会根据提供的字符串格式转换为JSON数组或JSON对象

1.2.1 JSON类型列

将表中列的类型定义为json,则所有插入的数据都会被规范化为JSON格式数据,这是最常用的创建JSON类型数据方式。

create table js(
id int primary key,
val json);

insert into js values(1, '[1,2,"a","b"]');
insert into js values(2, '{"key1":1, "key2":2, "key1":"value3"}');

select * from js;

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  • create table语句中,指定列的类型为json,表示其只能接受JSON格式的数据
  • 两条insert 语句向JSON类型的列插入字符串时,会对字符串进行规范化并转换成JSON格式数据
  • 数据插入过程中,JSON对象中重复的键key1保留了后出现的值"value3"

如果插入的字符串不是合法的JSON格式,语句会报错:

insert into js values(3, '[1,2,"a","b"');

  • 这里少了一个],语句报错:Invalid JSON text

1.2.2 json_array/json_object/cast函数

通过 json_array() 函数可以将一系列值转换为JSON数组:

select json_array(TRUE, FALSE, NULL, 'TRUE', 'FALSE', 'NULL');

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  • 这里TRUE, FALSE, NULL在规范化过程中均被转换为小写
  • 而字符串'TRUE', 'FALSE', 'NULL'则保持不变

通过 json_object() 函数可以把字符串形式的键值对转换成JSON格式对象:

select json_object('key2',2, 'key1',1, 'key1',3);

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  • 返回的结果中,key1后出现的值3覆盖了先出现的值1
  • 因为要凑键值对,所以提供的值的数量必须是偶数
  • 规范化后,JSON对象是按键排序的,本例中key1被排到的前面

由于键必须是字符串,即使以数字形式提供,在规范化的过程中也会被转换为字符串:

select json_object('key2',2, 'key1',1, 3, 'key1');

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  • 第三个键值对以数字3作为键,规范化后,3被转换成字符串"3"并被排到了最前面

同样,cast(… as json)会根据提供的字符串格式,转换为JSON数组或JSON对象:

select cast('[1,2,"abc"]' as json);    -- 转换为JSON数组

select cast('{"key1":1, "key2":2, "key1":3}' as json);    -- 转换为JSON对象

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二、JSON数据操作

使用JSON格式的最大好处是MySQL提供了一系列操作函数,可以快速对JSON类型的数据进行查询/更新,不必再对整个字符串进行格式解析,在处理JSON数据时简便许多。

2.1 JSON数据查询

数据被转换为JSON格式后,即可对其进行快速解析,高效提取数据。

2.1.1 json_extract()函数

json_extract()函数可以从JSON格式的数据中快速取出指定值,语法如下:

  • json_extract(js_array, '$[n]') 通过'$[n]'的形式取出JSON数组中编号为n的元素(编号从0开始)
  • json_extract(js_array, '$[m to n]') 通过'$[m to n]'的形式取出JSON数组中编号m到n的所有元素(编号从0开始)
  • json_extract(js_object, '$.key') 通过'$.key'的形式取出JSON对象中键为key所对应的值
  • '$[n]'和'$.key'还可以替换为'$[*]'和'$.*'表示返回所有的值

从JSON数组取出单个值:

select * from js;

select id, json_extract(val, '$[1]') from js;

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  • json_extract(val, '$[1]')取出JSON数组中第二个元素
  • 如果目标是JSON对象,则返回null(id为2的记录)

从JSON数组中取出范围值:

select id, json_extract(val, '$[1 to 2]') from js;

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  • json_extract(val, '$[1 to 2]')取出JSON数组中2~3范围内的元素

从JSON对象中取出单个值

select id, json_extract(val, '$.key1') from js;

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  • json_extract(val, '$.key1')取出JSON数组中键为"key1"所对应的值

2.1.2 column->path写法

json_extract函数还有一种更简便的column->path写法,用'->'或'->>'符号来替代json_extract():

  • json_extract(js_array, '$[n]') 等价于 js_array->'$[n]'
  • json_extract(js_array, '$[n to m]') 等价于 js_array->'$[n to m]'
  • json_extract(js_object, '$.key') 等价于 js_object->'$.key'

上面示例的查询也可以用以下的简便写法

select val->'$[1]' from js where id=1;

select val->'$[1 to 3]' from js where id=1;

select val->'$[*]' from js where id=1;

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  • val->'$[1]' 返回JSON数组中第2个元素
  • val->'$[1 to 3]' 返回JSON数组中第2至4范围内元素
  • val->'$[*]' 返回数组中所有元素

JSON对象也一样:

select val->'$.key1' from js where id=2;

select val->>'$.key1' from js where id=2;

select val->>'$.*' from js where id=2;

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  • 注意符号->和->>的输出结果差异,->的结果是带引号的,如果想要的是不带引号的值,使用->>即可
  • ->>相当于joson_unqoute(json_extract(column, path)),即对结果又做了一次去除引号的操作。
  • val->>'$.*' 返回JSON对象中所有值

2.1.3 json_value()函数

json_value()函数也可以通过path查询指定元素的值,但是它还有额外的类型转换及异常处理功能,在使用上比json_extract()稍复杂,但功能更强。

语法为:json_value(json_doc, path [returning type] [{null|error|default value} on empty] [{null|error|default value} on error])

语法看起来比较复杂,其实就是多了返回值类型转换(returning type),空值处理(on empty),错误处理(on error)3个模块,下面通过几个示例演示该函数用法:

首先是最简单的用法,只需要提供JSON数据及path就可以提取特定位置的值,用法和json_extract函数一样:

set @array1 = '[1, 2, "a", "b", "12.345"]';
set @object1 = '{"key1":"value1", "key2":"value2"}';

select @array1, json_value(@array1, '$[4]');

select @object1, json_value(@object1, '$.key1');

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在提取数据基础上,通过新增returning type选项即可对返回值进行类型转换:

select @array1, json_value(@array1, '$[4]' returning decimal(4,2));

select @array1, json_value(@array1, '$[4]' returning char);

select @array1, json_value(@array1, '$[4]' returning json);

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  • 第一个select返回值的类型定义为decimal(4,2),保理2位小数,因此12.345返回了1.35。
  • 第二个select返回字符串类型,由于默认就是返回字符串类型,这个returning char可以省略
  • 第三个select返回JSON类型

on empty选项定义了在找不到数据时,函数该如何处理,有3种选项:

  • null on empty, 这是默认选项,找不到数据时返回null
  • default value on empty, 找不到数据时返回默认值value
  • error on empty, 函数抛出错误,由用户处理
select @array1, json_value(@array1, '$[100]' null on empty);

select @array1, json_value(@array1, '$[100]' default '没找到' on empty);

select @array1, json_value(@array1, '$[100]' error on empty);

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  • 上面3个选项分别演示了3种on empty的处理,null on empty是默认选项,可以省略

on error选项定义了当函数出错时,应该如何处理,注意这里的出错是指函数在运行过程中出错,例如类型转换错误,如果提供的JSON数据格式或者path格式错误,那么函数本身直接运行出错,不会触发on error选项,这里on error选项也有3种:

  • null on error, 默认选项,错误返回null
  • default value on error, 返回一个默认值,默认值必须要和returning type匹配
  • error on error, 函数抛出错误,由用户处理
select @array1, json_value(@array1, '$[2]' returning decimal(4,2) null on error) convert_a_to_decimal;

select @array1, json_value(@array1, '$[2]' returning decimal(4,2) default 56.78 on error) default_value_on_error;

select @array1, json_value(@array1, '$[2]' returning decimal(4,2) error on error) error_on_error;

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  • 上面3个select尝试将'a'转换为decimal类型,on error选项演示了3种不同的处理
  • 第二个选项defulat value,value必须和前面的returning type中的type匹配(这里是decimal(4,2))

2.1.4 json_keys()函数

json_extract()/json_value()函数返回的都是JSON对象的值,如果想返回键,则需要用json_keys()函数。json_keys()会以JSON数组的形式返回JSON对象中顶层的键,即将所有的键组成一个数组返回。

其语法为: json_keys(json_doc [, path]),当提供path参数时(JSON对象嵌套),会返回指定path处元素的顶层键

返回JSON对象的所有顶层键:

select json_keys('{"key1": "value3", "key2": {"a":"b"}}');

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  • 这里的顶层键有'key1','key2',其中'key2'的值又是一个JSON对象(嵌套)
  • 没有指定path参数,这里只返回了顶层的键

如果要返回key2值中的键,需要提供path参数'$.key2'

select json_keys('{"key1": "value3", "key2": {"a":"b"}}', '$.key2');

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2.2 JSON数据新增

JSON对象的中的元素新增,可以通过json_arry_append(),json_array_insert()或json_insert()函数来完成,各函数行为略有不同。

2.2.1 json_array_append()函数

josn_arry_append() 会在JSON数组指定的位置添加新的数据,新增的数据与原位置的数据会合并为新的JSON数组(依然算1个元素),不会改变原JSON数据的元素个数,函数语法为:json_arry_append(json_doc, path, val [,path, val] …)

select * from js;

update js set val=json_array_append(val,'$[0]','x', '$[3]','y') where id=1;
update js set val=json_array_append(val,'$.key2','y') where id=2;

select * from js;

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  • json_array_append(val,'$[0]','x', '$[3]','y') 在JSON数组第一个元素中增加一个'x',第三个元素中增加一个'y',数组的元素依然是4个
  • json_array_append(val,'$.key2','y') 在JSON对象键key2的值中附件一个'y'

2.2.2 json_array_insert()函数

josn_arry_insert() 会在JSON数组指定的位置添加新的数据,json_array_append()不同的是,新增的数据会作为一个独立的元素,此函数会改变JSON数组中元素的个数,函数语法为:json_arry_insert(json_doc, path, val [,path, val] …)

select * from js;

update js set val=json_array_insert(val,'$[0]','x', '$[3]','y', '$[100]','z') where id=1;

select * from js;

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  • json_array_insert(val,'$[0]','x', '$[3]','y', '$[100]','z'),插入了3个元素,JSON数组的元素由4个增加至7个
  • 第一个元素插入指定位置后,从这个位置开始,所有元素向后移动一位,这会改变后续元素编号,并影响后续的插入位置
  • '$[0]'位置插入'x'后,所有元素后移一位,"a"的位置由'$[2]'变成了'$[3]',因此函数第二个插入'$[3]'是插在"a"的前面,而不是原'$[3]'元素"b"的前面
  • 函数第三个元素'$[100]',超出了数组长度,因此附加在数组的最后

2.2.3 json_insert()函数

json_insert() 函数可以对JSON数组或JSON对象新增元素,根据给定的path,如果元素不存在,则进行新增,如果元素已存在,则忽略,不做任何操作,即只新增不更新。语法为:json_insert(json_doc, path1, val1, [path2, val2 …])

select * from js where id=1;

select json_insert(val,'$[0]','x','$[4]','y') from js where id=1;

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  • 对JSON数组操作时,第一个path '$[0]',指定插入'x',但因'$[0]'已存在,因此忽略
  • 第二个path '$[4]',指定插入'y',由于原数组只有4个元素,最大编号只到'$[3]',新增成功

对json对象操作时同样,已存在的键值忽略,不存在的键值新增:

select * from js where id=2;

select json_insert(val,'$.key1','x','$.key3','y') from js where id=2;

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  • JSON对象中键key1已存在,因此新值'x'被忽略
  • JSON对象中键key3不存在,因此新键值对{"key3":"y"}新增成功

2.3 JSON数据更新

JSON数据的更新,你可以把JSON作为一个字符串,更新完后再整体赋值回去,但这种方法在JSON对象较大的时候可能效率较低,且解析成本也高。MySQL提供了json_replace()函数可以高效的完成指定路径上的元素更新。

2.3.1 json_replace()函数

json_replace() 函数可以对JSON数据进行原地(in-place update)更新,即用新的值替换旧值,其语法为 json_replace(json_doc, path1, new_val1, [path2, new_val2 …]),此函数仅对已存在的值进行更新,对不存在的值直接忽略,即只更新不新增

将json数组前两个值由1和2更新为'x'和'y':

select * from js where id=1;

update js set val=json_replace(val,'$[0]','x','$[1]','y','$[5]','z') where id=1;

select * from js where id=1;

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  • josn_replace函数通过'$[0]'和'$[1]'指定第1,2个元素
  • 这里$[5]指定更新了一个不存在的元素,因此忽略

同样,对于josn对象,只需要将path的写法换成'$.key'格式即可,下面将key1,key2的值分别更新为'value1'和'value2':

select * from js where id=2;

update js set val=json_replace(val, '$.key1', 'value1', '$.key2','value2', '$.key3','value3') where id=2;

select * from js where id=2;

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  • 这里提供了一个不存在的'$.key3',所以被忽略

2.4 JSON数据同时新增和更新

如果需要同时进行更新和新增(例如数据同步),利用json_set() 函数可以同时完成对数据的更新和新增,对于已存在的元素更新,不存在的元素新增。在功能上类似MySQL的replace into或Oracle的merge into语句。

2.4.1 json_set()函数

json_set() 函数语法为:json_set(json_doc, path1, new_val1, [path2, new_val2 …])

JSON数组中,同时更新和新增:

select val from js where id=1;

select json_set(val,'$[0]','x','$[100]','z') from js where id=1;

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  • 第一个path参数'$[0]',匹配数组中第一个元素,将1更新为'x'
  • 第一个path参数'$[100]',匹配数组中第100个元素,由于不存在,新增到数组最后

JSON对象中,同时更新和新增:

select val from js where id=2;

select json_set(val,'$.key1','x','$.key3','z') from js where id=2;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第24张图片

  • 第一个path参数'$key1',匹配对象中键为'key1'的,将其值更新为'x'
  • 第二个path参数'$key3',未匹配到键,直接新增键值对

json_insert(), json_replace(), json_set() 3个函数的参数格式是完全相同的,但功能不同,区别总结如下:

  • json_insert() 仅新增,不更新
  • json_replace() 仅更新,不新增
  • json_set() 既更新又新增,相当于上面两个函数合体

2.5 JSON数据删除

json_remove() 函数从JSON数据中删除指定的元素,语法为json_remove(json_doc, path1 [,path2 …]),对于提供多个path参数的,每次删除后都会重新评估元素的位置。

2.5.1 json_remove()函数

从JOSN数组中删除指定位置的元素:

select val from js where id=1;

select json_remove(val,'$[1]','$[2]') from js where id=1;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第25张图片

  • 这里指定删除了第2,第3个元素,对应位置是'$[1]','$[2]'
  • 注意在删除'$[1]'位置的元素后,所有后续元素编号都向前移动1位,因此'$[2]'删除的是新'$[3]'位置的元素"b",而不是原'$[3]'位置的元素"a"

对于JSON对象,只需指定要删除的键即可:

select val from js where id=2;

select json_remove(val,'$.key1') from js where id=2;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第26张图片

除了json_remove()函数,json_merge_patch()在对JSON对象某个键最后出现的值赋予null时,也可以删除该键值对(后面会提到)。

2.6 JSON数据合并

MySQL提供了两个函数可以合并多个JSON格式的数据:

  • json_merge_preserve()
  • json_merge_patch()

两个函数的行为略有不同,可以总结为json_merge_preserve()会保留重复值,json_merge_patch()会替换合并。

2.6.1 json_merge_preserve()函数

joson_merge_preserve() 在合并JSON数组时,会把所有元素简单的拼接成一个大数组:

SELECT json_merge_preserve('[1, 2]', '[true, false]','["a","b"]');

SELECT json_merge_preserve('[1, 2]', '{"key1": "value1"}');

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  • 2个示例中,所有的元素都保留了下来

如果合并的是JSON对象,json_merge_preserve()函数会保留所有非重复键值对,对于重复的键,会将其值合并为JSON数组保留下来

SELECT json_merge_preserve('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2"}');

SELECT json_merge_preserve('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2","key1":"value3"}') duplicate_key1;

SELECT json_merge_preserve('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2","key1":"value3"}','{"key1": null}') last_value_is_null;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第28张图片

  • 第2,3语句中,键"key1"均出现了多次,但所有的值都被合并成数组保留了下来

2.6.2 json_merge_patch()函数

joson_merge_patch() 在合并JSON数组时,会将每个参数视为独立的元素,并应用"最后的值胜出"原则,只选择最后一个元素,因此只要函数中包含JSON数组,只有最后一个值会保留下来

SELECT json_merge_patch('[1, 2]', '[true, false]','["a","b"]');

SELECT json_merge_patch('[1, 2]', '{"key1": "value1"}');

SELECT json_merge_patch('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2"}','[1, 2]');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第29张图片

  • 3个示例中,都是只有最后一个元素被保留了下来

如果合并的都是JSON对象, json_merge_patch()函数会保留所有非重复键值对,对于重复的键,只保留最后出现的值(但最后出现的值不能为null,否则会删除该键值):

SELECT json_merge_patch('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2"}');

SELECT json_merge_patch('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2","key1":"value3"}') duplicate_key;

SELECT json_merge_patch('{"key1": "value1"}','{"key2": "value2","key1":"value3"}','{"key1": null}') last_value_is_null;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第30张图片

  • 第2个语句中,key1出现了2次,保留了最后出现的"value3"
  • 第3个语句中,key1出现了3次,但最后出现的值为null,所以该键值被删除

如果最后的键值为null会删除该键值对,利用这个特性我们可以给json_merge_path可以用传入null值来删除指定键值对(也可以用json_remove)。

2.7 判断元素否存在

某些时候,我们并不需要提取数值,而仅仅想知道某个元素是否存在(例如作判断条件时),下列函数可以实现此类功能:

  • json_contains_path() 测试某个path是否存在
  • json_search() 通过值查询其具体path
  • value member of(json_array) 通过值测试是否存在于JSON数组中

2.7.1 json_contains_path()函数

josn_contains_path()函数可以用来测试指定的一个或多个path是否存在。语法为:json_contains_path(json_doc, one_or_all, path [,path …]),当path存在时返回1,不存在时返回0(不是null)。

该函数第二个参数one_or_all有2种取值,代表2种测试行为:

  • one, 至少有1个path存在即返回1
  • all, 所有path都存在才返回1

判断指定path在数组中是否存在:

set @array1 = '["a", "b", "c"]';
set @object1 = '{"key1":"value1", "key2":"value2"}';

select json_contains_path(@array1, 'one', '$[0]', '$[100]');

select json_contains_path(@array1, 'all', '$[0]', '$[100]');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第31张图片

  • 这里有1个不存在的path '$[100]',根据第二个参数one_or_all,这里分别返回1和0

判断指定path在对象中是否存在:

select json_contains_path(@object1, 'one', '$.key1', '$.key100');

select json_contains_path(@object1, 'all', '$.key1', '$.key100');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第32张图片

json_contains_path()函数用来判断指定的path是否存在,如果想判断指定的元素(值)是否存在,可以用json_contains()函数,它可以用来测试两个对象的包含关系,当然也可以测试值。

2.7.2 json_search()函数

json_search()函数可以通过值来查询path,如果存在则返回其具体的path,不存在则返回null。语法为:json_search(json_doc, one_or_all, search_str [escape_char [,path]…),

第二个参数one_or_all控制返回path的搜索行为:

  • one, 返回第一个匹配的path,当找到第一个匹配的path时搜索即终止
  • all, 返回所有匹配的path

在提供search_str时,可以用%或_来代替任意多个或单个字符(和like中用法一样)。但是如果要匹配'%'或'_'字符本身,则要加上转义字符,即后面的参数escape_str,省略该参数或提供null值,则默认为\

set @array1 = '[1,2, 1, "abc", "abd", "xyz"]';
set @object1 = '{"key1":"abc", "key2":"abd"}';

select json_search(@array1, 'one', 'abc');

select json_search(@array1, 'all', 'ab%');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第33张图片

  • 第二个select采用模糊匹配,'ab%'配合参数'all'返回所有以ab开头的字符串的path

这里我想查找字符串中包含1个%的元素的path:

set @array2 = '["a%c", "a%%c"]';

select json_search(@array2, 'all', 'a%c');

select json_search(@array2, 'all', 'a\%c');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第34张图片

  • 第一个select中,'a%c'中的'%'会被理解成通配符,因此'a%%c'的path也返回了
  • 但我们只想匹配'%'字符本身,只需要用转义字符'\'转义即可,这也是第四个参数escape_char,这里省略了,默认就是'\'

若省略第四个参数escape_char,或者使用null,默认都是'\',也可以显式指定其他转义字符

select json_search(@array2, 'all', 'a\%c',null);

select json_search(@array2, 'all', 'a@%c','@');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第35张图片

第五个可选参数path,可以用来测试指定path上是否是某值:

select @array1;

select json_search(@array1,'all','abc',null,'$[3]');

select json_search(@array1,'all','abc',null,'$[4]');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第36张图片

  • 这里提供了第五个参数path,两个select分别测试指定位置上值是否是'abc'

2.7.3 value member of(json_array)

对于JSON数组,如果只是想知道某个值是否存在,还可以用value member of(json_array)来判断值是否包含在指定数组中(MySQL 8.0.17后可用),包含返回1,不包含则返回0:

select val, 2 member of(val), 'x' member of(val) from js where id=1;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第37张图片

这种方式相对于上面的函数要简练许多,但功能也相对单一。

2.8 判断JSON对象之间的关系

当我们需要判断2个JSON对象间的关系,例如包含,重叠,可以利用json_contains()或json_overlaps()函数来完成

2.8.1 json_contains()函数

json_contains() 可以测试两个JSON对象间是否是包含关系(也可以来测试值是否存在),其语法为:json_contains(doc, candiate [, path]),该函数会测试candidate是否包含在doc中,如果提供了第三个可选参数path,那么即限定doc是否在path指定的路径处包含candiate,如果包含则返回1,不包含则返回0.

关于包含关系的测试,根据测试对象是JSON数组和对象,还存在下列规则:

  • 对于JSON数组,candidate中每个元素都包含在doc中,即是包含
  • 如果提供了path,那么candiate会被视为一个整体,必须在指定path存在才被视为包含
  • 对于JSON对象,candidate的键必须包含在doc的键中,且值被对应的键的值包含,才视为包含
set @array='[[1,"z"], 2, "a", "b", 1, "z"]';
set @candidate1='[2, "b"]';
set @candidate2='[1, "z"]';

select json_contains(@array, @candidate1);

select json_contains(@array, @candidate2, '$[1]');

select json_contains(@array, @candidate2, '$[0]');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第38张图片

  • 第一句select,"2", "b" 分别包含在@array的元素中(独立包含),因此返回1
  • 第2,3句select,由于提供了path参数,因此数组被视为1个整体,只有在指定path包含才算作包含

对于JSON对象,

set @object='{"key1":["x","y"], "key2":2, "key3":3}';
set @candidate3='{"key1":"x", "key3":3}';
set @candidate4='{"key1":"z", "key3":3}';

select json_contains(@object, @candidate3);

select json_contains(@object, @candidate4);

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第39张图片

  • 第1句select,@candidate3的键和值都包含在@object中,返回1
  • 第2句select,@candidate4的键都包含在doc中,但key1的值"z"不包含在@object中,因此返回0

2.8.2 json_overlaps()函数

相对于json_contains函数,json_overlaps只判断两个JSON对象是否包含相同的元素或键值对,包含则返回1,不包含则返回0,语法为:json_overlaps(json_doc1, json_doc2)

判断数组是否包含相同的元素(即是否有重叠):

set @array1 = '[1, 2]';
set @array2 = '[1, 3]';
set @object1 = '{"key1":"value1", "key2":"value2"}';
set @object2 = '{"key1":"value1", "key3":"value3"}';
set @object3 = '{"key1":"x", "key3":"value3"}';

select json_overlaps(@array1, @array2);

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第40张图片

判断对象是否包含相同键值对(是否重叠)

select json_overlaps(@object1, @object2);

select json_overlaps(@object1, @object3);

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第41张图片

  • 对于JSON对象,必须键值对都相同才算相同的元素
  • @object1和@object3包含相同的键,但是值不同,因此不算重叠

三、JSON数据与索引

在MySQL的表中,JSON类型的列通常无法直接建立索引,你可以用虚拟生成列(Virtual Generated Columns),并根据该列来建立间接索引。但是在MySQL8.0.17版本后,对于JSON数组(JSON对象不行),可以建立多值索引(Multi-valued Index)。

3.1 生成列索引(Generated Column Index

对于JSON数据类型需要建立索引,可以对将经常查询的元素提取出来,作为一个虚拟的生成列,并在该列上建立索引,查询时通过虚拟列上索引即可快速定位数据。

虚拟列的语法是:

col_name data_type [GENERATED ALWAYS] AS (expr)
 [VIRTUAL | STORED] [NOT NULL | NULL]
 [UNIQUE [KEY]] [[PRIMARY] KEY]
 [COMMENT 'string']
  • expr 是列的生成表达式,需要依赖其他列计算
  • virtual 代表该列不实例化,不消耗存储空间,每次用到该列时计算
  • stored 代表实例化存储,消耗存储空间,且每次更新其依赖列时,都会同时更新虚拟列数据

下面示例,b是根据a生成的虚拟列,并且在b上建立了索引idx:

create table person(
a json,
b int generated always as (a->"$.id"),
key idx(b));

insert into person(a) values('{"id":1, "name":"Vincent"}'), ('{"id":2, "name":"Victor"}'), ('{"id":3, "name":"Grace"}');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第42张图片

这样就可以通过b列查询时即可利用索引提速,快速定位记录:

explain select * from person where b=2;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第43张图片

3.2 多值索引(Multi-valued Index

MySQL 8.0.17版本引入了多值索引,可以直接对JSON类型列创建索引,但是仅限JSON数组。在传统二级索引中,一个索引记录对应一条数据记录。但在多值索引中,会根据JSON数组中的值建立多个索引,同时指向这一条记录,其底层原理依然是通过虚拟列完成的,只是对用户来说这一步是透明的。

在对JSON数组列建立索引前,需要先用cast(… as type array)将其由JSON数组类型转换为SQL数组类型:

create table t(
a json,
key idx((cast(a as unsigned array)))
);

insert into t values('[1, 2, "3", 4]'), ('[5, "6", 7]'),('[8, 9, 10]');

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第44张图片

  • 注意create table语句中cast函数外面需要额外一层括号
  • 由于这里限制的是unsigned array,因此json数组中元素必须可以转换为数字,例如插入字符"a"则会报错
  • 其他可能的type类型还有:date, datetime, decimal, double, signed, time, year等

在建立多值索引后,member of(), json_contains(), json_overlaps()函数在where条件中则可以利用多值索引来加速查询。

这里查询a列中包含3的记录,通过执行计划可以发现member of()函数使用了多值索引idx:

select * from t where 3 member of(a);

explain select * from t where 3 member of(a);

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第45张图片

、将JSON转换为结构化数据

JSON是一种非结构化数据,不需要像数据库表那样预先定义列。有时我们需要又需要将JSON数据转换为结构化数据,存储到数据库的表中。

MySQL提供了json_table()函数,可以将JSON数据转换成类似表一样的结构化数据,转化后的数据类似一张虚拟表,可以直接用select查询或者与其他表连接。

4.1 json_table()函数

json_table()的语法为:

JSON_TABLE(
    expr,
    path COLUMNS (column_list)
)   [AS] alias


column_definition:
    name FOR ORDINALITY
    |  name type PATH string path [on_empty] [on_error]
    |  name type EXISTS PATH string path
    |  NESTED [PATH] path COLUMNS (column_list)


on_empty:
    {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON EMPTY


on_error:
    {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON ERROR

部分语法解释:

  • expr 即要转换的JSON源数据
  • path 是要转换的JSON数据范围,expr + path定义了转换的数据
  • column_definition是每一列的详细定义,共4种
  • name for ordinality 为每一行数据生成一个编号,从1开始,相当于一个auto_increment列
  • name type path string_path [on empty] [one_error] 指定某列数据的具体path,[on_empty] [on_error]逻辑可以参照上面的json_value()函数
  • name type exists path string path 根据指定位置是否有值将1和0放入name 列中
  • nested [path] path columns(column_list)

下面示例将由JSON对象组成的数组转化为表:

set @array1 = '[ {"name":"Vincent", "age":30, "salary":1000}, {"name":"Victor", "age":6}, {"name":"Grace", "age":30, "salary":3000}]';

select  * from
json_table(
@array1,
'$[*]' columns(
id for ordinality,
name varchar(32) path '$.name',
age int path '$.age',
salary decimal(6,2) path '$.salary' default '0' on empty,
have_salary int exists path '$.salary')
) as person;

MySQL JSON数据类型全解析(JSON datatype and funcitons)_第46张图片

  • id for orinality 为每行数据生成一个编号,从1开始
  • salary 列default '0' on empty,在对象没有'$.salary'键时,默认赋值0
  • have_salary 通过判断 '$.salary'是否存在,分别显式1或0

以上即是MySQL中JSON的主要用法总结,覆盖了日常应用中常见处理,应用好JSON类型的数据管理可以大幅提升MySQL处理非结构化数据的能力。

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