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使用MySQL,请用好 JSON 这张王牌!

程序员开源社区 | 搜罗全网最好的程序员开源技术 2022/09/30 15:16

来源:

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

关系型的结构化存储存在一定的弊端,因为它需要预先定义好所有的列以及列对应的类型。但是业务在发展过程中,或许需要扩展单个列的描述功能,这时,如果能用好 JSON 数据类型,那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限,为业务提供更好的架构选择。

当然,很多同学在用 JSON 数据类型时会遇到各种各样的问题, 其中最容易犯的误区就是将类型 JSON 简单理解成字符串类型 。但当你看完这篇文章后,会真正认识到 JSON 数据类型的威力,从而在实际工作中更好地存储非结构化的数据。

JSON 数据类型


JSON(JavaScript Object Notation)主要用于互联网应用服务之间的数据交换。MySQL 支持RFC 7159定义的 JSON 规范,主要有 JSON 对象  和 JSON 数组  两种类型。下面就是 JSON 对象,主要用来存储图片的相关信息:

{

 "Image": {

   "Width"800,

   "Height"600,

   "Title""View from 15th Floor",

   "Thumbnail": {

     "Url""http://www.example.com/image/481989943",

     "Height"125,

     "Width"100

   },

 "IDs": [11694323438793]

 }

}

从中你可以看到, JSON 类型可以很好地描述数据的相关内容,比如这张图片的宽度、高度、标题等(这里使用到的类型有整型、字符串类型)。

JSON对象除了支持字符串、整型、日期类型,JSON 内嵌的字段也支持数组类型,如上代码中的 IDs 字段。

另一种 JSON 数据类型是数组类型,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个 JSON 数组,其中有 2 个 JSON 对象。

到目前为止,可能很多同学会把 JSON 当作一个很大的字段串类型,从表面上来看,没有错。但本质上,JSON 是一种新的类型,有自己的存储格式,还能在每个对应的字段上创建索引,做特定的优化,这是传统字段串无法实现的。JSON 类型的另一个好处是 无须预定义字段 ,字段可以无限扩展。而传统关系型数据库的列都需预先定义,想要扩展需要执行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 这样比较重的操作。

需要注意是,JSON 类型是从 MySQL 5.7 版本开始支持的功能,而 8.0 版本解决了更新 JSON 的日志性能瓶颈。如果要在生产环境中使用 JSON 数据类型,强烈推荐使用 MySQL 8.0 版本。

讲到这儿,你已经对 JSON 类型的基本概念有所了解了,接下来,我们进入实战环节:如何在业务中用好JSON类型?

业务表结构设计实战


用户登录设计

在数据库中, JSON 类型比较适合存储一些修改较少、相对静态的数据 ,比如用户登录信息的存储如下:

DROP TABLE IF EXISTS UserLogin;

CREATE TABLE UserLogin (

    userId BIGINT NOT NULL,

    loginInfo JSON,

    PRIMARY KEY(userId)

);

由于当前业务的登录方式越来越多样化,如同一账户支持手机、微信、QQ 账号登录,所以这里可以用 JSON 类型存储登录的信息。

接着,插入下面的数据:

SET @a = '

{

   "cellphone" : "13918888888",

   "wxchat" : "码农",

   "QQ" : "82946772"

}

';

INSERT INTO UserLogin VALUES (1,@a);

SET @b = '

{  

  "cellphone" : "15026888888"

}

'
;

INSERT INTO UserLogin VALUES (2,@b);

从上面的例子中可以看到,用户 1 登录有三种方式:手机验证码登录、微信登录、QQ 登录,而用户 2 只有手机验证码登录。

而如果不采用 JSON 数据类型,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 | 码农     |

|      2 | 15026888888 | NULL         |

+--------+-------------+--------------+

2 rows in set (0.01 sec)

当然了,每次写 JSON_EXTRACT、JSON_UNQUOTE 非常麻烦,MySQL 还提供了 ->> 表达式,和上述 SQL 效果完全一样:

SELECT 

    userId,

    loginInfo->>"$.cellphone" cellphone,

    loginInfo->>"$.wxchat" wxchat

FROM UserLogin;

当 JSON 数据量非常大,用户希望对 JSON 数据进行有效检索时,可以利用 MySQL 的 函数索引  功能对 JSON 中的某个字段进行索引。

比如在上面的用户登录示例中,假设用户必须绑定唯一手机号,且希望未来能用手机号码进行用户检索时,可以创建下面的索引:

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

ALTER TABLE UserLogin ADD UNIQUE INDEX idx_cellphone(cellphone);

上述 SQL 首先创建了一个虚拟列 cellphone,这个列是由函数 loginInfo->>"$.cellphone" 计算得到的。然后在这个虚拟列上创建一个唯一索引 idx_cellphone。这时再通过虚拟列 cellphone 进行查询,就可以看到优化器会使用到新创建的 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)

当然,我们可以在一开始创建表的时候,就完成虚拟列及函数索引的创建。如下表创建的列 cellphone 对应的就是 JSON 中的内容,是个虚拟列;uk_idx_cellphone 就是在虚拟列 cellphone 上所创建的索引。

CREATE TABLE UserLogin (

    userId BIGINT,

    loginInfo JSON,

    cellphone VARCHAR(255) AS (loginInfo->>"$.cellphone"),

    PRIMARY KEY(userId),

    UNIQUE KEY uk_idx_cellphone(cellphone)

);

用户画像设计

某些业务需要做用户画像(也就是对用户打标签),然后根据用户的标签,通过数据挖掘技术,进行相应的产品推荐。比如:

  • 在电商行业中,根据用户的穿搭喜好,推荐相应的商品;

  • 在音乐行业中,根据用户喜欢的音乐风格和常听的歌手,推荐相应的歌曲;

  • 在金融行业,根据用户的风险喜好和投资经验,推荐相应的理财产品。

在这,我强烈推荐你用 JSON 类型在数据库中存储用户画像信息,并结合 JSON 数组类型和多值索引的特点进行高效查询。假设有张画像定义表:

CREATE TABLE Tags (

    tagId bigint auto_increment,

    tagName varchar(255NOT NULL,

    primary key(tagId)

);

SELECT * FROM Tags;

+-------+--------------+

| tagId | tagName      |

+-------+--------------+

|     1 | 70后         |

|     2 | 80后         |

|     3 | 90后         |

|     4 | 00后         |

|     5 | 爱运动       |

|     6 | 高学历       |

|     7 | 小资         |

|     8 | 有房         |

|     9 | 有车         |

|    10 | 常看电影     |

|    11 | 爱网购       |

|    12 | 爱外卖       |

+-------+--------------+

可以看到,表 Tags 是一张画像定义表,用于描述当前定义有多少个标签,接着给每个用户打标签,比如用户 David,他的标签是 80 后、高学历、小资、有房、常看电影;用户 Tom,90 后、常看电影、爱外卖。微信搜索公众号:Java后端编程,回复:java 领取资料 。

若不用 JSON 数据类型进行标签存储,通常会将用户标签通过字符串,加上分割符的方式,在一个字段中存取用户所有的标签:

+-------+---------------------------------------+

|用户    |标签                                   |

+-------+---------------------------------------+

|David  |80后 ; 高学历 ; 小资 ; 有房 ;常看电影   |

|Tom    |90后 ;常看电影 ; 爱外卖                 |

+-------+---------------------------------------

这样做的缺点是 :不好搜索特定画像的用户,另外分隔符也是一种自我约定,在数据库中其实可以任意存储其他数据,最终产生脏数据。

用 JSON 数据类型就能很好解决这个问题:

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 存储的标签就是表 Tags 已定义的那些标签值,只是使用 JSON 数组类型进行存储。

MySQL 8.0.17 版本开始支持 Multi-Valued Indexes,用于在 JSON 数组上创建索引,并通过函数 member of、json_contains、json_overlaps 来快速检索索引数据。所以你可以在表 UserTag 上创建 Multi-Valued Indexes:

ALTER TABLE UserTag

ADD INDEX idx_user_tags ((cast((userTags->"$"as unsigned array)));

如果想要查询用户画像为常看电影的用户,可以使用函数 MEMBER OF:

EXPLAIN SELECT * FROM UserTag 

WHERE 10 MEMBER OF(userTags->"$")G

*************************** 1. row ***************************

           id1

  select_type: SIMPLE

        table: UserTag

   partitionsNULL

         typeref

possible_keys: idx_user_tags

          key: idx_user_tags

      key_len: 9

          ref: const

         rows1

     filtered: 100.00

        Extra: Using where

1 row in set1 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)

如果想要查询画像为 80 后,且常看电影的用户,可以使用函数 JSON_CONTAINS:

EXPLAIN SELECT * FROM UserTag 

WHERE JSON_CONTAINS(userTags->"$"'[2,10]')G

*************************** 1. row ***************************

           id1

  select_type: SIMPLE

        table: UserTag

   partitionsNULL

         typerange

possible_keys: idx_user_tags

          key: idx_user_tags

      key_len: 9

          refNULL

         rows3

     filtered: 100.00

        Extra: Using where

1 row in set1 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)

如果想要查询画像为 80 后、90 后,且常看电影的用户,则可以使用函数 JSON_OVERLAP:

EXPLAIN SELECT * FROM UserTag 

WHERE JSON_OVERLAPS(userTags->"$"'[2,3,10]')G

*************************** 1. row ***************************

           id1

  select_type: SIMPLE

        table: UserTag

   partitionsNULL

         typerange

possible_keys: idx_user_tags

          key: idx_user_tags

      key_len: 9

          refNULL

         rows4

     filtered: 100.00

        Extra: Using where

1 row in set1 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)

总结


JSON 类型是 MySQL 5.7 版本新增的数据类型,用好 JSON 数据类型可以有效解决很多业务中实际问题。最后,我总结下今天的重点内容:

  • 使用 JSON 数据类型,推荐用 MySQL 8.0.17 以上的版本,性能更好,同时也支持 Multi-Valued Indexes;

  • JSON 数据类型的好处是无须预先定义列,数据本身就具有很好的描述性;

  • 不要将有明显关系型的数据用 JSON 存储,如用户余额、用户姓名、用户身份证等,这些都是每个用户必须包含的数据;

  • JSON 数据类型推荐使用在不经常更新的静态数据存储。


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