MySQL + JSON = 王炸??!
點擊關(guān)注公眾號,Java干貨及時送達(dá) 作者:「已注銷」
來源:blog.csdn.net/java_pfx/article/details/116594654
當(dāng)然,很多同學(xué)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(dāng)你看完這篇文章后,會真正認(rèn)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(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。
JSON 數(shù)據(jù)類型
{
?"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(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(nèi)嵌的字段也支持?jǐn)?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。
講到這兒,你已經(jīng)對 JSON 類型的基本概念有所了解了,接下來,我們進(jìn)入實戰(zhàn)環(huán)節(jié):如何在業(yè)務(wù)中用好JSON類型?
業(yè)務(wù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計實戰(zhàn)
用戶登錄設(shè)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(dāng)前業(yè)務(wù)的登錄方式越來越多樣化,如同一賬戶支持手機(jī)、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(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 1 登錄有三種方式:手機(jī)驗證碼登錄、微信登錄、QQ 登錄,而用戶 2 只有手機(jī)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(chǎn)碼農(nóng)?????|
|??????2?|?15026888888?|?NULL?????????|
+--------+-------------+--------------+
2?rows?in?set?(0.01?sec)當(dāng)然了,每次寫 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,用戶希望對 JSON 數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行索引。
比如在上面的用戶登錄示例中,假設(shè)用戶必須綁定唯一手機(jī)號,且希望未來能用手機(jī)號碼進(jìn)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(jìn)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(dāng)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(yīng)的就是 JSON 中的內(nèi)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(shè)計
某些業(yè)務(wù)需要做用戶畫像(也就是對用戶打標(biāo)簽),然后根據(jù)用戶的標(biāo)簽,通過數(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)用戶的穿搭喜好,推薦相應(yīng)的商品; 在音樂行業(yè)中,根據(jù)用戶喜歡的音樂風(fēng)格和常聽的歌手,推薦相應(yīng)的歌曲; 在金融行業(yè),根據(jù)用戶的風(fēng)險喜好和投資經(jīng)驗,推薦相應(yīng)的理財產(chǎn)品。
在這,我強(qiáng)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(jié)合 JSON 數(shù)組類型和多值索引的特點進(jìn)行高效查詢。假設(shè)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(xué)歷???????|
|?????7?|?小資?????????|
|?????8?|?有房?????????|
|?????9?|?有車?????????|
|????10?|???措娪?????|
|????11?|?愛網(wǎng)購???????|
|????12?|?愛外賣???????|
+-------+--------------+可以看到,表 Tags 是一張畫像定義表,用于描述當(dāng)前定義有多少個標(biāo)簽,接著給每個用戶打標(biāo)簽,比如用戶 David,他的標(biāo)簽是 80 后、高學(xué)歷、小資、有房、??措娪?;用戶 Tom,90 后、??措娪?、愛外賣。
若不用 JSON 數(shù)據(jù)類型進(jìn)行標(biāo)簽存儲,通常會將用戶標(biāo)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(biāo)簽:
+-------+---------------------------------------+
|用戶????|標(biāo)簽???????????????????????????????????|
+-------+---------------------------------------+
|David ?|80后?;?高學(xué)歷?;?小資?;?有房?;??措娪???|
|Tom ???|90后?;??措娪?;?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(chǎn)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(biāo)簽就是表 Tags 已定義的那些標(biāo)簽值,只是使用 JSON 數(shù)組類型進(jìn)行存儲。
另外,MySQL 系列面試題和答案全部整理好了,微信搜索Java技術(shù)棧,在后臺發(fā)送:面試,可以在線閱讀。
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??措娪暗挠脩?,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(wù)中實際問題。
最后,我總結(jié)下今天的重點內(nèi)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(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,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(jīng)常更新的靜態(tài)數(shù)據(jù)存儲。
????
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