欧韩性猛交xxxx乱大交3,艳女十八式淫在线观看,www.男人天堂.com,操屄网址,狠狠操网,成年人网站在线免费观看,艳母漫画1～6无删减版,免费一级黄色片

點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)，Java干貨及時(shí)送達(dá)

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)就是將類型 JSON 簡(jiǎn)單理解成字符串類型。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(duì)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。

最新面試題整理：https://www.javastack.cn/mst/

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(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類型？

點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)，Java干貨及時(shí)送達(dá)

業(yè)務(wù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)實(shí)戰(zhàn)

用戶登錄設(shè)計(jì)

在數(shù)據(jù)庫(kù)中，JSON 類型比較適合存儲(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，如同一賬戶支持手機(jī)、微信、QQ 賬號(hào)登錄，所以這里可以用 JSON 類型存儲(chǔ)登錄的信息。

最新面試題整理好了，大家可以在Java面試庫(kù)小程序在線刷題。

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(yàn)證碼登錄、微信登錄、QQ 登錄，而用戶 2 只有手機(jī)驗(yàn)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(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。

最新 MySQL 面試題整理好了，大家可以在Java面試庫(kù)小程序在線刷題。

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(hào)，且希望未來(lái)能用手機(jī)號(hào)碼進(jìn)行用戶檢索時(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，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)
);

用戶畫(huà)像設(shè)計(jì)

某些業(yè)務(wù)需要做用戶畫(huà)像（也就是對(duì)用戶打標(biāo)簽），然后根據(jù)用戶的標(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。這份架構(gòu)師圖譜建議看看，少走彎路。

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(lè)行業(yè)中，根據(jù)用戶喜歡的音樂(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 類型在數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)用戶畫(huà)像信息，并結(jié)合 JSON 數(shù)組類型和多值索引的特點(diǎn)進(jìn)行高效查詢。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 | ?？措娪?nbsp;    |
|    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、?？措娪埃挥脩?Tom，90 后、常看電影、愛(ài)外賣(mài)。

點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)，Java干貨及時(shí)送達(dá)

若不用 JSON 數(shù)據(jù)類型進(jìn)行標(biāo)簽存儲(chǔ)，通常會(huì)將用戶標(biāo)簽通過(guò)字符串，加上分割符的方式，在一個(gè)字段中存取用戶所有的標(biāo)簽：

+-------+---------------------------------------+
|用戶    |標(biāo)簽                                   |
+-------+---------------------------------------+
|David  |80后 ； 高學(xué)歷 ； 小資 ； 有房 ；?？措娪?nbsp;  |
|Tom    |90后 ；?？措娪?nbsp;； 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，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)組類型進(jìn)行存儲(chǔ)。

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(tái)發(fā)送：面試，可以在線閱讀。

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)));

如果想要查詢用戶畫(huà)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(huà)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(huà)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(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(shí)際問(wèn)題。

最新面試題整理：https://www.javastack.cn/mst/

最后，我總結(jié)下今天的重點(diǎn)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(shí)也支持 Multi-Valued Indexes；
JSON 數(shù)據(jù)類型的好處是無(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)，如用戶余額、用戶姓名、用戶身份證等，這些都是每個(gè)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(chǔ)。

版權(quán)聲明：本文為博主原創(chuàng)文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請(qǐng)附上原文出處鏈接和本聲明。

本文鏈接：https://blog.csdn.net/java_pfx/article/details/116594654