MYSQL 中 JSON 类型介绍 | 京东物流技术团队
1 json 对象的介绍
在 mysql 未支持 json 数据类型时,我们通常使用 varchar、blob 或 text 的数据类型存储 json 字符串,对 mysql 来说,用户插入的数据只是序列化后的一个普通的字符串,不会对 JSON 文档本身的语法合法性做检查,文档的合法性需要用户自己保证。在使用时需要先将整个 json 对象从数据库读取出来,在内存中完成解析及相应的计算处理,这种方式增加了数据库的网络开销并降低处理效率。
从 MySQL 5.7.8 开始,MySQL 支持 RFC 7159 定义的全部 json 数据类型,具体的包含四种基本类型(strings, numbers, booleans,and null)和两种结构化类型(objects and arrays)。可以有效地访问 JSON 文档中的数据。与将 JSON 格式的字符串存储在字符串列中相比,该数据类型具有以下优势:
自动验证存储在 JSON 列中的 JSON 文档。无效的文档会产生错误。
优化的存储格式。存储在列中的 JSON 文档被转换为允许快速读取文档元素的内部格式。当读取 JSON 值时,不需要从文本表示中解析该值,使服务器能够直接通过键或数组索引查找子对象或嵌套值,而无需读取文档中它们之前或之后的所有值。
2 json 类型的存储结构
mysql 为了提供对 json 对象的支持,提供了一套将 json 字符串转为结构化二进制对象的存储方式。json 会被转为二进制的 doc 对象存储于磁盘中(在处理 JSON 时 MySQL 使用的 utf8mb4 字符集,utf8mb4 是 utf8 和 ascii 的超集)。
doc 对象包含两个部分,type 和 value 部分。其中 type 占 1 字节,可以表示 16 种类型:大的和小的 json object 类型、大的和小的 json array 类型、literal 类型(true、false、null 三个值)、number 类型(int6、uint16、int32、uint32、int64、uint64、double 类型、utf8mb4 string 类型和 custom data(mysql 自定义类型),具体可以参考源码 json_binary.cc 和 json_binary.h 进行学习。
下面进行简单介绍:
type ::=
0x00 | // small JSON object
0x01 | // large JSON object
0x02 | // small JSON array
0x03 | // large JSON array
0x04 | // literal (true/false/null)
0x05 | // int16
0x06 | // uint16
0x07 | // int32
0x08 | // uint32
0x09 | // int64
0x0a | // uint64
0x0b | // double
0x0c | // utf8mb4 string
0x0f // custom data (any MySQL data type)
value 包含 object、array、literal、number、string 和 custom-data 六种类型,与 type 的 16 种类型对应。
object 表示 json 对象类型,由 6 部分组成:
object ::= element-count size key-entry value-entry key value
其中:
element-count 表示对象中包含的成员(key)个数,在 array 类型中表示数组元素个数。
size 表示整个 json 对象的二进制占用空间大小。小对象用 2Bytes 空间表示(最大 64K),大对象用 4Bytes 表示(最大 4G)
key-entry 可以理解为一个用于指向真实 key 值的数组。本身用于二分查找,加速 json 字段的定位。
key-entry 由两个部分组成:
key-entry ::= key-offset key-length
其中:
key-offset:表示 key 值存储的偏移量,便于快速定位 key 的真实值。
key-length:表示 key 值的长度,用于分割不同 key 值的边界。长度为 2Bytes,这说明,key 值的长度最长不能超过 64kb.
value-entry 与 key-enter 功能类似,不同之处在于,value-entry 可能存储真实的 value 值。
value-entry 由两部分组成:
value-entry ::= type offset-or-inlined-value
其中:
type 表示 value 类型,如上文所示,支持 16 种基本类型,从而可以表示各种类型的嵌套。
offset-or-inlined-value:有两层含义,如果 value 值足够小,可以存储于此,那么就存储数据本身,如果数据本身较大,则存储真实值的偏移用于快速定位。
key 表示 key 值的真实值,类型为:key ::= utf8mb4-data,这里无需指定 key 值长度,因为 key-entry 中已经声明了 key 的存储长度。同时,在同一个 json 对象中,key 值的长度总是一样的。
array 表示 json 数组,array 类型主要包含 4 部分:
array ::= element-count size value-entry value
我们来使用示意图更清晰的展示它的结构:
举例说明:
需要注意的是:
JSON 对象的 Key 索引(图中橙色部分)都是排序好的,先按长度排序,长度相同的按照 code point 排序;Value 索引(图中黄色部分)根据对应的 Key 的位置依次排列,最后面真实的数据存储(图中白色部分)也是如此
Key 和 Value 的索引对存储了对象内的偏移和大小,单个索引的大小固定,可以通过简单的算术跳转到距离为 N 的索引
通过 MySQL5.7.16 源代码可以看到,在序列化 JSON 文档时,MySQL 会动态检测单个对象的大小,如果小于 64KB 使用两个字节的偏移量,否则使用四个字节的偏移量,以节省空间。同时,动态检查单个对象是否是大对象,会造成对大对象进行两次解析,源代码中也指出这是以后需要优化的点
现在受索引中偏移量和存储大小四个字节大小的限制,单个 JSON 文档的大小不能超过 4G;单个 KEY 的大小不能超过两个字节,即 64K
索引存储对象内的偏移是为了方便移动,如果某个键值被改动,只用修改受影响对象整体的偏移量
索引的大小现在是冗余信息,因为通过相邻偏移可以简单的得到存储大小,主要是为了应对变长 JSON 对象值更新,如果长度变小,JSON 文档整体都不用移动,只需要当前对象修改大小
现在 MySQL 对于变长大小的值没有预留额外的空间,也就是说如果该值的长度变大,后面的存储都要受到影响
结合 JSON 的路径表达式可以知道,JSON 的搜索操作只用反序列化路径上涉及到的元素,速度非常快,实现了读操作的高性能
MySQL 对于大型文档的变长键值的更新操作可能会变慢,可能并不适合写密集的需求
3 json 类型基本操作
3.1 json 数据插入
json 类型数据插入时有两种方式,一种是基于字符串格式插入,另一种是基于 json_object()函数,在使用 json_object()函数只需按 k-v 顺序,以,符号隔开顺序插入即可,MYSQL 会自动验证 JSON 文档,无效的文档会产生错误。
当一个字符串被解析并发现是一个有效的 JSON 文档时,它也会被规范化:具有与文档中先前找到的键重复的键的成员被丢弃(即使值不同)。以下第一个 sql 中通过 JSON_OBJECT()调用生成的对象值不包括第二个 key1 元素,因为该键名出现在值的前面;第二个 sql 中只保留了 x 第一次出现的值:
3.2 json 合并
MySQL 5.7 支持 JSON_MERGE()的合并算法,多个对象合并时产生一个对象。
可将多个数组合并为一个数组:
当合并数组与对象时,会将对象转换为新数组进行合并:
如果多个对象具有相同的键,则生成的合并对象中该键的值是包含键值的数组
MySQL 8.0.3(及更高版本)支持两种合并算法,由函数 JSON_MERGE_PRESERVE()和 JSON_MERGE_PATCH(). 它们在处理重复键的方式上有所不同:JSON_MERGE_PRESERVE()保留重复键的值(与 5.7 版本的 JSON_MERGE()相同),而 JSON_MERGE_PATCH()丢弃除最后一个值之外的所有值。具体的
JSON_MERGE_PRESERVE() 函数接受两个或多个 JSON 文档并返回组合结果。如果参数为两个 object,相同的 key 将会把 value 合并为 array(即使 value 也相同,也会合并为 array),不同的 key 则直接合并。如果其中一个参数为 json array,则另一个 json object 整体作为一个元素,加入 array 结果。
JSON_MERGE_PATCH()函数接受两个或多个 JSON 文档并返回组合结果。如果参数为两个 object,相同的 key 的 value 将会被后面参数的 value 覆盖,不同的 key 则直接合并。如果合并的是数组,将按照“最后一个重复键获胜”逻辑仅保留最后一个参数。
3.3 json 数据查询
MySQL 5.7.7+本身提供了很多原生的函数以及路径表达式来方便用户访问 JSON 数据。
JSON_EXTRACT()函数用于解析 json 对象,->符号是就一种 JSON_EXTRACT()函数的等价模式。例如查询上面 t1 表中 jdoc 字段中 key 值为 x 的值
JSON_EXTRACT 返回值会带有” “,如果想获取原本的值可以使用 JSON_UNQUOTE
json 路径的语法:
以 json { “a”: [ [ 3, 2 ], [ { “c” : “d” }, 1 ] ], “b”: { “c” : 6 }, “one potato”: 7, “b.c” : 8 } 为例:
$.a[1] 获取的值为 [ { “c” : “d” }, 1 ]
$.b.c 获取的值为 6
$.”b.c” 获取的值为 8(因为键名包含不合法的表达式所以需要使用引号)
$**.c 匹配到了两个路径 :
$.a[1].c 获取的值是”d”
$.b.c 获取的值为 6
3.4 json 数据更新
一些函数采用现有的 JSON 文档,以某种方式对其进行修改,然后返回结果修改后的文档。路径表达式指示在文档中进行更改的位置。例如,JSON_SET()、 JSON_INSERT()和 JSON_REPLACE()函数各自采用现有的 JSON 文档,加上一个或多个路径和值对,来描述修改文档和要更新的值。这些函数在处理文档中现有值和不存在值的方式上有所不同。
具体如下
JSON_SET()替换存在的路径的值并添加不存在的路径的值:
在这种情况下,路径[2][2]不存在,因此将相应的值 ( 2) 添加到 选择的值中 $[2]。
JSON_INSERT()添加新值但不替换现有值:
JSON_REPLACE()替换现有值并忽略新值:
JSON_REMOVE()接受一个 JSON 文档和一个或多个路径,这些路径指定要从文档中删除的值。返回值是原始文档减去文档中存在的路径选择的值:
$[2]匹配[10, 20] 并删除它。
$[1].b[1]匹配 元素 false 中 的第一个实例 b 并将其删除。
不匹配的第二个实例 $[1].b[1]:该元素已被删除,路径不再存在,并且没有效果。
3.5 json 比较与排序
JSON 值可以使用=, <, <=, >, >=, <>, !=, <=>等操作符,BETWEEN, IN,GREATEST, LEAST 等操作符现在还不支持。JSON 值使用的两级排序规则,第一级基于 JSON 的类型,类型不同的使用每个类型特有的排序规则。
JSON 类型按照优先级从高到低为
优先级高的类型大,不用再进行其他的比较操作;如果类型相同,每个类型按自己的规则排序。具体的规则如下:
BLOB/BIT/OPAQUE: 比较两个值前 N 个字节,如果前 N 个字节相同,短的值小
DATETIME/TIME/DATE: 按照所表示的时间点排序
BOOLEAN: false 小于 true
ARRAY: 两个数组如果长度和在每个位置的值相同时相等,如果不想等,取第一个不相同元素的排序结果,空元素最小。例:[] < [“a”] < [“ab”] < [“ab”, “cd”, “ef”] < [“ab”, “ef”]
OBJECT: 如果两个对象有相同的 KEY,并且 KEY 对应的 VALUE 也都相同,两者相等。否则,两者大小不等,但相对大小未规定。例:{“a”: 1, “b”: 2} = {“b”: 2, “a”: 1}
STRING: 取两个 STRING 较短的那个长度为 N,比较两个值 utf8mb4 编码的前 N 个字节,较短的小,空值最小。例:”a” < “ab” < “b” < “bc”;此排序等同于使用 collation 对 SQL 字符串进行排序 utf8mb4_bin。因为 utf8mb4_bin 是二进制排序规则,所以 JSON 值的比较区分大小写:”A” < “a”
INTEGER/DOUBLE: 包括精确值和近似值的比较
4 JSON 的索引
现在 MySQL 不支持对 JSON 列进行索引,官网文档的说明是:
JSON columns cannot be indexed. You can work around this restriction by creating an index on a generated column that extracts a scalar value from the JSON column.
虽然不支持直接在 JSON 列上建索引,但 MySQL 规定,可以首先使用路径表达式对 JSON 文档中的标量值建立虚拟列,然后在虚拟列上建立索引。这样用户可以使用表达式对自己感兴趣的键值建立索引。举个具体的例子来说明:
两个步骤,可以对 feature 列中 properties 键值下的 STREET 键(feature->”$.properties.STREET”)创建索引。
其中,feature_street 列就是新添加的虚拟列。之所以取名虚拟列,是因为与它对应的还有一个存储列(stored column)。它们最大的区别为虚拟列只修改数据库的 metadata,并不会存储真实的数据在硬盘上,读取过程也是实时计算的方式;而存储列会把表达式的列存储在硬盘上。两者使用的场景不一样,默认情况下通过表达式生成的列为虚拟列。
这样虚拟列的添加和删除都会非常快,而在虚拟列上建立索引跟传统的建立索引的方式并没有区别,会提高虚拟列读取的性能,减慢整体插入的性能。虚拟列的特性结合 JSON 的路径表达式,可以方便的为用户提供高效的键值索引功能。
5 总结
JSON 类型无须预定义字段,适合拓展信息的存储
单个 JSON 文档的大小不能超过 4G;单个 KEY 的大小不能超过两个字节,即 64K
JSON 类型适合应用于不常更新的静态数据
对搜索较频繁的数据建议增加虚拟列并建立索引
作者:京东物流 王凤辉
来源:京东云开发者社区 自猿其说 Tech
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【京东科技开发者】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/43d81032dbdf72d065917566f】。文章转载请联系作者。
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