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MySQL + JSON = 王炸!!

發(fā)布人:AI科技大本營 時間:2022-03-12 來源:工程師 發(fā)布文章

作者 | 「已注銷」

來源 | CSDN博客

關(guān)系型的結(jié)構(gòu)化存儲存在一定的弊端,因為它需要預(yù)先定義好所有的列以及列對應(yīng)的類型。但是業(yè)務(wù)在發(fā)展過程中,或許需要擴展單個列的描述功能,這時,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)。


圖片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 對象 和 JSON 數(shù)組 兩種類型。

下面就是 JSON 對象,主要用來存儲圖片的相關(guān)信息:

{
 : {
   : 800,
   : 600,
   : ,
   : {
     : ,
     : 125,
     : 100
   },
 : [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:

   {
     : ,
     : 37.7668,
     : -122.3959,
     : ,
     : ,
     : ,
     : ,
     : 
   },
   {
     : ,
     : 37.371991,
     : -122.026020,
     : ,
     : ,
     : ,
     : ,
     : 
   }
 ]

上面的示例演示的是一個 JSON 數(shù)組,其中有 2 個 JSON 對象。

到目前為止,可能很多同學(xué)會把 JSON 當(dāng)作一個很大的字段串類型,從表面上來看,沒有錯。但本質(zhì)上,JSON 是一種新的類型,有自己的存儲格式,還能在每個對應(yīng)的字段上創(chuàng)建索引,做特定的優(yōu)化,這是傳統(tǒng)字段串無法實現(xiàn)的。

JSON 類型的另一個好處是無須預(yù)定義字段,字段可以無限擴展。而傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的列都需預(yù)先定義,想要擴展需要執(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,強烈推薦使用 MySQL 8.0 版本。

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,我們進入實戰(zhàn)環(huán)節(jié):如何在業(yè)務(wù)中用好JSON類型?


圖片

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、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 = ;

INSERT INTO UserLogin VALUES (1,@a);

SET @b = ;

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:手機驗證碼登錄、微信登錄、QQ 登錄,而用戶 2 只有手機驗證碼登錄。

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,
    JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(loginInfo,)) wxchat
FROM UserLogin;
+--------+-------------+--------------+
| userId | cellphone   | wxchat       |
+--------+-------------+--------------+
|      1 | 13918888888 | 破產(chǎn)碼農(nóng)     |
|      2 | 15026888888 | NULL         |
+--------+-------------+--------------+
2 rows   (0.01 sec)

當(dāng)然了,每次寫 JSON_EXTRACT、JSON_UNQUOTE 非常麻煩,MySQL 還提供了 ->> 表達式,和上述 SQL 效果完全一樣:

SELECT 
    userId,
    loginInfo->> cellphone,
    loginInfo->> 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號,且希望未來能用手機號碼進行用戶檢索時,可以創(chuàng)建下面的索引:

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

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 = G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: UserLogin
   partitions: NULL
         : const
possible_keys: idx_cellphone
          key: idx_cellphone
      key_len: 1023
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: NULL
1 row  , 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->>),
    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 | 常看電影     |
|    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?nbsp;  |
|Tom    |90后 ;??措娪?nbsp;; 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,);
INSERT INTO UserTag VALUES (2,);

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
         : ref
possible_keys: idx_user_tags
          key: idx_user_tags
      key_len: 9
          ref: const
         rows: 1
     filtered: 100.00
        Extra: Using 
1 row  , 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   (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->, )G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: UserTag
   partitions: NULL
         : range
possible_keys: idx_user_tags
          key: idx_user_tags
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 3
     filtered: 100.00
        Extra: Using 
1 row  , 1 warning (0.00 sec)

SELECT * FROM UserTag 
WHERE JSON_CONTAINS(userTags->, );
+--------+---------------+
| userId | userTags      |
+--------+---------------+
|      1 | [2, 6, 8, 10] |
+--------+---------------+
1 row   (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->, )G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: UserTag
   partitions: NULL
         : range
possible_keys: idx_user_tags
          key: idx_user_tags
      key_len: 9
          ref: NULL
         rows: 4
     filtered: 100.00
        Extra: Using 
1 row  , 1 warning (0.00 sec)

SELECT * FROM UserTag 
WHERE JSON_OVERLAPS(userTags->, );
+--------+---------------+
| userId | userTags      |
+--------+---------------+
|      1 | [2, 6, 8, 10] |
|      2 | [3, 10, 12]   |
+--------+---------------+
2 rows   (0.01 sec)


圖片

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。

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)載請附上原文出處鏈接和本聲明。


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