【MySQL】使用MySQL，请用好 JSON 这张牌！

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/xx9943",
         "Height": 125,
         "Width": 100
       },
     "IDs": [116, 943, 234, 38793]
     }
    }
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" : "1",
       "wxchat" : "码农",
       "77" : "1"
    }
    ';
    
    INSERT INTO UserLogin VALUES (1,@a);
    
    SET @b = '
    {  
      "cellphone" : "1188"
    }
    ';
    
    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 | 11| 码农     |
    |      2 | 11| 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 = '11'\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(255) NOT 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。

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 ***************************
               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 ***************************
               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 ***************************
               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)

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。

原文链接：https://blog.csdn.net/java_pfx/article/details/116594654