前言：
而今我们对“mysql json数组解析”都比较关切，大家都想要分析一些“mysql json数组解析”的相关文章。那么小编同时在网上搜集了一些有关“mysql json数组解析””的相关资讯，希望兄弟们能喜欢，朋友们快快来学习一下吧！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。
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。这篇文章介绍到 JSON 数据类型用法，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": ";, "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。
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")) wxchatFROM 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" wxchatFROM 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: constpossible_keys: idx_cellphone key: idx_cellphone key_len: 1023 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: NULL1 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->>"$.cellphone"), PRIMARY KEY(userId), UNIQUE KEY uk_idx_cellphone(cellphone));用户画像设计
某些业务需要做用户画像（也就是对用户打标签），然后根据用户的标签，通过数据挖掘技术，进行相应的产品推荐。比如：
在电商行业中，根据用户的穿搭喜好，推荐相应的商品；
在音乐行业中，根据用户喜欢的音乐风格和常听的歌手，推荐相应的歌曲；
在金融行业，根据用户的风险喜好和投资经验，推荐相应的理财产品。
在这，我强烈推荐你用 JSON 类型在数据库中存储用户画像信息，并结合 JSON 数组类型和多值索引的特点进行高效查询。假设有张画像定义表：
CREATE TABLE Tags ( tagId bigint auto_increment, tagName varchar(255) NOT NULL, primary key(tagId));SELECT * FROM Tags;+-------+--------------+| tagId | tagName |+-------+--------------+| 1 | 70后 || 2 | 80后 || 3 | 90后 || 4 | 00后 || 5 | 爱运动 || 6 | 高学历 || 7 | 小资 || 8 | 有房 || 9 | 有车 || 10 | 常看电影 || 11 | 爱网购 || 12 | 爱外卖 |+-------+--------------+
可以看到，表 Tags 是一张画像定义表，用于描述当前定义有多少个标签，接着给每个用户打标签，比如用户 David，他的标签是 80 后、高学历、小资、有房、常看电影；用户 Tom，90 后、常看电影、爱外卖。
若不用 JSON 数据类型进行标签存储，通常会将用户标签通过字符串，加上分割符的方式，在一个字段中存取用户所有的标签：
+-------+---------------------------------------+|用户 |标签 |+-------+---------------------------------------+|David |80后 ； 高学历 ； 小资 ； 有房 ；常看电影 ||Tom |90后 ；常看电影 ； 爱外卖 |+-------+---------------------------------------+
这样做的缺点是：不好搜索特定画像的用户，另外分隔符也是一种自我约定，在数据库中其实可以任意存储其他数据，最终产生脏数据。
用 JSON 数据类型就能很好解决这个问题：
DROP TABLE IF EXISTS UserTag;CREATE TABLE UserTag ( userId bigint NOT NULL, userTags JSON, PRIMARY KEY (userId));INSERT INTO UserTag VALUES (1,'[2,6,8,10]');INSERT INTO UserTag VALUES (2,'[3,10,12]');
其中，userTags 存储的标签就是表 Tags 已定义的那些标签值，只是使用 JSON 数组类型进行存储。
MySQL 8.0.17 版本开始支持 Multi-Valued Indexes，用于在 JSON 数组上创建索引，并通过函数 member of、json_contains、json_overlaps 来快速检索索引数据。所以你可以在表 UserTag 上创建 Multi-Valued Indexes：
ALTER TABLE UserTagADD INDEX idx_user_tags ((cast((userTags->"$") 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->"$")\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: UserTag partitions: NULL type: refpossible_keys: idx_user_tags key: idx_user_tags key_len: 9 ref: const rows: 1 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)SELECT * FROM UserTag WHERE 10 MEMBER OF(userTags->"$");+--------+---------------+| 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->"$", '[2,10]')\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: UserTag partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx_user_tags key: idx_user_tags key_len: 9 ref: NULL rows: 3 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)SELECT * FROM UserTag WHERE JSON_CONTAINS(userTags->"$", '[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->"$", '[2,3,10]')\G*************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: UserTag partitions: NULL type: rangepossible_keys: idx_user_tags key: idx_user_tags key_len: 9 ref: NULL rows: 4 filtered: 100.00 Extra: Using where1 row in set, 1 warning (0.00 sec)SELECT * FROM UserTag WHERE JSON_OVERLAPS(userTags->"$", '[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。
