从5.7.8开始，MySQL开始支持JSON类型，用于存储JSON数据。

JSON类型的加入模糊了关系型数据库与NoSQL之间的界限，给日常开发也带来了很大的便利。

这篇文章主要介绍一下MySQL中JSON类型的使用，主要参考MySQL手册：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/

1. 为什么要用JSON

自从MySQL添加对JSON的支持之后，一些表结构变更的操作就变得简单了一些。

1.1 JSON的使用场景

虽然关系型数据库一直很有效，但是面对需求的不断变化，文档型数据库更加灵活方便。

MySQL支持JSON之后，模糊了关系型与文档型数据库之间的界限。

在开发过程中经常会遇见下面几种情况：

• 表中仅仅小部分数据需要新添加的字段；
• 当这个新添加的字段很有可能只是临时使用后续会废弃的时候；
• 当后面还不知道要新添加什么字段但大概率要添加的时候。

这些时候，使用一个JSON进行存储比较合适，不用更改表结构，非常方便。

1.2 字符串还是JSON类型

在还不支持JSON的MySQL 5.7版本之前，没有选择只能使用一个字符串类型存储JSON数据了。

但是如果数据库支持JSON类型，那么就还是使用JSON类型吧。

JSON类型相比与使用字符串存储JSON数据有如下的好处：

• 可以对存储的JSON数据自动校验，不合法的JSON数据插入时会报错；
• 优化的存储结构。JSON类型将数据转化为内部结构进行存储，使得可以对JSON类型数据进行搜索与局部变更；而对于字符串来说，需要全部取出来再更新。

2. JSON的增删改查

这里将简单介绍一下JSON类型的使用，主要是增删改查等操作。

MySQL中使用utf8mb4字符集以及utf8mb4_bin字符序来处理JSON中的字符串，因此JSON中的字符串时大小写敏感的。

2.1 创建JSON列

创建一个JSON类型的列很简单：

CREATE TABLE videos (id int NOT NULL AUTO_INCREMENT,ext json NOT NULL,PRIMARY KEY (id));

我们构建了一个表videos，里面有一个JSON类型的ext字段，用于存储一些扩展数据。

2.2 插入JSON值

和其它类型一样，使用INSERT来插入数据：

INSERT INTO videosVALUES (1, '{"vid": "vid1", "title": "title1", "tags": ["news", "china"], "logo": true}'),(2, '{"vid": "vid2", "tags":[], "title": "title2", "logo": false}'),(3, '{"vid": "vid3", "title": "title3"}');

来看一下现在表里的数据：

mysql> select * from videos;+----+-----------------------------------------------------------------------------+| id | ext                 |+----+-----------------------------------------------------------------------------+|  1 | {"vid": "vid1", "logo": true, "tags": ["news", "china"], "title": "title1"} ||  2 | {"vid": "vid2", "logo": false, "tags": [], "title": "title2"}               ||  3 | {"vid": "vid3", "title": "title3"}              |+----+-----------------------------------------------------------------------------+

每一个ext都是一个JSON数据。

2.3 校验JSON

使用JSON类型的一个好处就是MySQL可以自动检查数据的有效性，避免插入非法的JSON数据。

2.3.1 JSON合法性校验

首先需要校验一个值是否是一个合法的JSON，否则插入会失败：

mysql> insert into videos values (1, '{');ERROR 3140 (22032): Invalid JSON text: "Missing a name for object member." at position 1 in value for column 'videos.ext'.

同时还可以使用JSON_VALID()函数查看一个JSON值是否合法：

mysql> select json_valid('{');+-----------------+| json_valid('{') |+-----------------+|               0 |+-----------------+mysql> select json_valid('{"vid": "vid1"}');+-------------------------------+| json_valid('{"vid": "vid1"}') |+-------------------------------+| 1 |+-------------------------------+

2.3.2 JSON模式校验

如果更进一步，除了值是否是合法JSON外，还需要校验模式，比如JSON值要包含某些字段等。

这时可以定义一个模式（schema），然后使用JSON_SCHEMA_VALID()或JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT()函数来校验。

JSON_SCHEMA_VALID()和JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT()两个函数是8.0.17版本引入的，5.7版本还没有。

定义一个模式：

{"id": "schema_for_videos","$schema": "http://json-schema.org/draft-04/schema#","description": "Schema for the table videos","type": "object","properties": {"vid": {"type": "string"},"tags": {"type": "array"},"logo": {"type": "boolean"},"title": {"type": "string"}},"required": ["title", "tags"]}

字段含义：

• id: 模式的唯一ID；
• $schema: JSON模式校验的标准，应该是这个值保持不变；
• description: 模式的描述；
• type: 根元素的类型，MySQL中JSON的根元素还可以是数组（array）；
• properties: JSON元素的列表，每一个元素都应该描述出来，里面列出了对应的类型；
• required: 必要的元素。

在MySQL中定义一个变量：

mysql> set @schema = '{"id":"schema_for_videos","$schema":"http://json-schema.org/draft-04/schema#","description":"Schema for the table videos","type":"object","properties":{"title":{"type":"string"},"tags":{"type":"array"}},"required":["title","tags"]}';Query OK, 0 rows affected (0.04 sec)

这样就可以使用JSON_SCHEMA_VALID()或JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT()校验一个JSON是否满足要求了：

mysql> select json_schema_valid(@schema, '{"title": "", "vid": "", "logo": false, "tags": []}') as 'valid?';+--------+| valid? |+--------+|      1 |+--------+mysql> select json_schema_validation_report(@schema, '{"title": "", "vid": "", "logo": false, "tags": []}') as 'valid?';+-----------------+| valid?          |+-----------------+| {"valid": true} |+-----------------+

JSON_SCHEMA_VALID()和JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT()的区别就是后者可以给出不满足要求的地方：

mysql> select json_schema_valid(@schema, '{"vid": "", "logo": false, "tags": []}') as 'valid?';+--------+| valid? |+--------+|      0 |+--------+mysql> select json_schema_validation_report(@schema, '{"vid": "", "logo": false, "tags": []}') as 'valid?'\G*************************** 1. row ***************************valid?: {"valid": false, "reason": "The JSON document location '#' failed requirement 'required' at JSON Schema location '#'", "schema-location": "#", "document-location": "#", "schema-failed-keyword": "required"}

当然，这两个函数的第二个参数要是一个合法的JSON，不然MySQL会报错：

mysql> select json_schema_valid(@schema, '{') as 'valid?';ERROR 3141 (22032): Invalid JSON text in argument 2 to function json_schema_valid: "Missing a name for object member." at position 1.

我们还可以将这个模式添加到表的定义上，这样插入数据就可以使用这个模式进行校验了：

ALTER TABLE videosADD CONSTRAINT CHECK (JSON_SCHEMA_VALID('{"id":"schema_for_videos","$schema":"http://json-schema.org/draft-04/schema#","description":"Schema for the table videos","type":"object","properties":{"vid":{"type":"string"},"tags":{"type":"array"},"logo":{"type":"bool"},"title":{"type":"string"}},"required":["title","tags"]}', ext));

当然如果表里已经有数据了且不符合这个校验模式，MySQL会报错：

ERROR 3819 (HY000): Check constraint 'videos_chk_1' is violated.

应该修改原来的数据以满足要求后再添加校验。

添加之后，新增的数据就会进行校验：

mysql> INSERT INTO videos VALUES (1, '{"vid": "vid1", "title": "title1", "tags": ["news", "china"], "logo": true}');Query OK, 1 row affected (0.04 sec)mysql> INSERT INTO videos VALUES (2, '{"vid": "vid2", "title": "title2"}');ERROR 3819 (HY000): Check constraint 'videos_chk_1' is violated.

2.4 JSON的格式化

使用JSON_PRETTY()函数进行美化输出：

mysql> select json_pretty(ext) from videos\G*************************** 1. row ***************************json_pretty(ext): {  "vid": "vid1",  "logo": true,  "tags": [    "news",    "china"  ],  "title": "title1"}

2.5 获取JSON元素

JSON字段优于JSON字符串的一点就是JSON字段可以直接获取内部的元素而不用获取整个文档。

MySQL中支持使用JSON_EXTRACT()函数以及->，->>操作符来获取JSON内部的元素：

mysql> select json_extract('{"a": 9, "b":[1,2,3]}', '$.a') as a;+------+| a    |+------+| 9    |+------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_extract('{"a": 9, "b":[1,2,3]}', '$.b') as b;+-----------+| b         |+-----------+| [1, 2, 3] |+-----------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_extract('{"a": 9, "b":[1,2,3]}', '$.b[1]') as 'b[1]';+------+| b[1] |+------+| 2    |+------+1 row in set (0.04 sec)

使用->：

mysql> select * from videos;+----+-----------------------------------------------------------------------------+| id | ext                 |+----+-----------------------------------------------------------------------------+|  1 | {"vid": "vid1", "logo": true, "tags": ["news", "china"], "title": "title1"} ||  2 | {"vid": "vid2", "logo": false, "tags": [], "title": "title2"}               ||  3 | {"vid": "vid3", "logo": false, "tags": ["food"], "title": "title3"}         |+----+-----------------------------------------------------------------------------+3 rows in set (0.04 sec)mysql> select ext->'$.title' from videos;+----------------+| ext->'$.title' |+----------------+| "title1"       || "title2"       || "title3"       |+----------------+3 rows in set (0.04 sec)

->就是JSON_EXTRACT()函数的别名。

使用JSON_UNQUOTE()函数去掉引号：

mysql> select json_unquote(ext->'$.title') from videos;+------------------------------+| json_unquote(ext->'$.title') |+------------------------------+| title1                       || title2                       || title3                       |+------------------------------+3 rows in set (0.04 sec)

还可以使用->>达到同样的效果（->>就是JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(...))的别名）:

mysql> select ext->>'$.title' from videos;+-----------------+| ext->>'$.title' |+-----------------+| title1          || title2          || title3          |+-----------------+3 rows in set (0.04 sec)

2.6 JSONPath

在获取JSON元素的过程中，我们使用了类似$.title，$.b[1]这样的结构来指定元素，这些就是JSONPath。

JSONPath使用$符号表示整个JSON文档，后面可以跟着不同的符号表示不同的元素：

• 一个点号(.)加上key，可以获取指定key的值；
• [N]获取数组中下标为N的元素（0开始）；
• [N to M]数组元素还可以指定开头结尾（都包含）；
• [last] last表示数组中的最后一个元素；
• [*]获取数组中的所有元素；
• prefix**suffix获取所有prefix开头suffix结尾的JSONPath。

以下面的JSON为例：

{"a": "a_value","b": [1, 2, 3, 4, 5],"c": true,"d": {"a": "inner_a","b": [11, 22, "inner_b"]}}

• '$'得到整个文档；
• '$.a'就是"a_value"；
• '$.b'就是[1, 2, 3, 4, 5]；
• '$.b[*]'等同于'$.b'；
• '$.b[2]'得到数组b中的第三个元素3；
• '$.d.a'得到的就是"inner_a"；
• '$.d.b[2]'得到的就是"inner_b"；
• '$.b[1 to 2]'返回[2, 3]；
• '$.b[last]'返回5；
• '$.b[last-2 to last-1]'返回[3, 4]；
• '$**.a'返回的是所有以a结尾的元素组成的数组["a_value", "inner_a"]；
• '$**.b'就是数组的数组了[[1, 2, 3, 4, 5], [11, 22, "inner_b"]]。

JSONPath并不仅仅可以用来获取JSON内的元素，涉及到JSON值增删改查的函数基本上都需要一个JSONPath作为参数来指定要操作的元素。

2.7 搜索JSON元素

JSON类型的另一个优势就是可以进行搜索。

搜索可以使用JSON_SEARCH()函数，返回匹配的JSONPath。

JSON_SEARCH()函数原型如下：

JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])

其中前三个是必须参数：

• json_doc: 一个有效的JSON文档；
• one_or_all: 字符串，必须是'one'或'all'，用于指定匹配返回的个数，如果是'one'的话只返回匹配的第一个，否则全部返回；
• search_str: 就是需要搜索的值，目前只支持字符串搜索，同时还可以添加%或_来模糊匹配；

后两个是可选参数：

• escape_char: 转义字符，默认是\；如果不指定或为NULL的话，也是\;否则，这个参数只能为空（此时还是\）或者一个字符（指定多个会报错）；
• path: 指定了开始搜索的位置，如果没有的话就是整个文档。

接下来以下面这个JSON文档为例看一下如何进行搜索：

{"a": "a_value","b": ["1", "2", "3", "4", "5"],"c": true,"d": {"a": "a_value","b": ["1", "2", "bvalue"]}}

• json_search(@j, 'one', 'a_value')返回"$.a"；
• json_search(@j, 'all', 'a_value')返回["$.a", "$.d.a"]；
• json_search(@j, 'all', '1')返回["$.b[0]", "$.d.b[0]"]；
• json_search(@j, 'all', '%_value')返回["$.a", "$.d.a", "$.d.b[2]"]；
• json_search(@j, 'all', '%\_value')返回["$.a", "$.d.a"]，注意和上一个的区别；
• json_search(@j, 'all', '%|_value', '|')指定转义符，返回["$.a", "$.d.a"]；
• json_search(@j, 'all', '%|_value', '|', '$.a')指定了开始搜索的位置，返回"$.a"，没有匹配$.d.a；

接下来，我们就可以在WHERE中使用JSON_SEARCH()了。

还是之前的videos表：

mysql> select * from videos;+----+-----------------------------------------------------------------------------+| id | ext                 |+----+-----------------------------------------------------------------------------+|  1 | {"vid": "vid1", "logo": true, "tags": ["news", "china"], "title": "title1"} ||  2 | {"vid": "vid2", "logo": false, "tags": [], "title": "title2"}               ||  3 | {"vid": "vid3", "logo": false, "tags": ["food"], "title": "title3"}         |+----+-----------------------------------------------------------------------------+3 rows in set (0.04 sec)mysql> select * from videos where json_search(ext, 'all', 'title2');+----+---------------------------------------------------------------+| id | ext   |+----+---------------------------------------------------------------+|  2 | {"vid": "vid2", "logo": false, "tags": [], "title": "title2"} |+----+---------------------------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.04 sec)mysql> select * from videos where json_search(ext, 'all', 'food', '', '$.tags');+----+---------------------------------------------------------------------+| id | ext         |+----+---------------------------------------------------------------------+|  3 | {"vid": "vid3", "logo": false, "tags": ["food"], "title": "title3"} |+----+---------------------------------------------------------------------+1 row in set, 1 warning (0.04 sec)

还可以使用->操作符来搜索：

mysql> select ext from videos where ext->'$.logo' = true;+------------------------------------------------------------------------------------------------+| ext        |+------------------------------------------------------------------------------------------------+| {"vid": "vid1", "logo": true, "tags": ["news", "china"], "title": "title1", "protected": true} |+------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

2.8 JSON中插入新元素

MySQL中有几个函数可以支持向JSON中新增元素：

• JSON_INSERT()
• JSON_ARRAY_APPEND()
• JSON_ARRAY_INSERT()

这几个函数支持就地更新，而不是取出JSON文档更改后全量覆盖。

使用JSON_INSERT()函数新增元素：

update videos set ext = json_insert(ext, '$.protected', true);

如果要增加的元素已经有了的话，则没有变化。

JSON_ARRAY_APPEND()函数可以向数组中追加元素：

update videos set ext = json_array_append(ext, '$.tags', 'tech') where json_search(ext, 'all', 'title2', '', '$.title');

这里同时使用了JSON_SEARCH()进行匹配。

JSON_ARRAY_INSERT()函数可以在数组的指定位置中添加元素：

update videos set ext=json_array_insert(ext, '$.tags[1]', 'beijing') where ext->'$.vid' = 'vid1';

结果：

mysql> select ext from videos where ext->'$.vid' = 'vid1';+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+| ext                   |+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+| {"vid": "vid1", "logo": true, "tags": ["news", "beijing", "china"], "title": "title1", "protected": true} |+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

2.9 更新JSON元素

使用JSON_REPLACE()或JSON_SET()函数来更新JSON中的元素。

JSON_REPLACE()函数可以用来更新元素的值：

update videos set ext = json_replace(ext, '$.protected', false) where ext->'$.vid' = 'vid1';

不过如果JSON中没有要更新的key，那么就什么也不做。

JSON_SET()除了可以更新元素的值之外，如果指定的元素不存在，还可以添加：

update videos set ext = json_set(ext, '$.size', 100) where ext->'$.vid' = 'vid1';

2.10 删除JSON元素

使用JSON_REMOVE()函数可以删除JSON中的元素：

update videos set ext = json_remove(ext, '$.size') where ext->'$.vid' = 'vid1';update videos set ext = json_remove(ext, '$.tags[1]') where ext->'$.vid' = 'vid1';

JSON_REMOVE()函数可以指定多个JSONPath来删除多个元素，这时MySQL是从左到右一个个删除的。

这样即使是相同的JSONPath但是顺序不一样，结果就会不一样：

mysql> select json_remove('{"a": [1,2,3,4,5]}', '$.a[2]', '$.a[3]');+-------------------------------------------------------+| json_remove('{"a": [1,2,3,4,5]}', '$.a[2]', '$.a[3]') |+-------------------------------------------------------+| {"a": [1, 2, 4]}          |+-------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_remove('{"a": [1,2,3,4,5]}', '$.a[3]', '$.a[2]');+-------------------------------------------------------+| json_remove('{"a": [1,2,3,4,5]}', '$.a[3]', '$.a[2]') |+-------------------------------------------------------+| {"a": [1, 2, 5]}          |+-------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

2.11 JSON合并

MySQL中支持将两个JSON文档合并成一个文档。可以通过下面的两个函数来完成：

• JSON_MERGE_PATCH()：相当于第二个参数更新第一个参数；
• JSON_MERGE_PRESERVE()：尽可能地保留两个参数的元素。

这两个函数有很大的不同，使用的时候一定要注意。

2.11.1 JSON_MERGE_PATCH

函数接收至少两个参数，如果多于两个参数的话，那么就前两个合并的结果与后一个进行合并。

下面假设有两个参数进行讨论，多于两个的也是类似的。

如果有一个参数是NULL，那么结果就是NULL：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1, "b": [1,2]}', null);+------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1, "b": [1,2]}', null) |+------------------------------------------------+| NULL               |+------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch(null, '{"b": null}');+---------------------------------------+| json_merge_patch(null, '{"b": null}') |+---------------------------------------+| NULL      |+---------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

如果第一个参数不是object，那么结果就相当于一个空的object和第二个参数合并，其实就是第二个参数：

mysql> select json_merge_patch('{}', '{"a": "a"}');+--------------------------------------+| json_merge_patch('{}', '{"a": "a"}') |+--------------------------------------+| {"a": "a"}                           |+--------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{}', '"a"');+-------------------------------+| json_merge_patch('{}', '"a"') |+-------------------------------+| "a"                           |+-------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('[]', '"a"');+-------------------------------+| json_merge_patch('[]', '"a"') |+-------------------------------+| "a"                           |+-------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('[1, 2, 3]', '{"a": "a"}');+---------------------------------------------+| json_merge_patch('[1, 2, 3]', '{"a": "a"}') |+---------------------------------------------+| {"a": "a"}      |+---------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

如果第二个参数是数组（array），那么结果还是第二个参数：

mysql> select json_merge_patch('{"a": "a"}', '[]');+--------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": "a"}', '[]') |+--------------------------------------+| []       |+--------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": "a"}', '[1]');+---------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": "a"}', '[1]') |+---------------------------------------+| [1]       |+---------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

接下来就是两个参数都是object的情况了。

合并的结果包含第一个参数有而第二个参数没有的那些元素：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1}', '{}');+------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1}', '{}') |+------------------------------------+| {"a": 1}                           |+------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

也包含第一个参数没有而第二个有的元素（除了值是null的）：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": 2}');+------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": 2}') |+------------------------------------------+| {"a": 1, "b": 2}                         |+------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

如果两个参数里都有，那么合并的结果就是两个值递归合并的结果：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1}', '{"a": 2}');+------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1}', '{"a": 2}') |+------------------------------------------+| {"a": 2}     |+------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": 2}');+----------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": 2}') |+----------------------------------------------+| {"a": 2}         |+----------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": [3]}');+------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": [3]}') |+------------------------------------------------+| {"a": [3]}         |+------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": {"c": 1}}');+-----------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": [1,2]}', '{"a": {"c": 1}}') |+-----------------------------------------------------+| {"a": {"c": 1}}         |+-----------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

这三个例子中，结果就像是第二个参数的值覆盖了第一个，这是因为这几个例子中两个参数a所对应的值不都是object，结果就是第二个参数a的值。

下面的例子展示了递归合并的结果：

mysql> select json_merge_patch('{"a": {"c": [1,2]}}', '{"a": {"d": 9}}');+------------------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": {"c": [1,2]}}', '{"a": {"d": 9}}') |+------------------------------------------------------------+| {"a": {"c": [1, 2], "d": 9}}   |+------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": {"c": [1,2]}}', '{"a": {"c": 9}}');+------------------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": {"c": [1,2]}}', '{"a": {"c": 9}}') |+------------------------------------------------------------+| {"a": {"c": 9}}                |+------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

如果第二个参数的元素值是null，那么结果里是不含这个元素的：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": null}');+---------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": null}') |+---------------------------------------------+| {"a": 1}        |+---------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

使用这个特性可以删除第一个参数的元素，就像JSON_REMOVE()一样：

mysql> select json_merge_patch('{"a": 1, "b": [1,2]}', '{"b": null}');+---------------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1, "b": [1,2]}', '{"b": null}') |+---------------------------------------------------------+| {"a": 1}                    |+---------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

2.11.2 JSON_MERGE_PRESERVE

JSON_MERGE_PRESERVE()函数也是合并两个或多个JSON，但是和JSON_MERGE_PATCH()不同在于第二个参数的元素并不会覆盖第一个参数的元素。

首先如果有一个参数是NULL，那么救过就是NULL。

相邻的数组合并成一个数组：

mysql> select json_merge_preserve('[1,2]', '["a", "b"]');+--------------------------------------------+| json_merge_preserve('[1,2]', '["a", "b"]') |+--------------------------------------------+| [1, 2, "a", "b"]                           |+--------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

相邻的两个object合并成一个object：

mysql> select json_merge_preserve('{"a": [1]}', '{"b": 1}');+-----------------------------------------------+| json_merge_preserve('{"a": [1]}', '{"b": 1}') |+-----------------------------------------------+| {"a": [1], "b": 1}|+-----------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

标量值会包装成数组，然后按照数组的方式合并：

mysql> select json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"a": 2}');+---------------------------------------------+| json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"a": 2}') |+---------------------------------------------+| {"a": [1, 2]}   |+---------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"a": [2]}');+-----------------------------------------------+| json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"a": [2]}') |+-----------------------------------------------+| {"a": [1, 2]}     |+-----------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select json_merge_preserve('{"a": 1, "b": 3}', '{"a": 2, "d": 4}');+-------------------------------------------------------------+| json_merge_preserve('{"a": 1, "b": 3}', '{"a": 2, "d": 4}') |+-------------------------------------------------------------+| {"a": [1, 2], "b": 3, "d": 4}   |+-------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

相邻的数组和object合并，先将object包装成一个数组，然后两个数组合并：

mysql> select json_merge_preserve('[1, 2]', '{"id": 47}');+---------------------------------------------+| json_merge_preserve('[1, 2]', '{"id": 47}') |+---------------------------------------------+| [1, 2, {"id": 47}]                          |+---------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

2.12 其它

MySQL还有很多有用的函数用于操作JSON类型，这里简单介绍JSON_TYPE, JSON_LENGTH, 和JSON_STORAGE_SIZE等函数，其余函数可以参考MySQL文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/json-functions.html

JSON_TYPE返回JSON元素的类型，包括object, array, null以及其他的标量类型：

mysql> select json_type('{}'), json_type('[]'), json_type('true'), json_type(null), json_type('"a"');+-----------------+-----------------+-------------------+-----------------+------------------+| json_type('{}') | json_type('[]') | json_type('true') | json_type(null) | json_type('"a"') |+-----------------+-----------------+-------------------+-----------------+------------------+| OBJECT          | ARRAY           | BOOLEAN           | NULL            | STRING           |+-----------------+-----------------+-------------------+-----------------+------------------+1 row in set (0.04 sec)

JSON_LENGTH函数返回元素的个数：

mysql> select json_length('[1]'), json_length('{"a": [1,2]}', '$.a'), json_length('{"a": [1,2]}', '$.a[1]');+--------------------+------------------------------------+---------------------------------------+| json_length('[1]') | json_length('{"a": [1,2]}', '$.a') | json_length('{"a": [1,2]}', '$.a[1]') |+--------------------+------------------------------------+---------------------------------------+|                  1 |      2 |         1 |+--------------------+------------------------------------+---------------------------------------+1 row in set (0.03 sec)

JSON_STORAGE_SIZE函数返回JSON数据所占用的字节数：

mysql> select json_storage_size('{"a": true}'), char_length('{"a": true}');+----------------------------------+----------------------------+| json_storage_size('{"a": true}') | char_length('{"a": true}') |+----------------------------------+----------------------------+|   13 |                         11 |+----------------------------------+----------------------------+1 row in set (0.04 sec)

JSON类型所占用的空间大致和LONGBLOB或LONGTEXT一样。不过由于有一些元数据，可能会稍微大一些。

3. JSON的高级用法

前面我们介绍了MySQL中JSON类型的一些基本操作，MySQL中对JSON类型的支持还可以有一些更高级的玩法，比如关系型数据与JSON数据的相互转换，甚至可以把MySQL当做一个文档型数据库来使用。

3.1 关系型数据转JSON

MySQL中有一些函数支持将关系型数据转换成JSON数据：

• JSON_OBJECT
• JSON_ARRAY
• JSON_OBJECTAGG
• JSON_ARRAYAGG

JSON_OBJECT函数可以将多个键值对拼装成一个object：

mysql> select json_pretty(json_object("a", 1, "b", true, "null", null))\G*************************** 1. row ***************************json_pretty(json_object("a", 1, "b", true, "null", null)): {  "a": 1,  "b": true,  "null": null}1 row in set (0.04 sec)

如果键值对数量不对的话会报错：

mysql> select json_pretty(json_object("a", 1, "b", true, "null"))\GERROR 1582 (42000): Incorrect parameter count in the call to native function 'json_object'

JSON_ARRAY函数将所有的参数合并成一个数组：

mysql> select json_array(1,1,"a",null,true,curtime());+--------------------------------------------+| json_array(1,1,"a",null,true,curtime())    |+--------------------------------------------+| [1, 1, "a", null, true, "17:38:39.000000"] |+--------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)

两个函数组合使用就可以构建一个复杂的JSON数据了：

mysql> select json_pretty(json_object('example', 'a complex example', 'user', json_object('name', 'valineliu', 'tags', json_array(1,2)), 'books', json_array('a','b'))) as r\G*************************** 1. row ***************************r: {  "user": {    "name": "valineliu",    "tags": [      1,      2    ]  },  "books": [    "a",    "b"  ],  "example": "a complex example"}1 row in set (0.04 sec)

JSON_OBJECTAGG和JSON_ARRAYAGG两个函数可以通过GROUP BY返回更高级的数据。

JSON_OBJECTAGG可以指定一个关系型表的两个字段作为构建JSON的键值对。

比如一个表是这样的：

mysql> select * from r_videos;+----+------+---------+| id | size | title   |+----+------+---------+|  1 |  100 | video 1 ||  2 |  200 | video 2 ||  3 |  300 | video 3 |+----+------+---------+3 rows in set (0.03 sec)

指定title为key，size为value构建一个JSON：

mysql> select json_pretty(json_objectagg(title, size)) as size from r_videos\G*************************** 1. row ***************************size: {  "video 1": 100,  "video 2": 200,  "video 3": 300}1 row in set (0.04 sec)

JSON_ARRAYAGG函数可以将一对多的关系转换成一个JSON数组。比如下面的表：

mysql> select * from r_videos;+----+---------+---------+------+| id | user_id | title   | size |+----+---------+---------+------+|  1 |     100 | title 1 | 1000 ||  2 |     100 | title 2 | 2000 ||  3 |     200 | title 3 | 3000 ||  4 |     300 | title 4 | 4000 ||  5 |     300 | title 5 | 5000 ||  6 |     300 | title 6 | 6000 |+----+---------+---------+------+6 rows in set (0.03 sec)

下面的语句可以将这个关系型表转换成一个user_id为key，title和size构成的object数组为value的JSON：

mysql> select json_pretty(json_object('user_id', user_id, 'videos', json_arrayagg(json_object('title', title, 'size', size)))) as videos from r_videos group by user_id\G*************************** 1. row ***************************videos: {  "videos": [    {      "size": 1000,      "title": "title 1"    },    {      "size": 2000,      "title": "title 2"    }  ],  "user_id": 100}*************************** 2. row ***************************videos: {  "videos": [    {      "size": 3000,      "title": "title 3"    }  ],  "user_id": 200}*************************** 3. row ***************************videos: {  "videos": [    {      "size": 4000,      "title": "title 4"    },    {      "size": 5000,      "title": "title 5"    },    {      "size": 6000,      "title": "title 6"    }  ],  "user_id": 300}3 rows in set (0.04 sec)

3.2 JSON转表格

可以使用JSON_TABLE函数将一个JSON转换成关系型数据。

先看一个简单的例子：

mysql> select * from json_table('{"null": null, "title": "hello json", "size": 1}', '$' columns(title varchar(32) path '$.title' error on error, size int path '$.size')) as jt;+------------+------+| title      | size |+------------+------+| hello json |    1 |+------------+------+1 row in set (0.03 sec)

JSON_TABLE函数有两个参数，第一个参数是一个JSON文档，第二个参数就是列定义。

列定义前面的JSONPath指定了开始解析的位置，列定义里每一个列都指定了列名、类型以及要获取值的JSONPath，多个列定义用,分割。

下面的例子将一个含有数组的JSON展开成一个一对多的关系型数据。

原始数据如下：

mysql> select id, json_pretty(ext) as ext from videos\G*************************** 1. row *************************** id: 1ext: {  "vid": "vid1",  "logo": true,  "tags": [    "news",    "china"  ],  "title": "title1",  "protected": false}*************************** 2. row *************************** id: 2ext: {  "vid": "vid2",  "logo": false,  "tags": [    "tech"  ],  "title": "title2",  "protected": true}*************************** 3. row *************************** id: 3ext: {  "vid": "vid3",  "logo": false,  "tags": [    "food",    "asian",    "china"  ],  "title": "title3",  "protected": true}3 rows in set (0.03 sec)

其中每一行数据中都有一个数组类型的tags。现在想把这个一对多的数据展开成多行数据：

mysql> select v.id, jt.* from videos v, json_table(v.ext, '$' columns (title varchar(32) path '$.title', nested path '$.tags[*]' columns (tag varchar(32) path '$'))) as jt;+----+--------+-------+| id | title  | tag   |+----+--------+-------+|  1 | title1 | news  ||  1 | title1 | china ||  2 | title2 | tech  ||  3 | title3 | food  ||  3 | title3 | asian ||  3 | title3 | china |+----+--------+-------+6 rows in set (0.04 sec)

这里对于tag字段的定义使用了nested path。

3.3 通过JSON将MySQL作为文档型数据库

通过MySQL Shell甚至可以将MySQL当做一个文档型数据库。

可以参考https://dev.mysql.com/doc/mysql-shell/8.0/en/ 了解更多关于MySQL Shell的信息。

本质上还是使用表来存储数据的，比如下面的表：

CREATE TABLE `MyCollection` (   `doc` json DEFAULT NULL,   `_id` varbinary(32) GENERATED ALWAYS AS (json_unquote( json_extract(`doc`,_utf8mb4'$._id'))) STORED NOT NULL,   `_json_schema` json GENERATED ALWAYS AS (_utf8mb4'{"type":"object"}') VIRTUAL,   PRIMARY KEY (`_id`),   CONSTRAINT `$val_strict_2190F99D7C6BE98E2C1EFE4E110B46A3D43C9751`   CHECK (json_schema_valid(`_json_schema`,`doc`))  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

通过mysqlsh连接数据库之后，通过X DevAPI可以像操作MongoDB一样操作上面这个表：

MyCollection = session.getDefaultSchema().getCollection('MyCollection')

X DevAPI中的Collection类定义了add, find, modify, remove等函数支持增删改查。

添加数据：

MyCollection.add({"document": "one"}).add([{"document": "two"}, {"document": "three"}]).add(mysqlx.expr('{"document": "four"}'))

像MongoDB一样find：

MyCollection.find(){"_id": "000060d5ab750000000000000012","document": "one"}{"_id": "000060d5ab750000000000000013","document": "two"}{"_id": "000060d5ab750000000000000014","document": "three"}{"_id": "000060d5ab750000000000000015","document": "four"}4 documents in set (0.0007 sec)

这里仅仅是简单介绍了一下有意思的玩法，更多关于X DevAPI的信息，请参考https://dev.mysql.com/doc/x-devapi-userguide/en/

4. orm对JSON的支持

上面都是从mysql client的角度来使用JSON类型的，在我们的程序中使用更多的还是各种orm。

这里简单介绍一下orm对于MySQL JSON类型的支持，由于个人原因，这里仅仅列出go语言的两个orm：xorm和gorm。

不过好像对JSON的支持都不是很丰富。

其余orm以及其余语言参考各自的文档。

4.1 xorm

目前我还没有发现xorm支持JSON类型，也可能是我漏掉了，如果哪位大佬知道的话，感谢补充~

4.2 gorm

gorm通过额外的包datatypes来支持JSON类型：

import "gorm.io/datatypes"type User struct {  gorm.Model  Name       string  Attributes datatypes.JSON}db.Create(&User{  Name:       "jinzhu",  Attributes: datatypes.JSON([]byte(`{"name": "jinzhu", "age": 18, "tags": ["tag1", "tag2"], "orgs": {"orga": "orga"}}`)),}// Query user having a role field in attributesdb.First(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").HasKey("role"))// Query user having orgs->orga field in attributesdb.First(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").HasKey("orgs", "orga"))

但datatypes目前对JSON类型的支持还是很弱，仅仅支持查找与搜索，更加有用的更新还是没有的：

import "gorm.io/datatypes"type UserWithJSON struct {gorm.ModelName       stringAttributes datatypes.JSON}DB.Create(&User{Name:       "json-1",Attributes: datatypes.JSON([]byte(`{"name": "jinzhu", "age": 18, "tags": ["tag1", "tag2"], "orgs": {"orga": "orga"}}`)),}// Check JSON has keysdatatypes.JSONQuery("attributes").HasKey(value, keys...)db.Find(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").HasKey("role"))db.Find(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").HasKey("orgs", "orga"))// MySQL// SELECT * FROM `users` WHERE JSON_EXTRACT(`attributes`, '$.role') IS NOT NULL// SELECT * FROM `users` WHERE JSON_EXTRACT(`attributes`, '$.orgs.orga') IS NOT NULL// PostgreSQL// SELECT * FROM "user" WHERE "attributes"::jsonb ? 'role'// SELECT * FROM "user" WHERE "attributes"::jsonb -> 'orgs' ? 'orga'// Check JSON extract value from keys equal to valuedatatypes.JSONQuery("attributes").Equals(value, keys...)DB.First(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").Equals("jinzhu", "name"))DB.First(&user, datatypes.JSONQuery("attributes").Equals("orgb", "orgs", "orgb"))// MySQL// SELECT * FROM `user` WHERE JSON_EXTRACT(`attributes`, '$.name') = "jinzhu"// SELECT * FROM `user` WHERE JSON_EXTRACT(`attributes`, '$.orgs.orgb') = "orgb"// PostgreSQL// SELECT * FROM "user" WHERE json_extract_path_text("attributes"::json,'name') = 'jinzhu'// SELECT * FROM "user" WHERE json_extract_path_text("attributes"::json,'orgs','orgb') = 'orgb'

参考https://gorm.io/docs/v2_release_note.html#DataTypes-JSON-as-example , https://github.com/go-gorm/datatypes

5. 一些思考

目前来看，orm对于JSON的支持还不是很丰富，而上面的绝大多数篇幅都是mysql客户端中操作JSON字段的方法，在我们的程序中通过orm操作JSON字段还不是很方便。

在使用JSON类型的时候，我更多地是把里面的元素当做一个候选字段。

比如今天来了一个需求需要添加一个字段，我会将这个字段添加到JSON类型字段中，满足可以将数据保存在一条记录中增加数据局部性，而不用在别的地方获取这些数据。

随着产品的进化与需求的变更，之前添加的字段有的变得没用了，那么就可以后续删除这个元素；而有的字段由于变得更加重要，可以把它提升为一个关系型的字段。

到底是放在JSON中还是添加一个字段，这个就看具体的使用了。如果这个字段经常使用，读取写入还有搜索，那么添加到一个新的字段还是比较方便的。不过好像添加为一个虚拟字段也是很有用。

当JSON变得巨大的时候，没准可以考虑使用真正的文档型数据库了，比如MongoDB。

来源地址：https://blog.csdn.net/u012877472/article/details/126534123