Mysql创建json字段索引的两种方式

一、前言

jsON 数据类型是在mysql5.7版本后新增的，同 TEXT，BLOB 字段一样，JSON 字段不允许直接创建索引。即使支持，实际意义也不大，因为我们一般是基于文档中的元素进行查询，很少会基于整个 JSON 文档。基于此问题，在MySQL 8.0.17及以后的版本中，InnoDB存储引擎支持JSON数组上的多值索引。除此之外还可以通过MySQL 5.7 引入的虚拟列，然后在虚拟列当中使用索引。

二、通过虚拟列添加索引（Secondary Indexes and Generated Columns）

• InnoDB支持在虚拟生成的列上建立二级索引。不支持其他索引类型（主键索引）。在虚拟列上定义的二级索引有时也称为“虚拟索引”。
• 二级索引可以在一个或多个虚拟列上创建，也可以在虚拟列与常规列或存储生成列的组合上创建。包含虚拟列的二级索引可以定义为UNIQUE。
• 当在虚拟列上使用辅助索引时，由于在INSERT和UPDATE操作期间在辅助索引（辅助又叫二级索引）记录中实现虚拟列值时执行计算，因此需要考虑额外的写成本。即使有额外的写成本，虚拟列上的二级索引也可能比生成的存储列更可取，生成的存储列在集群索引中具体化，从而导致需要更多磁盘空间和内存的更大的表。如果没有在虚拟列上定义二级索引，则会产生额外的读取成本，因为每次检查列的行时都必须计算虚拟列值。

语法：ALTER TABLE 表名称 add column 虚拟列名称 虚拟列类型 GENERATED ALWAYS as (表达式) [VIRTUAL | STORED];

MySQL 在处理 虚拟列存储问题的时候有两种方式：

• VIRTUAL（默认）：不存储列值，在读取表的时候自动计算并返回，不消耗任何存储，这种存储方式仅 InnoDB 支持设置索引。
• STORED：在插入或更新时计算存储列值，存储的虚拟列需要存储空间，并且 MyISAM 也可以设置索引。

创建虚拟列可以在创建表的时候指定也可以在创建表过后指定。

如下示例就是通过创建表的时候指定的虚拟列，通过(c->"$.id")表达式创建 了一个虚拟列g，并且对虚拟列g创建了索引，通过以下执行计划可以看出索引在查询 的时候已经生效了。

mysql> CREATE TABLE jemp (
    ->     c JSON,
    ->     g INT GENERATED ALWAYS AS (c->"$.id"),
    ->     INDEX i (g)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.28 sec)
mysql> INSERT INTO jemp (c) VALUES
     >   ('{"id": "1", "name": "Fred"}'), ('{"id": "2", "name": "Wilma"}'),
     >   ('{"id": "3", "name": "Barney"}'), ('{"id": "4", "name": "Betty"}');
Query OK, 4 rows affected (0.04 sec)
Records: 4  Duplicates: 0  Warnings: 0
mysql> SELECT c->>"$.name" AS name FROM jemp WHERE g > 2;
+--------+
| name   |
+--------+
| Barney |
| Betty  |
+--------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> EXPLAIN SELECT c->>"$.name" AS name FROM jemp WHERE g > 2\G
*************************** 1. row ***************************
           id: 1
  select_type: SIMPLE
        table: jemp
   partitions: NULL
         type: range
possible_keys: i
          key: i
      key_len: 5
          ref: NULL
         rows: 2
     filtered: 100.00
        Extra: Using where
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
mysql> SHOW WARNINGS\G
*************************** 1. row ***************************
  Level: Note
   Code: 1003
Message:  select json_unquote(json_extract(`test`.`jemp`.`c`,'$.name'))
AS `name` from `test`.`jemp` where (`test`.`jemp`.`g` > 2)
1 row in set (0.00 sec)

EXPLAIN执行计划解析：

SHOW WARNINGS可以显示上一个命令的警告信息，以及真正执行的sql语句。
->>等价于json_unquote(json_extract())

在MySQL 8.0.21及更高版本中，还可以使用 JSON_VALUE()函数在JSON列上创建索引，该函数带有一个表达式，可用于优化使用该表达式的查询。

三、多值索引（Using multi-valued Indexes）

多值的索引从MySQL 8.0.17开始，InnoDB支持多值索引。多值索引是在存储值数组的列上定义的二级索引。“普通”索引对每个数据记录有一个索引记录(1:1)。一个多值索引对于一个数据记录(N:1)可以有多个索引记录。多值索引用于索引JSON数组。

例如，在下面的JSON文档中，我们要对zipcode添加一个索引：

{
    "user":"Bob",
    "user_id":31,
    "zipcode":[94477,94536]
}

三种创建多值索引的方式： CREATE TABLE, ALTER TABLE, or CREATE INDEX

方式一：CREATE TABLE

CREATE TABLE customers (
    id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    modified DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    custinfo JSON,
    INDEX zips( (CAST(custinfo->'$.zipcode' AS UNSIGNED ARRAY)) )
);

方式二：ALTER TABLE

语法：ALTER TABLE customers ADD INDEX idx_mv_custinfo_list( ( CAST( custinfo -> '$.key' AS UNSIGNED array ) ) );
注意：这里在CAST语法外面有两层单括号！，如果少写一个会报错！

CREATE TABLE customers (
	id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
	modified DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
	custinfo JSON
);
ALTER TABLE customers ADD INDEX zips( (CAST(custinfo->'$.zipcode' AS UNSIGNED ARRAY)) );

方式三：CREATE INDEX

CREATE INDEX zips ON customers ( (CAST(custinfo->'$.zipcode' AS UNSIGNED ARRAY)) );

准备好测试数据，然后使用上面任意一种方式创建出来索引：

INSERT INTO customers
VALUES
	( NULL, NOW(), '{"user":"Jack","user_id":37,"zipcode":[94582,94536]}' ),
	( NULL, NOW(), '{"user":"Jill","user_id":22,"zipcode":[94568,94507,94582]}' ),
	( NULL, NOW(), '{"user":"Bob","user_id":31,"zipcode":[94477,94507]}' ),
	( NULL, NOW(), '{"user":"Mary","user_id":72,"zipcode":[94536]}' ),
	( NULL, NOW(), '{"user":"Ted","user_id":56,"zipcode":[94507,94582]}' );

想要多值索引生效的条件是 where条件下使用了以下三个函数：

MEMBER OF()：查看数组是否有某个元素，如果有则该函数返回 1，否则返回 0。
语法：元素 value MEMBER OF(json_array)

JSON_CONTAINS()：该函数用于检验指定 JSON 文档是否包含在目标 JSON 文档中，或者是否在目标文档的指定路径上找到指定元素（如果提供了 path参数）。如果指定 JSON 文档包含在目标 JSON 文档中，该函数返回 1，否则返回 0。
语法：JSON_CONTAINS(target, candidate[, path])

JSON_OVERLAPS()：该函数用于比较两个 JSON 文档。如果两个文档具有共同的键值对（key-value）或数组元素（不要求全部一样，只要一个键值对一样就可以），则返回 1，否则返回 0。
语法：JSON_OVERLAPS(json_doc1, json_doc2)

EXPLAIN SELECT * FROM customers WHERE 94507 MEMBER OF(custinfo->'$.zipcode');
EXPLAIN SELECT * FROM customers WHERE JSON_CONTAINS(custinfo->'$.zipcode', CAST('[94507,94582]' AS JSON));
EXPLAIN SELECT * FROM customers WHERE JSON_OVERLAPS(custinfo->'$.zipcode', CAST('[94507,94582]' AS JSON));

执行结果如下，可以看到是使用了索引的：

使用的时候需要注意的：

• 多值索引可以定义为唯一键，不能作为主键，和外键。
• 可以作为组合索引使用
• 不支持utf8mb4编码配合utf8mb4_0900_as_cs排序规则使用，不支持默认的二进制排序规则和字符集。
• 多值索引不能是覆盖索引。
• 不能为多值索引定义索引前缀。

覆盖索引：索引是高效找到行的一个方法，当能通过检索索引就可以读取想要的数据，那就不需要再到数据表中读取行了。如果一个索引包含了（或覆盖了）满足查询语句中字段与条件的数据就叫 做覆盖索引。

前缀索引：所谓前缀索引说白了就是对文本的前几个字符建立索引（具体是几个字符在建立索引时指定），这样建立起来的索引更小，所以查询更快。这有点类似于 oracle 中对字段使用 Left 函数来建立函数索引，只不过 MySQL 的这个前缀索引在查询时是内部自动完成匹配的，并不需要使用 Left 函数。
那么为什么不对整个字段建立索引呢？一般来说使用前缀索引，可能都是因为整个字段的数据量太大，没有必要针对整个字段建立索引，前缀索引仅仅是选择一个字段的部分字符作为索引，这样一方面可以节约索引空间，另一方面则可以提高索引效率，当然很明显，这种方式也会降低索引的选择性。

四、官网地址

关于虚拟列索引官网叙述：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/create-table-secondary-indexes.html#json-column-indirect-index

关于多值索引官网叙述：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/create-index.html#create-index-multi-valued

到此这篇关于Mysql创建json字段索引的两种方式的文章就介绍到这了,更多相关Mysql创建json字段索引内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！