La colonne
MySQL 5.7 ajoute la prise en charge du type de données JSON. Auparavant, si nous voulions stocker des données de type JSON, nous ne pouvions le faire que JSON.stringify()
et JSON.parse()
nous-mêmes. .opérations, et il n'y a aucun moyen d'interroger les données en JSON. Toutes les opérations doivent être lues et analysées, ce qui est très gênant. Une fois le type de données JSON natif pris en charge, nous pouvons effectuer directement des opérations de requête et de modification de données sur JSON, ce qui est beaucoup plus pratique qu'auparavant.
Pour faciliter la démonstration, je crée d'abord une table user
, dans laquelle le champ info
est utilisé pour stocker les informations de base de l'utilisateur. Il est très simple de définir un champ comme donnée de type JSON, il suffit de suivre le nom du champ avec JSON
.
CREATE TABLE user ( id INT(11) UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(30) NOT NULL, info JSON );复制代码
Une fois la table créée avec succès, nous expliquerons comment utiliser le type de données JSON selon l'opération de données CRUD classique.
L'ajout de données est relativement simple, mais vous devez comprendre que le stockage JSON par MySQL est essentiellement une opération de stockage de chaînes. C'est juste qu'après avoir été défini comme type JSON, certains index seront créés en interne sur les données pour faciliter les opérations ultérieures. Par conséquent, vous devez utiliser un packaging de chaînes lors de l’ajout de données JSON.
mysql> INSERT INTO user (`name`, `info`) VALUES('lilei', '{"sex": "male", "age": 18, "hobby": ["basketball", "football"], "score": [85, 90, 100]}'); Query OK, 1 row affected (0.00 sec)复制代码
En plus d'épeler vous-même JSON, vous pouvez également appeler la fonction de création JSON de MySQL pour le créer.
JSON_OBJECT
: Créez rapidement un objet JSON, avec des colonnes impaires comme clé et des colonnes paires comme valeur, méthode d'utilisation JSON_OBJECT(key,value,key1,value1)
JSON_ARRAY
: Créez rapidement un tableau JSON, méthode d'utilisation JSON_ARRAY(item0, item1, item2)
mysql> INSERT INTO user (`name`, `info`) VALUES('hanmeimei', JSON_OBJECT( -> 'sex', 'female', -> 'age', 18, -> 'hobby', JSON_ARRAY('badminton', 'sing'), -> 'score', JSON_ARRAY(90, 95, 100) -> )); Query OK, 1 row affected (0.00 sec)复制代码
Cependant, pour les ingénieurs JavaScript, qu'il s'agisse d'utiliser des chaînes pour écrire ou d'utiliser des fonctions intégrées pour créer du JSON, c'est une chose très gênante, loin des objets natifs JS . Facile à utiliser. Par conséquent, dans le module think-model
, nous avons ajouté la prise en charge du traitement automatique JSON.stringify()
des données de type de données JSON, afin que les données d'objet JS puissent être transmises directement.
Étant donné que la sérialisation et l'analyse automatique des données sont basées sur les types de champs, afin de ne pas affecter les projets en cours, vous devez configurer jsonFormat: true
dans le module pour activer cette fonction.
//adapter.jsconst MySQL = require('think-model-mysql');exports.model = { type: 'mysql', mysql: { handle: MySQL, ... jsonFormat: true } };复制代码
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userId = await this.model('user').add({ name: 'lilei', info: { sex: 'male', age: 16, hobby: ['basketball', 'football'], score: [85, 90, 100] } }); return this.success(userId); } }复制代码
Regardons à quoi ressemblent les données finalement stockées dans la base de données
mysql> SELECT * FROM `user`; +----+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | id | name | info | +----+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------+ | 1 | lilei | {"age": 18, "sex": "male", "hobby": ["basketball", "football"], "score": [85, 90, 100]} | | 2 | hanmeimei | {"age": 18, "sex": "female", "hobby": ["badminton", "sing"], "score": [90, 95, 100]} | +----+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------+ 2 rows in set (0.00 sec)复制代码
Afin de mieux prendre en charge le fonctionnement des données JSON, MySQL fournit certaines méthodes de classe de manipulation de données JSON. Les méthodes liées aux opérations de requête sont principalement les suivantes :
JSON_EXTRACT()
: Obtenez une partie des données JSON selon Path, utilisez la méthode JSON_EXTRACT(json_doc, path[, path] ...)
->
: Le équivalent de JSON_EXTRACT()
Écriture ->>
: L'écriture équivalente de JSON_EXTRACT()
et JSON_UNQUOTE()
JSON_CONTAINS()
: Requête si les données JSON contiennent les données spécifiées dans le chemin spécifié . Si c'est le cas, renvoyez 1, sinon renvoyez 0. Utilisation JSON_CONTAINS(json_doc, val[, path])
JSON_CONTAINS_PATH()
: requête si le chemin spécifié existe. S'il existe, il renverra 1, sinon il renverra 0. one_or_all
ne peut prendre que la valeur "un" ou "tous", un signifie qu'un seul existe, et tous signifie qu'ils existent tous. Utilisation JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...)
JSON_KEYS()
: Obtenez toutes les valeurs clés des données JSON sous le chemin spécifié. Utilisez la méthode JSON_KEYS(json_doc[, path])
, similaire à la méthode Object.keys()
en JavaScript. JSON_SEARCH()
: interrogez les chemins contenant la chaîne spécifiée et renvoyez-la sous forme de tableau JSON. La chaîne de requête peut être mise en correspondance en utilisant '%' ou '_' dans LIKE. La méthode d'utilisation JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])
est similaire à l'opération findIndex()
en JavaScript. Nous ne décrirons pas chaque méthode une par une avec des exemples ici, mais donnerons seulement quelques exemples de la façon de la faire fonctionner dans certains scénarios.
Je donne cet exemple pour vous montrer comment récupérer une partie des données JSON et les renvoyer selon les champs normaux du tableau. Cela peut être fait en utilisant des opérations JSON_EXTRACT
ou ->
équivalentes. D'après l'exemple, vous pouvez voir que les données renvoyées par sex
comportent des guillemets. À ce stade, vous pouvez utiliser JSON_UNQUOTE()
ou utiliser directement ->>
pour supprimer les guillemets.
mysql> SELECT `name`, JSON_EXTRACT(`info`, '$.age') as `age`, `info`->'$.sex' as sex FROM `user`; +-----------+------+----------+ | name | age | sex | +-----------+------+----------+ | lilei | 18 | "male" | | hanmeimei | 16 | "female" | +-----------+------+----------+ 2 rows in set (0.00 sec)复制代码
这里我们第一次接触到了 Path 的写法,MySQL 通过这种字符串的 Path 描述帮助我们映射到对应的数据。和 JavaScript 中对象的操作比较类似,通过 .
获取下一级的属性,通过 []
获取数组元素。
不一样的地方在于需要通过 $
表示本身,这个也比较好理解。另外就是可以使用 *
和 **
两个通配符,比如 .*
表示当前层级的所有成员的值,[*]
则表示当前数组中所有成员值。**
类似 LIKE 一样可以接前缀和后缀,比如 a**b
表示的是以 a 开头,b结尾的路径。
路径的写法非常简单,后面的内容里也会出现。上面的这个查询对应在 think-model
的写法为
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userModel = this.model('user'); const field = "name, JSON_EXTRACT(info, '$.age') AS age, info->'$.sex' as sex"; const users = await userModel.field(field).where('1=1').select(); return this.success(users); } }复制代码
mysql> SELECT `name` FROM `user` WHERE JSON_CONTAINS(`info`, '"male"', '$.sex') AND JSON_SEARCH(`info`, 'one', 'basketball', null, '$.hobby'); +-------+ | name | +-------+ | lilei | +-------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)复制代码
这个例子就是简单的告诉大家怎么对属性和数组进行查询搜索。其中需要注意的是 JSON_CONTAINS()
查询字符串由于不带类型转换的问题字符串需要使用加上 ""
包裹查询,或者使用 JSON_QUOTE('male')
也可以。
如果你使用的是 MySQL 8 的话,也可以使用新增的 JSON_VALUE()
来代替 JSON_CONTAINS()
,新方法的好处是会带类型转换,避免刚才双引号的尴尬问题。不需要返回的路径的话,JSON_SEARCH()
在这里也可以使用新增的 MEMBER OF
或者 JSON_OVERLAPS()
方法替换。
mysql> SELECT `name` FROM `user` WHERE JSON_VALUE(`info`, '$.sex') = 'male' AND 'basketball' MEMBER OF(JSON_VALUE(`info`, '$.hobby')); +-------+ | name | +-------+ | lilei | +-------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT `name` FROM `user` WHERE JSON_VALUE(`info`, '$.sex') = 'male' AND JSON_OVERLAPS(JSON_VALUE(`info`, '$.hobby'), JSON_QUOTE('basketball')); +-------+ | name | +-------+ | lilei | +-------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
上面的这个查询对应在 think-model
的写法为
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userModel = this.model('user'); const where = { _string: [ "JSON_CONTAINS(info, '\"male\"', '$.sex')", "JSON_SEARCH(info, 'one', 'basketball', null, '$.hobby')" ] }; const where1 = { _string: [ "JSON_VALUE(`info`, '$.sex') = 'male'", "'basketball' MEMBER OF (JSON_VALUE(`info`, '$.hobby'))" ] }; const where2 = { _string: [ "JSON_VALUE(`info`, '$.sex') = 'male'", "JSON_OVERLAPS(JSON_VALUE(`info`, '$.hobby'), JSON_QUOTE('basketball'))" ] } const users = await userModel.field('name').where(where).select(); return this.success(users); } }复制代码
MySQL 提供的 JSON 操作函数中,和修改操作相关的方法主要如下:
JSON_APPEND/JSON_ARRAY_APPEND
:这两个名字是同一个功能的两种叫法,MySQL 5.7 的时候为 JSON_APPEND
,MySQL 8 更新为 JSON_ARRAY_APPEND
,并且之前的名字被废弃。该方法如同字面意思,给数组添加值。使用方法 JSON_ARRAY_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...)
JSON_ARRAY_INSERT
:给数组添加值,区别于 JSON_ARRAY_APPEND()
它可以在指定位置插值。使用方法 JSON_ARRAY_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)
JSON_INSERT/JSON_REPLACE/JSON_SET
:以上三个方法都是对 JSON 插入数据的,他们的使用方法都为 JSON_[INSERT|REPLACE|SET](json_doc, path, val[, path, val] ...)
,不过在插入原则上存在一些差别。JSON_INSERT
:当路径不存在才插入JSON_REPLACE
:当路径存在才替换JSON_SET
:不管路径是否存在JSON_REMOVE
:移除指定路径的数据。使用方法 JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...)
由于 JSON_INSERT
, JSON_REPLACE
, JSON_SET
和 JSON_REMOVE
几个方法支持属性和数组的操作,所以前两个 JSON_ARRAY
方法用的会稍微少一点。下面我们根据之前的数据继续举几个实例看看。
mysql> UPDATE `user` SET `info` = JSON_REPLACE(`info`, '$.age', 20) WHERE `name` = 'lilei'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> SELECT JSON_VALUE(`info`, '$.age') as age FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +------+ | age | +------+ | 20 | +------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
JSON_INSERT
和 JSON_SET
的例子也是类似,这里就不多做演示了。对应到 think-model
中的话,需要使用 EXP 条件表达式处理,对应的写法为
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userModel = this.model('user'); await userModel.where({name: 'lilei'}).update({ info: ['exp', "JSON_REPLACE(info, '$.age', 20)"] }); return this.success(); } }复制代码
mysql> UPDATE `user` SET `info` = JSON_ARRAY_APPEND(`info`, '$.hobby', 'badminton') WHERE `name` = 'lilei'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> SELECT JSON_VALUE(`info`, '$.hobby') as hobby FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +-----------------------------------------+ | hobby | +-----------------------------------------+ | ["basketball", "football", "badminton"] | +-----------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
JSON_ARRAY_APPEND
在对数组进行操作的时候还是要比 JSON_INSERT
之类的方便的,起码你不需要知道数组的长度。对应到 think-model
的写法为
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userModel = this.model('user'); await userModel.where({name: 'lilei'}).update({ info: ['exp', "JSON_ARRAY_APPEND(info, '$.hobby', 'badminton')"] }); return this.success(); } }复制代码
mysql> UPDATE `user` SET `info` = JSON_REMOVE(`info`, '$.score[0]') WHERE `name` = 'lilei'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> SELECT `name`, JSON_VALUE(`info`, '$.score') as score FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +-------+-----------+ | name | score | +-------+-----------+ | lilei | [90, 100] | +-------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
删除这块和之前修改操作类似,没有什么太多需要说的。但是对数组进行操作很多时候我们可能就是想删值,但是却不知道这个值的 Path 是什么。这个时候就需要利用之前讲到的 JSON_SEARCH()
方法,它是根据值去查找路径的。比如说我们要删除 lilei 兴趣中的 badminton 选项可以这么写。
mysql> UPDATE `user` SET `info` = JSON_REMOVE(`info`, JSON_UNQUOTE(JSON_SEARCH(`info`, 'one', 'badminton'))) WHERE `name` = 'lilei'; Query OK, 1 row affected (0.00 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> SELECT JSON_VALUE(`info`, '$.hobby') as hobby FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +----------------------------+ | hobby | +----------------------------+ | ["basketball", "football"] | +----------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
这里需要注意由于 JSON_SEARCH
不会做类型转换,所以匹配出来的路径字符串需要进行 JSON_UNQUOTE()
操作。另外还有非常重要的一点是 JSON_SEARCH
无法对数值类型数据进行查找,也不知道这个是 Bug 还是 Feature。这也是为什么我没有使用 score
来进行举例而是换成了 hobby
的原因。如果数值类型的话目前只能取出来在代码中处理了。
mysql> SELECT JSON_VALUE(`info`, '$.score') FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +-------------------------------+ | JSON_VALUE(`info`, '$.score') | +-------------------------------+ | [90, 100] | +-------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT JSON_SEARCH(`info`, 'one', 90, null, '$.score') FROM `user` WHERE `name` = 'lilei'; +-------------------------------------------------+ | JSON_SEARCH(`info`, 'one', 90, null, '$.score') | +-------------------------------------------------+ | NULL | +-------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)复制代码
以上对应到 think-model
的写法为
//user.jsmodule.exports = class extends think.Controller { async indexAction() { const userModel = this.model('user'); // 删除分数 await userModel.where({name: 'lilei'}).update({ info: ['exp', "JSON_REMOVE(info, '$.score[0]')"] }); // 删除兴趣 await userModel.where({name: 'lilei'}).update({ info: ['exp', "JSON_REMOVE(`info`, JSON_UNQUOTE(JSON_SEARCH(`info`, 'one', 'badminton')))"] }); return this.success(); } }复制代码
由于最近有一个需求,有一堆数据,要记录这堆数据的排序情况,方便根据排序进行输出。一般情况下肯定是给每条数据增加一个 order
字段来记录该条数据的排序情况。但是由于有着批量操作,在这种时候使用单字段去存储会显得特别麻烦。在服务端同事的建议下,我采取了使用 JSON 字段存储数组的情况来解决这个问题。
也因为这样了解了一下 MySQL 对 JSON 的支持情况,同时将 think-model
做了一些优化,对 JSON 数据类型增加了支持。由于大部分 JSON 操作需要通过内置的函数来操作,这个本身是可以通过 EXP 条件表达式来完成的。所以只需要对 JSON 数据的添加和查询做好优化就可以了。
整体来看,配合提供的 JSON 操作函数,MySQL 对 JSON 的支持完成一些日常的需求还是没有问题的。除了作为 WHERE 条件以及查询字段之外,其它的 ORDER
, GROUP
, JOIN
等操作也都是支持 JSON
数据的。
不过对比 MongoDB 这种天生支持 JSON 的话,在操作性上还是要麻烦许多。特别是在类型转换这块,使用一段时间后发现非常容易掉坑。什么时候会带引号,什么时候会不带引号,什么时候需要引号,什么时候不需要引号,这些都容易让新手发憷。另外 JSON_SEARCH()
不支持数字查找这个也是一个不小的坑了。
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