作者介绍
陈臣，甲骨文MySQL首席解决方案工程师，公众号《MySQL实战》作者，有大规模的MySQL，Redis，MongoDB，ES的管理和维护经验，擅长MySQL数据库的性能优化及日常操作的原理剖析。
JSON 数据类型是 MySQL 5.7.8 开始支持的。在此之前，只能通过字符类型（CHAR，VARCHAR 或 TEXT ）来保存 JSON 文档。
相对字符类型，原生的 JSON 类型具有以下优势：
在插入时能自动校验文档是否满足 JSON 格式的要求。
优化了存储格式。无需读取整个文档就能快速访问某个元素的值。
在 JSON 类型引入之前，如果我们想要获取 JSON 文档中的某个元素，必须首先读取整个 JSON 文档，然后在客户端将其转换为 JSON 对象，最后再通过对象获取指定元素的值。
下面是 Python 中的获取方式。
import json# JSON 字符串:x = '{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}'# 将 JSON 字符串转换为 JSON 对象:y = json.loads(x)# 读取 JSON 对象中指定元素的值:print(y["age"])这种方式有两个弊端：一是消耗磁盘 IO，二是消耗网络带宽，如果 JSON 文档比较大，在高并发场景，有可能会打爆网卡。
如果使用的是 JSON 类型，相同的需求，直接使用 SQL 命令就可搞定。不仅能节省网络带宽，结合后面提到的函数索引，还能降低磁盘 IO 消耗。
mysql> create table t(c1 json);Query OK, 0 rows affected (0.09 sec)mysql> insert into t values('{ "name":"John", "age":30, "city":"New York"}');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> select c1->"$.age" from t;+-------------+| c1->"$.age" |+-------------+| 30 |+-------------+1 row in set (0.00 sec)一、什么是JSON
JSON 是 JavaScript Object Notation（JavaScript 对象表示法）的缩写，是一个轻量级的，基于文本的，跨语言的数据交换格式。易于阅读和编写。
JSON 的基本数据类型如下：
[1, "abc", null, true, "10:27:06.000000", {"id": 1}]对象使用花括号{}括起来，键值对之间使用逗号,分隔，键与值之间用冒号:分隔。譬如，
{"db": ["mysql", "oracle"], "id": 123, "info": {"age": 20}}二、JSON 字段的增删改查操作
下面我们看看 JSON 字段常见的增删改查操作：
1、插入操作
可直接插入 JSON 格式的字符串。
mysql> create table t(c1 json);Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)mysql> insert into t values('[1, "abc", null, true, "08:45:06.000000"]');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> insert into t values('{"id": 87, "name": "carrot"}');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)也可使用函数，常用的有 JSON_ARRAY() 和 JSON_OBJECT()，前者用于构造 JSON 数组，后者用于构造 JSON 对象。如，
mysql> select json_array(1, "abc", null, true,curtime());+--------------------------------------------+| json_array(1, "abc", null, true,curtime()) |+--------------------------------------------+| [1, "abc", null, true, "10:12:25.000000"] |+--------------------------------------------+1 row in set (0.01 sec)mysql> select json_object('id', 87, 'name', 'carrot');+-----------------------------------------+| json_object('id', 87, 'name', 'carrot') |+-----------------------------------------+| {"id": 87, "name": "carrot"} |+-----------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)对于 JSON 文档，KEY 名不能重复。
如果插入的值中存在重复 KEY，在 MySQL 8.0.3 之前，遵循 first duplicate key wins 原则，会保留第一个 KEY，后面的将被丢弃掉。
从 MySQL 8.0.3 开始，遵循的是 last duplicate key wins 原则，只会保留最后一个 KEY。
下面通过一个具体的示例来看看两者的区别。
MySQL 5.7.36
mysql> select json_object('key1',10,'key2',20,'key1',30);+--------------------------------------------+| json_object('key1',10,'key2',20,'key1',30) |+--------------------------------------------+| {"key1": 10, "key2": 20} |+--------------------------------------------+1 row in set (0.02 sec)MySQL 8.0.27
mysql> select json_object('key1',10,'key2',20,'key1',30);+--------------------------------------------+| json_object('key1',10,'key2',20,'key1',30) |+--------------------------------------------+| {"key1": 30, "key2": 20} |+--------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)2、查询操作
1）JSON_EXTRACT(json_doc, path[, path] ...)
其中，json_doc 是 JSON 文档，path 是路径。该函数会从 JSON 文档提取指定路径（path）的元素。如果指定 path 不存在，会返回 NULL。可指定多个 path，匹配到的多个值会以数组形式返回。
下面我们结合一些具体的示例来看看 path 及 JSON_EXTRACT 的用法。
首先我们看看数组。
数组的路径是通过下标来表示的。第一个元素的下标是 0。
mysql> select json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0]');+--------------------------------------------+| json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0]') |+--------------------------------------------+| 10 |+--------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0]', '$[1]','$[2][0]');+--------------------------------------------------------------+| json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0]', '$[1]','$[2][0]') |+--------------------------------------------------------------+| [10, 20, 30] |+--------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)除此之外，还可通过 [M to N] 获取数组的子集。
mysql> select json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0 to 1]');+-------------------------------------------------+| json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[0 to 1]') |+-------------------------------------------------+| [10, 20] |+-------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)# 这里的 last 代表最后一个元素的下标mysql> select json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[last-1 to last]');+---------------------------------------------------------+| json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[last-1 to last]') |+---------------------------------------------------------+| [20, [30, 40]] |+---------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)也可通过 [*] 获取数组中的所有元素。
mysql> select json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[*]');+--------------------------------------------+| json_extract('[10, 20, [30, 40]]', '$[*]') |+--------------------------------------------+| [10, 20, [30, 40]] |+--------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)接下来，我们看看对象。
对象的路径是通过 KEY 来表示的。
mysql> set @j='{"a": 1, "b": [2, 3], "a c": 4}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)# 如果 KEY 在路径表达式中不合法（譬如存在空格），则在引用这个 KEY 时，需用双引号括起来。mysql> select json_extract(@j, '$.a'), json_extract(@j, '$."a c"'), json_extract(@j, '$.b[1]');+-------------------------+-----------------------------+----------------------------+| json_extract(@j, '$.a') | json_extract(@j, '$."a c"') | json_extract(@j, '$.b[1]') |+-------------------------+-----------------------------+----------------------------+| 1 | 4 | 3 |+-------------------------+-----------------------------+----------------------------+1 row in set (0.00 sec)除此之外，还可通过 .* 获取对象中的所有元素。
mysql> select json_extract('{"a": 1, "b": [2, 3], "a c": 4}', '$.*');+--------------------------------------------------------+| json_extract('{"a": 1, "b": [2, 3], "a c": 4}', '$.*') |+--------------------------------------------------------+| [1, [2, 3], 4] |+--------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)# 这里的 $**.b 匹配 $.a.b 和 $.c.bmysql> select json_extract('{"a": {"b": 1}, "c": {"b": 2}}', '$**.b');+---------------------------------------------------------+| json_extract('{"a": {"b": 1}, "c": {"b": 2}}', '$**.b') |+---------------------------------------------------------+| [1, 2] |+---------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)2）column->path
column->path，包括后面讲到的 column->>path，都是语法糖，在实际使用的时候都会转化为 JSON_EXTRACT。
column->path 等同于 JSON_EXTRACT(column, path) ，只能指定一个path。
create table t(c2 json);insert into t values('{"empno": 1001, "ename": "jack"}'), ('{"empno": 1002, "ename": "mark"}');mysql> select c2, c2->"$.ename" from t;+----------------------------------+---------------+| c2 | c2->"$.ename" |+----------------------------------+---------------+| {"empno": 1001, "ename": "jack"} | "jack" || {"empno": 1002, "ename": "mark"} | "mark" |+----------------------------------+---------------+2 rows in set (0.00 sec)mysql> select * from t where c2->"$.empno" = 1001;+------+----------------------------------+| c1 | c2 |+------+----------------------------------+| 1 | {"empno": 1001, "ename": "jack"} |+------+----------------------------------+1 row in set (0.00 sec)3）column->>path
同 column->path 类似，只不过其返回的是字符串。以下三者是等价的。
mysql> select c2->'$.ename',json_extract(c2, "$.ename"),json_unquote(c2->'$.ename'),c2->>'$.ename' from t;+---------------+-----------------------------+-----------------------------+----------------+| c2->'$.ename' | json_extract(c2, "$.ename") | json_unquote(c2->'$.ename') | c2->>'$.ename' |+---------------+-----------------------------+-----------------------------+----------------+| "jack" | "jack" | jack | jack || "mark" | "mark" | mark | mark |+---------------+-----------------------------+-----------------------------+----------------+2 rows in set (0.00 sec)3、修改操作
1）JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)
插入新值。
仅当指定位置或指定 KEY 的值不存在时，才执行插入操作。另外，如果指定的 path 是数组下标，且 json_doc 不是数组，该函数首先会将 json_doc 转化为数组，然后再插入新值。
下面我们看几个示例。
mysql> select json_insert('1','$[0]',"10");+------------------------------+| json_insert('1','$[0]',"10") |+------------------------------+| 1 |+------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_insert('1','$[1]',"10");+------------------------------+| json_insert('1','$[1]',"10") |+------------------------------+| [1, "10"] |+------------------------------+1 row in set (0.01 sec)mysql> select json_insert('["1","2"]','$[2]',"10");+--------------------------------------+| json_insert('["1","2"]','$[2]',"10") |+--------------------------------------+| ["1", "2", "10"] |+--------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> set @j = '{ "a": 1, "b": [2, 3]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_insert(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');+----------------------------------------------------+| json_insert(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]') |+----------------------------------------------------+| {"a": 1, "b": [2, 3], "c": "[true, false]"} |+----------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)2）JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] ...)
插入新值，并替换已经存在的值。
换言之，如果指定位置或指定 KEY 的值不存在，会执行插入操作，如果存在，则执行更新操作。
mysql> set @j = '{ "a": 1, "b": [2, 3]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_set(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');+-------------------------------------------------+| json_set(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]') |+-------------------------------------------------+| {"a": 10, "b": [2, 3], "c": "[true, false]"} |+-------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)3）JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...)
替换已经存在的值。
mysql> set @j = '{ "a": 1, "b": [2, 3]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_replace(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');+-----------------------------------------------------+| json_replace(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]') |+-----------------------------------------------------+| {"a": 10, "b": [2, 3]} |+-----------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)4、删除操作
JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...)
删除 JSON 文档指定位置的元素。
mysql> set @j = '{ "a": 1, "b": [2, 3]}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_remove(@j, '$.a');+------------------------+| JSON_REMOVE(@j, '$.a') |+------------------------+| {"b": [2, 3]} |+------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> set @j = '["a", ["b", "c"], "d", "e"]';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_remove(@j, '$[1]');+-------------------------+| JSON_REMOVE(@j, '$[1]') |+-------------------------+| ["a", "d", "e"] |+-------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_remove(@j, '$[1]','$[2]');+--------------------------------+| JSON_REMOVE(@j, '$[1]','$[2]') |+--------------------------------+| ["a", "d"] |+--------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_remove(@j, '$[1]','$[1]');+--------------------------------+| JSON_REMOVE(@j, '$[1]','$[1]') |+--------------------------------+| ["a", "e"] |+--------------------------------+1 row in set (0.00 sec)最后一个查询，虽然两个 path 都是 '$[1]' ，但作用对象不一样，第一个 path 的作用对象是 '["a", ["b", "c"], "d", "e"]' ，第二个 path 的作用对象是删除了 '$[1]' 后的数组，即 '["a", "d", "e"]' 。
三、如何对 JSON 字段创建索引
同 TEXT，BLOB 字段一样，JSON 字段不允许直接创建索引。
mysql> create table t(c1 json, index (c1));ERROR 3152 (42000): JSON column 'c1' supports indexing only via generated columns on a specified JSON path.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。
对文档中的元素进行查询，就需要用到 MySQL 5.7 引入的虚拟列及函数索引。
下面我们来看一个具体的示例。
# C2 即虚拟列# index (c2) 对虚拟列添加索引。create table t ( c1 json, c2 varchar(10) as (JSON_UNQUOTE(c1 -> "$.name")), index (c2) );insert into t (c1) values ('{"id": 1, "name": "a"}'), ('{"id": 2, "name": "b"}'), ('{"id": 3, "name": "c"}'), ('{"id": 4, "name": "d"}');mysql> explain select * from t where c2 = 'a';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | t | NULL | ref | c2 | c2 | 43 | const | 1 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)mysql> explain select * from t where c1->'$.name' = 'a';+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+| 1 | SIMPLE | t | NULL | ref | c2 | c2 | 43 | const | 1 | 100.00 | NULL |+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+-------+------+----------+-------+1 row in set, 1 warning (0.00 sec)可以看到，无论是使用虚拟列，还是文档中的元素来查询，都可以利用上索引。
注意，在创建虚拟列时需指定 JSON_UNQUOTE，将 c1 -> "$.name" 的返回值转换为字符串。
四、如何将存储 JSON 字符串的字符字段升级为 JSON 字段
在 MySQL 支持 JSON 类型之前，对于 JSON 文档，一般是以字符串的形式存储在字符类型（VARCHAR 或 TEXT）中。
在 JSON 类型出来之后，如何将这些字符字段升级为 JSON 字段呢？
为方便演示，这里首先构建测试数据。
create table t (id int auto_increment primary key, c1 text);insert into t (c1) values ('{"id": "1", "name": "a"}'), ('{"id": "2", "name": "b"}'), ('{"id": "3", "name": "c"}'), ('{"id", "name": "d"}');注意，最后一个文档有问题，不是合格的 JSON 文档。
如果使用 DDL 直接修改字段的数据类型，会报错。
mysql> alter table t modify c1 json;ERROR 3140 (22032): Invalid JSON text: "Missing a colon after a name of object member." at position 5 in value for column '#sql-7e1c_1f6.c1'.下面，我们看看具体的升级步骤。
1）使用 json_valid 函数找出不满足 JSON 格式要求的文档。
mysql> select * from t where json_valid(c1) = 0;+----+---------------------+| id | c1 |+----+---------------------+| 4 | {"id", "name": "d"} |+----+---------------------+1 row in set (0.00 sec)2）处理不满足 JSON 格式要求的文档。
mysql> update t set c1='{"id": "4", "name": "d"}' where id=4;Query OK, 1 row affected (0.01 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 03）将 TEXT 字段修改为 JSON 字段。
mysql> select * from t where json_valid(c1) = 0;Empty set (0.00 sec)mysql> alter table t modify c1 json;Query OK, 4 rows affected (0.13 sec)Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0五、使用 JSON 时的注意事项
对于 JSON 类型，有以下几点需要注意：
1）在 MySQL 8.0.13 之前，不允许对 BLOB，TEXT，GEOMETRY，JSON 字段设置默认值。从 MySQL 8.0.13 开始，取消了这个限制。
设置时，注意默认值需通过小括号()括起来，否则的话，还是会提示 JSON 字段不允许设置默认值。
mysql> create table t(c1 json not null default (''));Query OK, 0 rows affected (0.03 sec)mysql> create table t(c1 json not null default '');ERROR 1101 (42000): BLOB, TEXT, GEOMETRY or JSON column 'c1' can't have a default value2）不允许直接创建索引，可创建函数索引。
3）JSON 列的最大大小和 LONGBLOB（LONGTEXT）一样，都是 4G。
4）插入时，单个文档的大小受到 max_allowed_packet 的限制，该参数最大是 1G。
六、Partial Updates
在 MySQL 5.7 中，对 JSON 文档进行更新，其处理策略是，删除旧的文档，再插入新的文档。即使这个修改很微小，只涉及几个字节，也会替换掉整个文档。很显然，这种处理方式的效率较为低下。
在 MySQL 8.0 中，针对 JSON 文档，引入了一项新的特性-Partial Updates（部分更新），支持 JSON 文档的原地更新。得益于这个特性，JSON 文档的处理性能得到了极大提升。
下面我们具体来看看。
1、使用 Partial Updates 的条件
为方便阐述，这里先构造测试数据。
create table t (id int auto_increment primary key, c1 json);insert into t (c1) values ('{"id": 1, "name": "a"}'), ('{"id": 2, "name": "b"}'), ('{"id": 3, "name": "c"}'), ('{"id": 4, "name": "d"}');mysql> select * from t;+----+------------------------+| id | c1 |+----+------------------------+| 1 | {"id": 1, "name": "a"} || 2 | {"id": 2, "name": "b"} || 3 | {"id": 3, "name": "c"} || 4 | {"id": 4, "name": "d"} |+----+------------------------+4 rows in set (0.00 sec)使用 Partial Updates 需满足以下条件：
1）被更新的列是 JSON 类型。
2）使用 JSON_SET，JSON_REPLACE，JSON_REMOVE 进行 UPDATE 操作，如，
update t set c1=json_remove(c1,'$.id') where id=1;不使用这三个函数，而显式赋值，就不会进行部分更新，如，
update t set c1='{"id": 1, "name": "a"}' where id=1;3）输入列和目标列必须是同一列，如，
update t set c1=json_replace(c1,'$.id',10) where id=1;否则的话，就不会进行部分更新，如，
update t set c1=json_replace(c2,'$.id',10) where id=1;4）变更前后，JSON 文档的空间使用不会增加。
关于最后一个条件，我们看看下面这个示例。
mysql> select *,json_storage_size(c1),json_storage_free(c1) from t where id=1;+----+------------------------+-----------------------+-----------------------+| id | c1 | json_storage_size(c1) | json_storage_free(c1) |+----+------------------------+-----------------------+-----------------------+| 1 | {"id": 1, "name": "a"} | 27 | 0 |+----+------------------------+-----------------------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update t set c1=json_remove(c1,'$.id') where id=1;Query OK, 1 row affected (0.01 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0mysql> select *,json_storage_size(c1),json_storage_free(c1) from t where id=1;+----+---------------+-----------------------+-----------------------+| id | c1 | json_storage_size(c1) | json_storage_free(c1) |+----+---------------+-----------------------+-----------------------+| 1 | {"name": "a"} | 27 | 9 |+----+---------------+-----------------------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update t set c1=json_set(c1,'$.id',3306) where id=1;Query OK, 1 row affected (0.01 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0mysql> select *,json_storage_size(c1),json_storage_free(c1) from t where id=1;+----+---------------------------+-----------------------+-----------------------+| id | c1 | json_storage_size(c1) | json_storage_free(c1) |+----+---------------------------+-----------------------+-----------------------+| 1 | {"id": 3306, "name": "a"} | 27 | 0 |+----+---------------------------+-----------------------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> update t set c1=json_set(c1,'$.id','mysql') where id=1;Query OK, 1 row affected (0.01 sec)Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0mysql> select *,json_storage_size(c1),json_storage_free(c1) from t where id=1;+----+------------------------------+-----------------------+-----------------------+| id | c1 | json_storage_size(c1) | json_storage_free(c1) |+----+------------------------------+-----------------------+-----------------------+| 1 | {"id": "mysql", "name": "a"} | 33 | 0 |+----+------------------------------+-----------------------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)示例中，用到了两个函数：JSON_STORAGE_SIZE 和 JSON_STORAGE_FREE ，前者用来获取 JSON 文档的空间使用情况，后者用来获取 JSON 文档在执行原地更新后的空间释放情况。
这里一共执行了三次 UPDATE 操作，前两次是原地更新，第三次不是。同样是 JSON_SET 操作，为什么第一次是原地更新，而第二次不是呢？
因为第一次的 JSON_SET 复用了 JSON_REMOVE 释放的空间。而第二次的 JSON_SET 执行的是更新操作，且 'mysql' 比 3306 需要更多的存储空间。
2、如何在 binlog 中开启 Partial Updates
Partial Updates 不仅仅适用于存储引擎层，还可用于主从复制场景。
主从复制开启 Partial Updates，只需将参数 binlog_row_value_options（默认为空）设置为 PARTIAL_JSON。
下面具体来看看，同一个 UPDATE 操作，开启和不开启 Partial Updates，在 binlog 中的记录有何区别。
update t set c1=json_replace(c1,'$.id',10) where id=1;不开启
### UPDATE `slowtech`.`t`### WHERE### @1=1### @2='{"id": "1", "name": "a"}'### SET### @1=1### @2='{"id": 10, "name": "a"}'开启
### UPDATE `slowtech`.`t`### WHERE### @1=1### @2='{"id": 1, "name": "a"}'### SET### @1=1### @2=JSON_REPLACE(@2, '$.id', 10)对比 binlog 的内容，可以看到，不开启，无论是修改前的镜像（before_image）还是修改后的镜像（after_image），记录的都是完整文档。而开启后，对于修改后的镜像，记录的是命令，而不是完整文档，这样可节省近一半的空间。
在将 binlog_row_value_options 设置为 PARTIAL_JSON 后，对于可使用 Partial Updates 的操作，在 binlog 中，不再通过 ROWS_EVENT 来记录，而是新增了一个 PARTIAL_UPDATE_ROWS_EVENT 的事件类型。
需要注意的是，binlog 中使用 Partial Updates，只需满足存储引擎层使用 Partial Updates 的前三个条件，无需考虑变更前后，JSON 文档的空间使用是否会增加。
3、关于 Partial Updates 的性能测试
首先构造测试数据，t 表一共有 16 个文档，每个文档近 10 MB。
create table t(id int auto_increment primary key, json_col json, name varchar(100) as (json_col->>'$.name'), age int as (json_col->'$.age'));insert into t(json_col) values(json_object('name', 'Joe', 'age', 24, 'data', repeat('x', 10 * 1000 * 1000))),(json_object('name', 'Sue', 'age', 32, 'data', repeat('y', 10 * 1000 * 1000))),(json_object('name', 'Pete', 'age', 40, 'data', repeat('z', 10 * 1000 * 1000))),(json_object('name', 'Jenny', 'age', 27, 'data', repeat('w', 10 * 1000 * 1000)));insert into t(json_col) select json_col from t;insert into t(json_col) select json_col from t;接下来，测试下述 SQL
update t set json_col = json_set(json_col, '$.age', age + 1);在以下四种场景下的执行时间：
分别执行 10 次，去掉最大值和最小值后求平均值。
最后的测试结果如下：
以 MySQL 5.7.36 的查询时间作为基准：
当然，在生产环境，我们一般很少将 binlog_row_image 设置为 MINIMAL。
但即使如此，只开启存储引擎层和 binlog 中的 Partial Updates，查询时间也比 MySQL 5.7 快 4.87 倍，性能提升还是比较明显的。
七、其它 JSON 函数
1、查询相关
1）JSON_CONTAINS(target, candidate[, path])
判断 target 文档是否包含 candidate 文档，如果包含，则返回 1，否则是 0。
mysql> set @j = '{"a": [1, 2], "b": 3, "c": {"d": 4}}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_contains(@j, '1', '$.a'),json_contains(@j, '1', '$.b');+-------------------------------+-------------------------------+| json_contains(@j, '1', '$.a') | json_contains(@j, '1', '$.b') |+-------------------------------+-------------------------------+| 1 | 0 |+-------------------------------+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_contains(@j,'{"d": 4}','$.a'),json_contains(@j,'{"d": 4}','$.c');+------------------------------------+------------------------------------+| json_contains(@j,'{"d": 4}','$.a') | json_contains(@j,'{"d": 4}','$.c') |+------------------------------------+------------------------------------+| 0 | 1 |+------------------------------------+------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)2）JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...)
判断指定的 path 是否存在，存在，则返回 1，否则是 0。
函数中的 one_or_all 可指定 one 或 all，one 是任意一个路径存在就返回 1，all 是所有路径都存在才返回 1。
mysql> set @j = '{"a": [1, 2], "b": 3, "c": {"d": 4}}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_contains_path(@j, 'one', '$.a', '$.e'), json_contains_path(@j, 'all', '$.a', '$.e');+---------------------------------------------+---------------------------------------------+| json_contains_path(@j, 'one', '$.a', '$.e') | json_contains_path(@j, 'all', '$.a', '$.e') |+---------------------------------------------+---------------------------------------------+| 1 | 0 |+---------------------------------------------+---------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_contains_path(@j, 'one', '$.c.d'),json_contains_path(@j, 'one', '$.a.d');+----------------------------------------+----------------------------------------+| json_contains_path(@j, 'one', '$.c.d') | json_contains_path(@j, 'one', '$.a.d') |+----------------------------------------+----------------------------------------+| 1 | 0 |+----------------------------------------+----------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)3）JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])
返回某个字符串（search_str）在 JSON 文档中的位置，其中，
mysql> set @j = '["abc", [{"k": "10"}, "def"], {"x":"abc"}, {"y":"bcd"}]';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_search(@j, 'one', 'abc'),json_search(@j, 'all', 'abc'),json_search(@j, 'all', 'ghi');+-------------------------------+-------------------------------+-------------------------------+| json_search(@j, 'one', 'abc') | json_search(@j, 'all', 'abc') | json_search(@j, 'all', 'ghi') |+-------------------------------+-------------------------------+-------------------------------+| "$[0]" | ["$[0]", "$[2].x"] | NULL |+-------------------------------+-------------------------------+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_search(@j, 'all', '%b%', NULL, '$[1]'), json_search(@j, 'all', '%b%', NULL, '$[3]');+---------------------------------------------+---------------------------------------------+| json_search(@j, 'all', '%b%', NULL, '$[1]') | json_search(@j, 'all', '%b%', NULL, '$[3]') |+---------------------------------------------+---------------------------------------------+| NULL | "$[3].y" |+---------------------------------------------+---------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)4）JSON_KEYS(json_doc[, path])
返回 JSON 文档最外层的 key，如果指定了 path，则返回该 path 对应元素最外层的 key。
mysql> select json_keys('{"a": 1, "b": {"c": 30}}');+---------------------------------------+| json_keys('{"a": 1, "b": {"c": 30}}') |+---------------------------------------+| ["a", "b"] |+---------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_keys('{"a": 1, "b": {"c": 30}}', '$.b');+----------------------------------------------+| json_keys('{"a": 1, "b": {"c": 30}}', '$.b') |+----------------------------------------------+| ["c"] |+----------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)5）JSON_VALUE(json_doc, path)
8.0.21 引入的，从 JSON 文档提取指定路径（path）的元素。
该函数的完整语法如下：
JSON_VALUE(json_doc, path [RETURNING type] [on_empty] [on_error])on_empty: {NULL | ERROR | DEFAULT value} ON EMPTYon_error: {NULL | ERROR | DEFAULT value} ON ERROR其中：
mysql> select json_value('{"item": "shoes", "price": "49.95"}', '$.item');+-------------------------------------------------------------+| json_value('{"item": "shoes", "price": "49.95"}', '$.item') |+-------------------------------------------------------------+| shoes |+-------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_value('{"item": "shoes", "price": "49.95"}', '$.price' returning decimal(4,2)) as price;+-------+| price |+-------+| 49.95 |+-------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_value('{"item": "shoes", "price": "49.95"}', '$.price1' error on empty);ERROR 3966 (22035): No value was found by 'json_value' on the specified path.mysql> select json_value('[1, 2, 3]', '$[1 to 2]' error on error);ERROR 3967 (22034): More than one value was found by 'json_value' on the specified path.mysql> select json_value('{"item": "shoes", "price": "49.95"}', '$.item' returning unsigned error on error) as price;ERROR 1690 (22003): UNSIGNED value is out of range in 'json_value'6）value MEMBER OF(json_array)
判断 value 是否是 JSON 数组的一个元素，如果是，则返回 1，否则是 0。
mysql> select 17 member of('[23, "abc", 17, "ab", 10]');+-------------------------------------------+| 17 member of('[23, "abc", 17, "ab", 10]') |+-------------------------------------------+| 1 |+-------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select cast('[4,5]' as json) member of('[[3,4],[4,5]]');+--------------------------------------------------+| cast('[4,5]' as json) member of('[[3,4],[4,5]]') |+--------------------------------------------------+| 1 |+--------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)7）JSON_OVERLAPS(json_doc1, json_doc2)
MySQL 8.0.17 引入的，用来比较两个 JSON 文档是否有相同的键值对或数组元素，如果有，则返回 1，否则是 0。如果两个参数都是标量，则判断这两个标量是否相等。
mysql> select json_overlaps('[1,3,5,7]', '[2,5,7]'),json_overlaps('[1,3,5,7]', '[2,6,8]');+---------------------------------------+---------------------------------------+| json_overlaps('[1,3,5,7]', '[2,5,7]') | json_overlaps('[1,3,5,7]', '[2,6,8]') |+---------------------------------------+---------------------------------------+| 1 | 0 |+---------------------------------------+---------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_overlaps('{"a":1,"b":2}', '{"c":3,"d":4,"b":2}');+-------------------------------------------------------+| json_overlaps('{"a":1,"b":2}', '{"c":3,"d":4,"b":2}') |+-------------------------------------------------------+| 1 |+-------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_overlaps('{"a":1,"b":2}', '{"c":3,"d":4,"b":10}');+--------------------------------------------------------+| json_overlaps('{"a":1,"b":2}', '{"c":3,"d":4,"b":10}') |+--------------------------------------------------------+| 0 |+--------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_overlaps('5', '5'),json_overlaps('5', '6');+-------------------------+-------------------------+| json_overlaps('5', '5') | json_overlaps('5', '6') |+-------------------------+-------------------------+| 1 | 0 |+-------------------------+-------------------------+1 row in set (0.00 sec)从 MySQL 8.0.17 开始，InnoDB 支持多值索引，可用在 JSON 数组中。当我们使用 JSON_CONTAINS、MEMBER OF、JSON_OVERLAPS 进行数组相关的操作时，可使用多值索引来加快查询。
2、修改相关
1）JSON_ARRAY_APPEND(json_doc, path, val[, path, val] ...)
向数组指定位置追加元素。如果指定 path 不存在，则不添加。
mysql> set @j = '["a", ["b", "c"], "d"]';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_array_append(@j, '$[0]', 1, '$[1][0]', 2, '$[3]', 3);+-----------------------------------------------------------+| json_array_append(@j, '$[0]', 1, '$[1][0]', 2, '$[3]', 3) |+-----------------------------------------------------------+| [["a", 1], [["b", 2], "c"], "d"] |+-----------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> set @j = '{"a": 1, "b": [2, 3], "c": 4}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_array_append(@j, '$.b', 'x', '#39;, 'z');+---------------------------------------------+| json_array_append(@j, '$.b', 'x', '#39;, 'z') |+---------------------------------------------+| [{"a": 1, "b": [2, 3, "x"], "c": 4}, "z"] |+---------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)2）JSON_ARRAY_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)
向数组指定位置插入元素。
mysql> set @j = '["a", ["b", "c"],{"d":"e"}]';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_array_insert(@j, '$[0]', 1);+----------------------------------+| json_array_insert(@j, '$[0]', 1) |+----------------------------------+| [1, "a", ["b", "c"], {"d": "e"}] |+----------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_array_insert(@j, '$[1]', cast('[1,2]' as json));+------------------------------------------------------+| json_array_insert(@j, '$[1]', cast('[1,2]' as json)) |+------------------------------------------------------+| ["a", [1, 2], ["b", "c"], {"d": "e"}] |+------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_array_insert(@j, '$[5]', 2);+----------------------------------+| json_array_insert(@j, '$[5]', 2) |+----------------------------------+| ["a", ["b", "c"], {"d": "e"}, 2] |+----------------------------------+1 row in set (0.00 sec)3）JSON_MERGE_PATCH(json_doc, json_doc[, json_doc] ...)
MySQL 8.0.3 引入的，用来合并多个 JSON 文档。其合并规则如下：
mysql> select json_merge_patch('[1, 2]', '[3, 4]'), json_merge_patch('[1, 2]', '{"a": 123}');+--------------------------------------+------------------------------------------+| json_merge_patch('[1, 2]', '[3, 4]') | json_merge_patch('[1, 2]', '{"a": 123}') |+--------------------------------------+------------------------------------------+| [3, 4] | {"a": 123} |+--------------------------------------+------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": 2}'),json_merge_patch('{ "a": 1, "b":2 }','{ "a": 3, "c":4 }');+------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a": 1}', '{"b": 2}') | json_merge_patch('{ "a": 1, "b":2 }','{ "a": 3, "c":4 }') |+------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+| {"a": 1, "b": 2} | {"a": 3, "b": 2, "c": 4} |+------------------------------------------+-----------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)# 如果第二个文档存在 null 值，文档合并后不会输出对应的 KEY。mysql> select json_merge_patch('{"a":1, "b":2}', '{"a":3, "b":null}');+---------------------------------------------------------+| json_merge_patch('{"a":1, "b":2}', '{"a":3, "b":null}') |+---------------------------------------------------------+| {"a": 3} |+---------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)4）JSON_MERGE_PRESERVE(json_doc, json_doc[, json_doc] ...)
MySQL 8.0.3 引入的，用来代替 JSON_MERGE。也是用来合并文档，但合并规则与 JSON_MERGE_PATCH 有所不同。
mysql> select json_merge_preserve('1','2'),json_merge_preserve('[1, 2]', '[3, 4]');+------------------------------+-----------------------------------------+| json_merge_preserve('1','2') | json_merge_preserve('[1, 2]', '[3, 4]') |+------------------------------+-----------------------------------------+| [1, 2] | [1, 2, 3, 4] |+------------------------------+-----------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_merge_preserve('[1, 2]', '{"a": 123}'), json_merge_preserve('{"a": 123}', '[3,4]');+---------------------------------------------+--------------------------------------------+| json_merge_preserve('[1, 2]', '{"a": 123}') | json_merge_preserve('{"a": 123}', '[3,4]') |+---------------------------------------------+--------------------------------------------+| [1, 2, {"a": 123}] | [{"a": 123}, 3, 4] |+---------------------------------------------+--------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"b": 2}'), json_merge_preserve('{ "a": 1, "b":2 }','{ "a": 3, "c":4 }');+---------------------------------------------+--------------------------------------------------------------+| json_merge_preserve('{"a": 1}', '{"b": 2}') | json_merge_preserve('{ "a": 1, "b":2 }','{ "a": 3, "c":4 }') |+---------------------------------------------+--------------------------------------------------------------+| {"a": 1, "b": 2} | {"a": [1, 3], "b": 2, "c": 4} |+---------------------------------------------+--------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)5）JSON_MERGE(json_doc, json_doc[, json_doc] ...)
与 JSON_MERGE_PRESERVE 作用一样，从 MySQL 8.0.3 开始不建议使用，后续会移除。
3、其它辅助函数
1）JSON_QUOTE(string)
生成有效的 JSON 字符串，主要是对一些特殊字符（如双引号）进行转义。
mysql> select json_quote('null'), json_quote('"null"'), json_quote('[1, 2, 3]');+--------------------+----------------------+-------------------------+| json_quote('null') | json_quote('"null"') | json_quote('[1, 2, 3]') |+--------------------+----------------------+-------------------------+| "null" | ""null"" | "[1, 2, 3]" |+--------------------+----------------------+-------------------------+1 row in set (0.00 sec)除此之外，也可通过 CAST(value AS JSON) 进行类型转换。
2）JSON_UNQUOTE(json_val)
将 JSON 转义成字符串输出。
mysql> select c2->'$.ename',json_unquote(c2->'$.ename'), -> json_valid(c2->'$.ename'),json_valid(json_unquote(c2->'$.ename')) from t;+---------------+-----------------------------+---------------------------+-----------------------------------------+| c2->'$.ename' | json_unquote(c2->'$.ename') | json_valid(c2->'$.ename') | json_valid(json_unquote(c2->'$.ename')) |+---------------+-----------------------------+---------------------------+-----------------------------------------+| "jack" | jack | 1 | 0 || "mark" | mark | 1 | 0 |+---------------+-----------------------------+---------------------------+-----------------------------------------+2 rows in set (0.00 sec)直观地看，没加 JSON_UNQUOTE 字符串会用双引号引起来，加了 JSON_UNQUOTE 就没有。但本质上，前者是 JSON 中的 STRING 类型，后者是 MySQL 中的字符类型，这一点可通过 JSON_VALID 来判断。
3）JSON_OBJECTAGG(key, value)
取表中的两列作为参数，其中，第一列是 key，第二列是 value，返回 JSON 对象。如，
mysql> select * from emp;+--------+----------+--------+| deptno | ename | sal |+--------+----------+--------+| 10 | emp_1001 | 100.00 || 10 | emp_1002 | 200.00 || 20 | emp_1003 | 300.00 || 20 | emp_1004 | 400.00 |+--------+----------+--------+4 rows in set (0.00 sec)mysql> select json_objectagg(ename,sal) from emp;+----------------------------------------------------------------------------------+| json_objectagg(ename,sal) |+----------------------------------------------------------------------------------+| {"emp_1001": 100.00, "emp_1002": 200.00, "emp_1003": 300.00, "emp_1004": 400.00} |+----------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select deptno,json_objectagg(ename,sal) from emp group by deptno;+--------+------------------------------------------+| deptno | json_objectagg(ename,sal) |+--------+------------------------------------------+| 10 | {"emp_1001": 100.00, "emp_1002": 200.00} || 20 | {"emp_1003": 300.00, "emp_1004": 400.00} |+--------+------------------------------------------+2 rows in set (0.00 sec)4）JSON_ARRAYAGG(col_or_expr)
将列的值聚合成 JSON 数组，注意，JSON 数组中元素的顺序是随机的。
mysql> select json_arrayagg(ename) from emp;+--------------------------------------------------+| json_arrayagg(ename) |+--------------------------------------------------+| ["emp_1001", "emp_1002", "emp_1003", "emp_1004"] |+--------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select deptno,json_arrayagg(ename) from emp group by deptno;+--------+--------------------------+| deptno | json_arrayagg(ename) |+--------+--------------------------+| 10 | ["emp_1001", "emp_1002"] || 20 | ["emp_1003", "emp_1004"] |+--------+--------------------------+2 rows in set (0.00 sec)5）JSON_PRETTY(json_val)
将 JSON 格式化输出。
mysql> select json_pretty("[1,3,5]");+------------------------+| json_pretty("[1,3,5]") |+------------------------+| [ 1, 3, 5] |+------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_pretty('{"a":"10","b":"15","x":"25"}');+---------------------------------------------+| json_pretty('{"a":"10","b":"15","x":"25"}') |+---------------------------------------------+| { "a": "10", "b": "15", "x": "25"} |+---------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)6）JSON_STORAGE_FREE(json_val)
MySQL 8.0 新增的，与 Partial Updates 有关，用于计算 JSON 文档在进行部分更新后的剩余空间。
7）JSON_STORAGE_SIZE(json_val)
MySQL 5.7.22 引入的，用于计算 JSON 文档的空间使用情况。
8）JSON_DEPTH(json_doc)
返回 JSON 文档的最大深度。对于空数组，空对象，标量值，其深度为 1。
mysql> select json_depth('{}'),json_depth('[10, 20]'),json_depth('[10, {"a": 20}]');+------------------+------------------------+-------------------------------+| json_depth('{}') | json_depth('[10, 20]') | json_depth('[10, {"a": 20}]') |+------------------+------------------------+-------------------------------+| 1 | 2 | 3 |+------------------+------------------------+-------------------------------+1 row in set (0.00 sec)9）JSON_LENGTH(json_doc[, path])
返回 JSON 文档的长度，其计算规则如下：
mysql> select json_length('"abc"');+----------------------+| json_length('"abc"') |+----------------------+| 1 |+----------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_length('[1, 2, {"a": 3}]');+---------------------------------+| json_length('[1, 2, {"a": 3}]') |+---------------------------------+| 3 |+---------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_length('{"a": 1, "b": {"c": 30}}');+-----------------------------------------+| json_length('{"a": 1, "b": {"c": 30}}') |+-----------------------------------------+| 2 |+-----------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_length('{"a": 1, "b": {"c": 30}}', '$.a');+------------------------------------------------+| json_length('{"a": 1, "b": {"c": 30}}', '$.a') |+------------------------------------------------+| 1 |+------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)10）JSON_TYPE(json_val)
返回 JSON 值的类型。
mysql> select json_type('123');+------------------+| json_type('123') |+------------------+| INTEGER |+------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_type('"abc"');+--------------------+| json_type('"abc"') |+--------------------+| STRING |+--------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_type(cast(now() as json));+--------------------------------+| json_type(cast(now() as json)) |+--------------------------------+| DATETIME |+--------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_type(json_extract('{"a": [10, true]}', '$.a'));+-----------------------------------------------------+| json_type(json_extract('{"a": [10, true]}', '$.a')) |+-----------------------------------------------------+| ARRAY |+-----------------------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)11）JSON_VALID(val)
判断给定值是否是有效的 JSON 文档。
mysql> select json_valid('hello'), json_valid('"hello"');+---------------------+-----------------------+| json_valid('hello') | json_valid('"hello"') |+---------------------+-----------------------+| 0 | 1 |+---------------------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)12）JSON_TABLE(expr, path COLUMNS (column_list) [AS] alias)
从 JSON 文档中提取数据并以表格的形式返回。
该函数的完整语法如下：
JSON_TABLE( expr, path COLUMNS (column_list)) [AS] aliascolumn_list: column[, column][, ...]column: name FOR ORDINALITY | name type PATH string_path [on_empty] [on_error] | name type EXISTS PATH string_path | NESTED [PATH] path COLUMNS (column_list)on_empty: {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON EMPTYon_error: {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON ERROR其中，
select * from json_table( '[{"x":2, "y":"8", "z":9, "b":[1,2,3]}, {"x":"3", "y":"7"}, {"x":"4", "y":6, "z":10}]', "$[*]" columns( id for ordinality, xval varchar(100) path "$.x", yval varchar(100) path "$.y", z_exist int exists path "$.z", nested path '$.b[*]' columns (b INT PATH '#39;) ) ) as t;+------+------+------+---------+------+| id | xval | yval | z_exist | b |+------+------+------+---------+------+| 1 | 2 | 8 | 1 | 1 || 1 | 2 | 8 | 1 | 2 || 1 | 2 | 8 | 1 | 3 || 2 | 3 | 7 | 0 | NULL || 3 | 4 | 6 | 1 | NULL |+------+------+------+---------+------+5 rows in set (0.00 sec)13）JSON_SCHEMA_VALID(schema,document)
判断 document （ JSON 文档 ）是否满足 schema （ JSON 对象）定义的规范要求。完整的规范要求可参考 Draft 4 of the JSON Schema specification （https://json-schema.org/specification-links.html#draft-4）。如果不满足，可通过 JSON_SCHEMA_VALIDATION_REPORT() 获取具体的原因。
以下面这个 schema 为例。
set @schema = '{ "type": "object", "properties": { "latitude": { "type": "number", "minimum": -90, "maximum": 90 }, "longitude": { "type": "number", "minimum": -180, "maximum": 180 } }, "required": ["latitude", "longitude"]}';它的要求如下：
下面通过具体的 document 来测试一下。
mysql> set @document = '{"latitude": 63.444697,"longitude": 10.445118}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_schema_valid(@schema, @document);+---------------------------------------+| json_schema_valid(@schema, @document) |+---------------------------------------+| 1 |+---------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> set @document = '{"latitude": 63.444697}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_schema_valid(@schema, @document);+---------------------------------------+| json_schema_valid(@schema, @document) |+---------------------------------------+| 0 |+---------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_pretty(json_schema_validation_report(@schema, @document))G*************************** 1. row ***************************json_pretty(json_schema_validation_report(@schema, @document)): { "valid": false, "reason": "The JSON document location '#' failed requirement 'required' at JSON Schema location '#'", "schema-location": "#", "document-location": "#", "schema-failed-keyword": "required"}1 row in set (0.00 sec)mysql> set @document = '{"latitude": 91,"longitude": 0}';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> select json_schema_valid(@schema, @document);+---------------------------------------+| json_schema_valid(@schema, @document) |+---------------------------------------+| 0 |+---------------------------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select json_pretty(json_schema_validation_report(@schema, @document))G*************************** 1. row ***************************json_pretty(json_schema_validation_report(@schema, @document)): { "valid": false, "reason": "The JSON document location '#/latitude' failed requirement 'maximum' at JSON Schema location '#/properties/latitude'", "schema-location": "#/properties/latitude", "document-location": "#/latitude", "schema-failed-keyword": "maximum"}1 row in set (0.00 sec)八、总结
如果要使用 JSON 类型，推荐使用 MySQL 8.0。相比于 MySQL 5.7，Partial update 带来的性能提升还是十分明显的。
Partial update 在存储引擎层是默认开启的，binlog 中是否开启取决于 binlog_row_value_options 。该参数默认为空，不会开启 Partial update，建议设置为 PARTIAL_JSON。
注意使用 Partial update 的前提条件。
当我们使用 JSON_CONTAINS、MEMBER OF、JSON_OVERLAPS 进行数组相关的操作时，可使用 MySQL 8.0.17 引入的多值索引来加快查询。
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参考资料
作者丨陈臣
来源丨公众号：MySQL实战（ID：MySQLInAction）
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