MySQL 中的 JSON 查询案例详解

本文主要是介绍MySQL 中的 JSON 查询案例详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《MySQL中的JSON查询案例详解》：本文主要介绍MySQL的JSON查询的相关知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧...

MySQL 的 JSON 路径格式

MySQL 使用特定的 JSON 路径表达式语法来导航和提取 JSON 文档中的数据

基本结构

MySQL 中的 JSON 路径遵循以下通用格式

$[路径组件]

路径组件详解

| 操作符       | 描述      | 示例                  |
| ----------- | --------- | --------------------- |
| $           | 根对象     | $                    |
| . 或 []     | 成员访问   | $.name 或 $['name']   |
| [*]         | 数组通配符 | $.items[*]            |
| [n]         | 数组索引   | $[0]                 |
| [m to n]    | 数组范围   | $[1 to 3]            |
| **          | 递归通配符 | $**.price             |

1. 根对象 ($)

$ 表示整个 JSON 文档

2. 成员访问 (. 或 [])

点号表示法：$.store.book
括号表示法：$['store']['book']
当键名包含特殊字符或空格时使用括号表示法

3. 数组访问

所有元素：$[*] 或 $.array[*]
指定索引：$[0] 计数是从0开始
范围：$[1 to 3]（MySQL 8.0.26+）

4. 通配符

* 匹配当前层级所有成员/元素
** 递归搜索所有路径（MySQL 8.0.26+）

特殊语法元素

1. 过滤表达式 (MySQL 8.0.4+)

$.items[?(@.price > 10)]

? 引入过滤表达式

@ 表示当前元素

2. 路径范围 (MySQL 8.0.26+)

$[1 to 3]       // 第1到第3个元素
$[last-1]       // 倒数第二个元素
$[last-2 to last] // 最后三个元素

实际示例

简单路径

-- 提取标量值
SELECT JSON_EXTRACT('{"name": "张三", "age": 30}', '$.name');
-- 数组元素, 输出 "b", 注意是带双引号的
SELECT JSON_EXTRACT('["a", "b", "c"]', '$[1]');

复杂路径

-- 嵌套对象
SELECT JSON_EXTRACT('{"store": {"book": {"title": "MySQL指南"}}}', '$.store.book.title');
-- 对象数组
SELECT JSON_EXTRACT('{"items": [{"id": 1}, {"id": 2}]}', '$.items[*].id');

简写操作符

MySQL 提供常用操作的简写形式

-> : 等同于 JSON_EXTRACT()
->> : 等同于 JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT())

-- 以下两种写法等价：
SELECT json_column->'$.name';
SELECT JSON_EXTRACT(json_column, '$.name');
-- 以下两种写法等价（返回去除引号的字符串）：
SELECT json_column->>'$.name';
SELECT JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(json_column, '$.name'));

注意

路径表达式区分大小写
不存在的路径返回 NULL（不会报错）
** 递归操作符可能影响性能
过滤表编程达式支持比较运算符：=、!=、<、> 等

MySQL 的 JSON_TABLE 函数

使用过 JSON_EXTRACT 函数都知道, 这样获取的结果还不是真正的行列结构, MySQL 8.0 引入的 JSON_TABLE 函数可以将 JSON 数据转换为关系型表格格式, 将数组中的每个元素转换成表格中的一行数据.

JSON_TABLE 的功能

将 JSON 数组展开为多行记录
提取嵌套的 JSON 对象属性
将半结构化数据转为结构化数据

JSON_TABLE 用法

JSON_TABLE(
    json_doc,       -- JSON 类型的字段或值
    path_expression -- JSON 路径表达式
    COLUMNS(     python   -- 新表的列定义
        column_name column_type PATH json_path [on_empty] [on_error],
        ...
    )
) [AS] alias

参数说明

json_doc：可以是 JSON 字符串字面量, 或者表中的 JSON 类型列
path_expression：指向要展开的 JSON 数组的路径
COLUMNS：定义输出列的结构
column_name：生成的列名
column_type：数据类型（如 VARCHAR, INT, JSON 等）
PATH：指定数据提取路径
alias：必须提供的表别名

实际案例

将整数数组展开为一列多行

SELECT *
FROM JSON_TABLE(
    '[1, 2, 3]',
    '$[*]' COLUMNS(
        rowid FOR ORDINALITY,
        value INT PATH '$'
    )
) AS t;

输出

rowid | value
------+-------
1 | 1
2 |www.chinasem.cn 2
3 | 3

将对象数组展开为多列多行

SELECT *
FROM JSON_TABLE(
    '[{"name":"张三","age":25},{"name":"李四","age":30}]',
    '$[*]' COLUMNS(
        name VARCHAR(20) PATH '$.name',
        age INT PATH '$.age',
        adult VARCHAR(3) PATH '$.age' DEFAULT '否' ON EMPTY
    )
) AS t;

输出

name | age | adult
-----+-----+------
张三 | 25 | 否
李四 | 30 | 否

在数据表中展开

如果JSON是表中的一个字段, 可以使用 table_1 CROSS JOIN JSON_TABLE(...) 展开, 例如一个表 v_video 的字段 result 为 JSON 字段, 需要展开 result 中的一个成员 sequences, 写成SQL如下

SELECT 
    e.id,
    e.match_id,
    e.result->>'$.id' AS json_id,
    j.tag->>'$.sf' AS sf_value,
    j.tag->>'$.ef' AS ef_value,
    j.tag->>'$.ef' - j.tag->>'$.sf'AS duration
pythonFROM 
    v_video e
        CROSS JOIN JSON_TABLE(
            e.result->'$.sequences',
            '$[*]' COLUMNS (
                tag JSON PATH '$'
            )
        ) AS j ON e.match_id = 294

上面的SQL, 通过 CROSS JOIN JSON_TABLE 将每一行 e.result 字段下的 sequences 数组展开, 每个数组元素成为新字段 tag, 这时候还是一个 JSON, 然后在SELECT 中通过->>抽取其中的值, 得到完全展开的一个新表.

高级用法

FOR ORDINALITY 子句

生成自增的行号列

COLUMNS(
    id FOR ORDINALITY,
    ...
)

嵌套路径处理

COLUMNS(
    NESTED PATH '$.nested_obj' COLUMNS(
        sub_col1 INT PATH '$.prop1',
        sub_col2 VARCHAR(10) PATH '$.prop2'
    )
)

上面的例子用嵌套可以改写为

SELECT 
    j.id,
    j.sf,
    j.ef,
    j.ef - j.sf AS duration
FROM 
    v_video e
CROSS JOIN 
    JSON_TABLE(
        e.result->'$.sequences',
        '$[*]' COLUMNS (
            id FOR ORDINALITY,
            NESTED PATH '$' COLUMNS(
                ef INT PATH '$.ef',
                sf INT PATH '$.sf'
            )
        )
    ) AS j ON e.match_id = 294

上面的SQL, 通过 NESTED PATH ... COLUMNS(...) 将展开后数组中的一个JSON元素进一步展开为多个字段.

错误处理

COLUMNS(
    ef INT PATH '$.ef' NULL ON EMPTY NULL ON ERROR,
    sf INT PATH '$.sf' DEFAULT '0' ON EMPTY NULL ON ERROR
)

格式是

on_empty:
    {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON EMPTY
on_error:
    {NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON ERROR

注意事项

MySQL 版本要高于8.0
路径表达式必须指向 JSON 数组, 注意是数组
必须为结果集指定别名
在 FROM 子句和 JOIN 子句中都可以使用
在性能上, 对大数据集使用 JSON_TABLE 可能较慢, 可以为 JSON 列创建函数索引提高查询性能

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