详解MySQL中JSON数据类型用法及与传统JSON字符串对比

本文主要是介绍详解MySQL中JSON数据类型用法及与传统JSON字符串对比，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！

《详解MySQL中JSON数据类型用法及与传统JSON字符串对比》MySQL从5.7版本开始引入了JSON数据类型,专门用于存储JSON格式的数据,本文将为大家简单介绍一下MySQL中JSON数据类型...

前言

mysql从 5.7 版本开始引入了 JSON 数据类型，专门用于存储 JSON 格式的数据。与传统的将 JSON 作为字符串存储在 VARCHAR 或 TEXpythonT 字段中相比，JSON 数据类型提供了更好的存储效率和查询性能。

基本用法

-- 创建包含JSON字段的表
CREATE TABLE products (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    attributes JSON,
    json_string TEXT
);

-- 插入JSON数据
INSERT INTO products (name, attributes, json_stringandroid) VALUES (
    'Laptop',
    '{"brand": "Dell", "specs": {"cpu": "i7", "ram": "16GB"}, "tags": ["electronics", "computer"]}',
    '{"brand": "Dell", "specs": {"cpu": "i7", "ram": "16GB"}, "tags": ["electronics", "computer"]}'
);

JSON数据类型 vs 传统JSON字符串

1. 存储China编程方式

JSON数据类型：以优化的二进制格式存储，解析后的结构

传统JSON字符串：纯文本存储，需要每次使用时解析

2. 查询方式对比

使用LIKE查询传统JSON字符串

-- 查询品牌为Dell的产品（传统JSON字符串方式）
SELECT * FROM products WHERE json_string LIKE http://www.chinasem.cn'%"brand": "Dell"%';

这种方式的缺点：

无法使用索引
可能产生误匹配（如值中包含相同字符串）
性能差，需要全表扫描

使用JSON函数查询JSON数据类型

-- 查询品牌为Dell的产品（JSON数据类型方式）
SELECT * FROM products WHERE JSON_EXTRACT(attributes, '$.brand') = 'Dell';
-- 或使用箭头语法（MySQL 8.0+）
SELECT * FROM products WHERE attributes->'$.brand' = '"Dell"';

优点：

可以使用生成的列和索引
精确查询，不会误匹配
性能更好

3. 索引支持

JSON字段可以通过生成列添加索引：

-- 为JSON字段的brand属性创建索引
ALTER TABLE products ADD COLUMN brand VARCHAR(50) 
    GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(attributes->'$.brand')) STORED;
CREATE INDEX idx_brand ON products(brand);

JSON存储www.chinasem.cn对象和数组的性能考虑

1. 存储对象

{
  "brand": "Dell",
  "specs": {
    "cpu": "i7",
    "ram": "16GB"
  }
}

查询性能：直接访问嵌套属性比传统JSON字符串解析快得多
索引：可以为嵌套属性创建索引（通过生成列）

2. 存储数组

{
  "tags": ["electronics", "computer", "laptop"]
}

查询包含特定元素的数组：

SELECT * FROM products WHERE JSON_CONTAINS(attributes->'$.tags', '"electronics"');

性能考虑：

数组查询通常比简单属性查询慢
大数组可能影响性能
考虑将频繁查询的数组元素提取到单独的表中

性能对比总结

特性	JSON数据类型	传统JSON字符串
存储效率	高	低
查询性能	高	低
索引支持	支持	不支持
复杂查询能力	强	弱
嵌套对象访问性能	高	低
数组操作性能	中	低
数据验证	有	无