Mysql5.7的json存储以及sys schema是怎么样的
发布时间：2022-01-13 12:05:39 所属栏目：MySql教程 来源：互联网
导读：今天就跟大家聊聊有关Mysql5.7的json存储以及sys schema是怎么样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。 重点介绍新版本对JSON格式的支持。 1 支持JSON 从MySQL 5.7.8 开始，MySQL
|
今天就跟大家聊聊有关Mysql5.7的json存储以及sys schema是怎么样的，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。 重点介绍新版本对JSON格式的支持。 1 支持JSON 从MySQL 5.7.8 开始，MySQL支持原生的JSON格式，即有独立的json类型，用于存放 json格式的数据。JSON 格式的数据并不是以string格式存储于数据库而是以内部的binary 格式，以便于快速的定位到json 格式中值。 在插入和更新操作时MySQL会对JSON 类型做校验，已检查数据是否符合json格式，如果不符合则报错。同时5.7.8 版本提供了四种JSON相关的函数，从而不用遍历全部数据。 a 创建: JSON_ARRAY(), JSON_MERGE(), JSON_OBJECT() b 修改: JSON_APPEND(), JSON_ARRAY_APPEND(), JSON_ARRAY_INSERT(), JSON_INSERT(), JSON_QUOTE(), JSON_REMOVE(), JSON_REPLACE(), JSON_SET(), and JSON_UNQUOTE() c 查询: JSON_CONTAINS(), JSON_CONTAINS_PATH(), JSON_EXTRACT(), JSON_KEYS(),JSON_SEARCH(). d 属性: JSON_DEPTH(), JSON_LENGTH(), JSON_TYPE() JSON_VALID(). 我们通过简单的例子来对json有一定的认识。 创建 mysql> SELECT JSON_ARRAY('id', 1, 'name', 'dba@youzan'); +-------------------------------------------+ | JSON_ARRAY('id', 1, 'name', 'dba@youzan') | +-------------------------------------------+ | ["id", 1, "name", "dba@youzan"] | +-------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> SELECT JSON_OBJECT('id', 1, 'name', 'dba@youzan'); +--------------------------------------------+ | JSON_OBJECT('id', 1, 'name', 'dba@youzan') | +--------------------------------------------+ | {"id": 1, "name": "dba@youzan"} | +--------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 初始化 create table json_test ( id int(11) PRIMARY KEY NOT NULL auto_increment, data json ) engine=innodb default charset=utf8; insert into json_test values (1,'{ "DBA": [ { "firstName": "yi", "lastName":"yang", "email": "dba@youzan.com" }], "SA": [{ "firstName": "you", "lastName": "zan", "email": "sa@youzan.com" }], "PE": [{ "firstName": "xiao", "lastName": "xiao", "email": "pe@youzan.com" }] }') 修改 mysql> select * from json_test G *************************** 1. row *************************** id: 1 data: {"PE": [{"email": "pe@youzan.com", "lastName": "xiao", "firstName": "xiao"}], "SA": [{"email": "sa@youzan.com", "lastName": "zan", "firstName": "you"}], "DBA": [{"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "yi"}]} 1 row in set (0.00 sec) mysql> update json_test set data=json_array_append(data,'$.DBA','{"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "qilong"}') where id=1; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from json_test G *************************** 1. row *************************** id: 1 data: {"PE": [{"email": "pe@youzan.com", "lastName": "xiao", "firstName": "xiao"}], "SA": [{"email": "sa@youzan.com", "lastName": "zan", "firstName": "you"}], "DBA": [{"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "yi"}, "{"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "qilong"}"]} 1 row in set (0.00 sec) 删除 mysql> update json_test set data=json_remove(data,'$.DBA[1]') where id=1; Query OK, 1 row affected (0.01 sec) Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0 mysql> select * from json_test G *************************** 1. row *************************** id: 1 data: {"PE": [{"email": "pe@youzan.com", "lastName": "xiao", "firstName": "xiao"}], "SA": [{"email": "sa@youzan.com", "lastName": "zan", "firstName": "you"}], "DBA": [{"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "yi"}]} 1 row in set (0.00 sec) -- 删除语句 update history_tab_sum set data=json_remove(data,'$."2017.11.28"') ; -- 更新 -- update history_tab_sum set total=json_replace(total,'$."2017-11-28"',id); -- 插入： UPDATE history_tab_sum set data=JSON_MERGE(data,'{"2017-11-28":3344}') where id=10283; -- append update history_tab_sum set data=json_array_append(data,'$."2017-11-28"',id) where id=10283; 查看 json的key mysql> SELECT id,json_keys(data) as "keys" FROM json_test; +----+---------------------+ | id | keys | +----+---------------------+ | 1 | ["PE", "SA", "DBA"] | +----+---------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 查看DBA对应的值 mysql> SELECT id,json_extract(data,'$.DBA[0]') from json_test; +----+--------------------------------------------------------------------+ | id | json_extract(data,'$.DBA[0]') | +----+--------------------------------------------------------------------+ | 1 | {"email": "dba@youzan.com", "lastName": "yang", "firstName": "yi"} | +----+--------------------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) MySQL 5.7 版本提供的json格式以及对应的操作函数极丰富了MySQL的存储格式,可以在一定程度上和Mongodb和pg竞争，对于经常使用MySQL varchar 存储json的业务是一个福音。同时再强调一下对于OLTP业务的表结构设计 尽可能的避免大字段存储。一来是减少不必要的查询带来的IO，带宽，内存方面的影响 二来是 避免因为表大小太大导致的ddl 时间成本增加系统风险。 2 sys schema MySQL 5.7 版本新增了sys 数据库,该库通过视图的形式把information_schema 和performance_schema结合起来，查询出更加令人容易理解的数据，帮助DBA快速获取数据库系统的各种纬度的元数据信息，帮助DBA和开发快速定位性能瓶颈。这里给两个例子能直观的了解sys 功能的强大。 mysql> select * from sys.schema_table_statistics limit 2G *************************** 1. row *************************** table_schema: yang table_name: json_test total_latency: 1.81 ms rows_fetched: 21 fetch_latency: 1.45 ms rows_inserted: 2 insert_latency: 192.67 us rows_updated: 2 update_latency: 166.94 us rows_deleted: 0 delete_latency: 0 ps io_read_requests: 54 io_read: 4.21 KiB io_read_latency: 289.37 us io_write_requests: 43 io_write: 388.53 KiB io_write_latency: 703.51 us io_misc_requests: 75 io_misc_latency: 40.02 ms ##直接查看未使用过的索引 ，方便吗？ mysql> SELECT * FROM schema_unused_indexes; +---------------+-------------+------------+ | object_schema | object_name | index_name | +---------------+-------------+------------+ | yang | t | idx_a | | yang | yy | idx_nm | +---------------+-------------+------------+ 2 rows in set (0.00 sec) 看完上述内容，你们对Mysql5.7的json存储以及sys schema是怎么样的有进一步的了解吗？ （编辑：大连站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
站长推荐