一 写在前面

本系列文章基于 5.7.12 版本讲述MySQL的新特性。从安装，文件结构，SQL ,优化 ，运维层面 复制，GITD等几个方面展开介绍 5.7 的新特性和功能。同时也建议大家跟踪官方blog和官方文档，以尽快知悉其新的变化。本文将重点介绍新版本对JSON格式的支持。

5.1  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)

其他函数的用法请感兴趣的读者朋友自行参考《官方文档》

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。

5.2 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。详细的信息请参考《官方文档》，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 2\G

*************************** 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)

参考文章[1] 《MySQL 5.7 官方文档》

[2] 《MySQL 5.7 初探》

[3] 《MySQL 5.7新特性之一》

[4] 《》

[5] 《》

[6] 《MySQL 5.7新特性之四》