MySQL前沿技术与新特性之：`MySQL`的`NoSQL`能力：其在`document store`中的应用。

MySQL 的 NoSQL 能力：Document Store 应用

大家好，今天我们来聊聊一个可能让你有点意外的话题：MySQL 的 NoSQL 能力，以及它作为 Document Store 的应用。很多人一提到 MySQL，首先想到的就是关系型数据库，表、行、列、SQL 查询。但实际上，MySQL 在 5.7 版本之后，通过引入 JSON 数据类型和相关函数，已经具备了相当可观的 NoSQL 能力，尤其是在处理文档型数据方面。

1. NoSQL 与 Document Store 的概念回顾

在深入 MySQL 之前，我们先快速回顾一下 NoSQL 和 Document Store 的基本概念。

• NoSQL (Not Only SQL)：它并非指“不是 SQL”，而是指“不仅仅是 SQL”。NoSQL 数据库是一类非关系型数据库，它们在数据模型、查询方式、可扩展性等方面与传统的关系型数据库有所不同。常见的 NoSQL 数据库类型包括：

  • 键值存储 (Key-Value Store)：如 Redis、Memcached。
  • 文档数据库 (Document Store)：如 MongoDB、Couchbase。
  • 列式数据库 (Column-Family Store)：如 Cassandra、HBase。
  • 图形数据库 (Graph Database)：如 Neo4j。

• Document Store (文档数据库)：文档数据库以文档作为存储和查询的基本单元。这里的“文档”通常是指 JSON 或 XML 格式的数据。文档数据库的优点在于：

  • 灵活性：文档的结构可以动态变化，无需预先定义严格的 Schema。
  • 易用性：文档的结构与应用程序中的对象模型往往比较接近，方便开发。
  • 可扩展性：通常具有良好的水平扩展能力。

2. MySQL 的 JSON 数据类型与 NoSQL 能力

MySQL 从 5.7 版本开始引入了 JSON 数据类型，这意味着我们可以在 MySQL 表中存储 JSON 文档。这为 MySQL 赋予了处理半结构化数据的能力，使其在一定程度上具备了 NoSQL 数据库的特性。

2.1 JSON 数据类型的定义与存储

在 MySQL 中，我们可以像定义其他数据类型一样定义 JSON 类型的列：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255),
    details JSON
);

details 列现在可以存储任何有效的 JSON 文档。MySQL 会自动验证 JSON 的有效性，并以优化的二进制格式存储，以提高查询效率。

2.2 JSON 函数：查询与操作

MySQL 提供了丰富的 JSON 函数，用于查询、修改和操作 JSON 文档。以下是一些常用的函数：

• JSON_EXTRACT(json_doc, path) 或 json_doc->path 或 json_doc->>'path': 从 JSON 文档中提取指定路径的值。-> 和 ->> 是简写形式，-> 返回JSON对象，->> 返回字符串。
• JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] ...): 在 JSON 文档中设置指定路径的值。
• JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...): 在 JSON 文档中插入指定路径的值（如果路径不存在）。
• JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...): 在 JSON 文档中替换指定路径的值（如果路径存在）。
• JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...): 从 JSON 文档中删除指定路径的值。
• JSON_CONTAINS(json_doc, target[, path]): 检查 JSON 文档是否包含指定的 JSON 片段。
• JSON_ARRAY([val[, val] ...]): 创建一个 JSON 数组。
• JSON_OBJECT([key, val[, key, val] ...]): 创建一个 JSON 对象。

2.3 示例：产品信息的存储与查询

假设我们有一个产品表，details 列存储产品的详细信息，如规格、颜色、尺寸等。

INSERT INTO products (name, details) VALUES (
    'T-Shirt',
    '{
        "color": "red",
        "size": ["S", "M", "L"],
        "material": "cotton",
        "price": 29.99
    }'
);

INSERT INTO products (name, details) VALUES (
    'Jeans',
    '{
        "color": "blue",
        "size": [30, 32, 34, 36],
        "material": "denim",
        "price": 79.99
    }'
);

我们可以使用 JSON 函数来查询产品信息：

-- 查询所有颜色为红色的产品
SELECT name FROM products WHERE JSON_EXTRACT(details, '$.color') = 'red';
SELECT name FROM products WHERE details->'$.color' = 'red';
SELECT name FROM products WHERE details->>'$.color' = 'red';

-- 查询所有价格大于 50 的产品
SELECT name FROM products WHERE JSON_EXTRACT(details, '$.price') > 50;
SELECT name FROM products WHERE details->'$.price' > 50; -- 注意这里需要强制类型转换，因为details->'$.price'返回的是JSON对象
SELECT name FROM products WHERE details->>'$.price' > 50; -- 这样就可以直接比较，因为details->>'$.price'返回的是字符串

-- 查询所有包含尺码为 L 的 T-Shirt
SELECT name FROM products WHERE name = 'T-Shirt' AND JSON_CONTAINS(details, '"L"', '$.size');
SELECT name FROM products WHERE name = 'T-Shirt' AND details->'$.size' LIKE '%"L"%'; -- 也可以使用LIKE，但不推荐，效率较低

我们还可以使用 JSON 函数来更新产品信息：

-- 将 T-Shirt 的价格改为 34.99
UPDATE products SET details = JSON_SET(details, '$.price', 34.99) WHERE name = 'T-Shirt';

-- 为 Jeans 添加一个属性：'wash': 'machine wash'
UPDATE products SET details = JSON_INSERT(details, '$.wash', 'machine wash') WHERE name = 'Jeans';

-- 删除 T-Shirt 的 material 属性
UPDATE products SET details = JSON_REMOVE(details, '$.material') WHERE name = 'T-Shirt';

2.4 索引优化

为了提高 JSON 查询的效率，我们可以为 JSON 列创建索引。MySQL 支持两种类型的 JSON 索引：

• 虚拟列索引 (Virtual Column Index)：创建一个虚拟列，提取 JSON 文档中的特定值，并为该虚拟列创建索引。
• JSON 路径索引 (JSON Path Index)：MySQL 8.0 引入了 JSON 路径索引，可以直接在 JSON 列上创建索引，指定要索引的 JSON 路径。

2.4.1 虚拟列索引

-- 创建一个虚拟列，提取产品的颜色
ALTER TABLE products ADD COLUMN color VARCHAR(255) AS (details->>'$.color');

-- 为虚拟列创建索引
CREATE INDEX idx_color ON products (color);

-- 查询所有颜色为红色的产品（利用索引）
SELECT name FROM products WHERE color = 'red';

2.4.2 JSON 路径索引 (MySQL 8.0+)

-- 创建一个 JSON 路径索引，索引产品的颜色
CREATE INDEX idx_color ON products ((CAST(details->>'$.color' AS CHAR(255) ARRAY)));

-- 查询所有颜色为红色的产品（利用索引）
SELECT name FROM products WHERE details->>'$.color' = 'red';

JSON 路径索引更加灵活，可以直接在 JSON 列上创建索引，无需创建额外的虚拟列。但是，请注意，JSON 路径索引的语法可能比较复杂，需要根据实际情况进行调整。

3. MySQL 作为 Document Store 的应用场景

MySQL 的 JSON 数据类型和相关函数使其能够胜任一些 Document Store 的应用场景。以下是一些常见的应用场景：

• 配置管理：存储应用程序的配置信息，配置信息通常是 JSON 格式的。
• 日志存储：存储应用程序的日志，日志通常包含各种不同的字段，可以使用 JSON 来存储。
• 用户信息存储：存储用户的详细信息，如地址、兴趣爱好等，这些信息通常是半结构化的。
• 商品信息存储：存储商品的详细信息，如规格、参数、图片等，可以使用 JSON 来存储商品的属性。
• 事件溯源：存储应用程序中发生的事件，事件包含各种不同的数据，可以使用 JSON 来存储事件的数据。

3.1 示例：用户信息的存储

假设我们有一个用户表，profile 列存储用户的详细信息：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(255),
    profile JSON
);

INSERT INTO users (username, profile) VALUES (
    'john.doe',
    '{
        "email": "[email protected]",
        "address": {
            "street": "123 Main St",
            "city": "Anytown",
            "zip": "12345"
        },
        "interests": ["reading", "hiking", "coding"]
    }'
);

INSERT INTO users (username, profile) VALUES (
    'jane.doe',
    '{
        "email": "[email protected]",
        "address": {
            "street": "456 Oak Ave",
            "city": "Anytown",
            "zip": "67890"
        },
        "interests": ["painting", "music", "travel"]
    }'
);

我们可以使用 JSON 函数来查询用户信息：

-- 查询所有居住在 Anytown 的用户
SELECT username FROM users WHERE JSON_EXTRACT(profile, '$.address.city') = 'Anytown';
SELECT username FROM users WHERE profile->'$.address.city' = 'Anytown';
SELECT username FROM users WHERE profile->>'$.address.city' = 'Anytown';

-- 查询所有喜欢 hiking 的用户
SELECT username FROM users WHERE JSON_CONTAINS(profile, '"hiking"', '$.interests');
SELECT username FROM users WHERE profile->'$.interests' LIKE '%"hiking"%'; -- 也可以使用LIKE，但不推荐，效率较低

-- 查询 John Doe 的邮箱地址
SELECT JSON_EXTRACT(profile, '$.email') FROM users WHERE username = 'john.doe';
SELECT profile->'$.email' FROM users WHERE username = 'john.doe';
SELECT profile->>'$.email' FROM users WHERE username = 'john.doe';

我们可以使用 JSON 函数来更新用户信息：

-- 将 John Doe 的城市改为 Springfield
UPDATE users SET profile = JSON_SET(profile, '$.address.city', 'Springfield') WHERE username = 'john.doe';

-- 为 Jane Doe 添加一个兴趣：'photography'
UPDATE users SET profile = JSON_ARRAY_APPEND(profile, '$.interests', 'photography') WHERE username = 'jane.doe';

-- 删除 John Doe 的 address 属性
UPDATE users SET profile = JSON_REMOVE(profile, '$.address') WHERE username = 'john.doe';

4. MySQL 与专用 Document Store 的对比

虽然 MySQL 具备了 NoSQL 能力，但它仍然是一个关系型数据库。与专用的 Document Store 相比，MySQL 在某些方面存在一些差异：

特性	MySQL (Document Store)	专用 Document Store (e.g., MongoDB)
数据模型	关系型，支持 JSON	文档型 (JSON, BSON)
Schema	灵活，但通常有 Schema	无 Schema 或 Schema-on-Read
查询语言	SQL + JSON 函数	特定查询语言 (e.g., MongoDB 查询语法)
事务支持	强事务支持	通常支持 ACID 事务，但可能有限制
可扩展性	较好，但不如专用 NoSQL	优秀的水平扩展能力
适用场景	混合型应用，需要关系型和文档型数据	主要处理文档型数据

4.1 何时选择 MySQL 作为 Document Store？

• 你的应用已经使用了 MySQL，并且只需要少量的 NoSQL 功能。
• 你需要事务支持，并且对数据一致性要求很高。
• 你的数据量不大，并且不需要大规模的水平扩展。
• 你希望简化技术栈，减少数据库的种类。

4.2 何时选择专用 Document Store？

• 你的应用主要处理文档型数据，并且数据结构非常灵活。
• 你需要高性能的文档查询和操作。
• 你需要大规模的水平扩展能力。
• 你对事务支持的要求不高。

5. 最佳实践与注意事项

• 合理使用 JSON 索引：根据查询模式选择合适的 JSON 索引，可以显著提高查询效率。
• 避免过度使用 JSON：不要将所有数据都存储在 JSON 列中。对于结构化的数据，仍然应该使用关系型表。
• 注意 JSON 文档的大小：过大的 JSON 文档会影响性能。
• 使用合适的 JSON 函数：MySQL 提供了大量的 JSON 函数，选择合适的函数可以简化代码，提高效率。
• 考虑数据一致性：MySQL 的事务支持可以保证 JSON 数据的 ACID 特性。
• 监控性能：定期监控 MySQL 的性能，特别是 JSON 查询的性能。

6. 总结

MySQL 通过引入 JSON 数据类型和相关函数，具备了处理文档型数据的能力，使其在一定程度上可以作为 Document Store 使用。在选择使用 MySQL 作为 Document Store 时，需要根据实际情况进行权衡，考虑数据模型、Schema、查询语言、事务支持、可扩展性等因素。对于混合型应用，需要关系型和文档型数据，并且对事务支持要求很高的情况下，MySQL 是一个不错的选择。

最后，希望今天的分享能够帮助大家更好地理解 MySQL 的 NoSQL 能力，并在实际项目中灵活应用。