MySQL高级数据类型之：`MySQL`的`JSON`列索引：`MySQL 8.0`中的`函数式索引`对`JSON`列的优化。

好的，我们现在开始。

MySQL 8.0 JSON 列索引：函数式索引优化

各位好，今天我们来深入探讨 MySQL 8.0 中针对 JSON 列的索引优化，特别是函数式索引的运用。JSON 数据类型在现代应用程序中扮演着越来越重要的角色，它提供了灵活的数据结构和模式自由的特性。然而，对于存储在 JSON 列中的数据进行高效查询，一直是一个挑战。MySQL 8.0 引入了函数式索引，为解决这个问题提供了强有力的工具。

JSON 数据类型回顾

首先，让我们快速回顾一下 MySQL 中的 JSON 数据类型。JSON 数据类型允许我们存储 JSON 文档，这些文档可以是对象、数组、标量值等。

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

INSERT INTO products (id, product_name, details) VALUES
(1, 'Laptop', '{"brand": "Dell", "model": "XPS 13", "specs": {"cpu": "Intel i7", "ram": "16GB"}}'),
(2, 'Smartphone', '{"brand": "Samsung", "model": "Galaxy S21", "specs": {"storage": "256GB", "camera": "108MP"}}'),
(3, 'Tablet', '{"brand": "Apple", "model": "iPad Pro", "specs": {"display": "12.9 inch", "storage": "512GB"}}');

现在，我们有一个名为 products 的表，其中 details 列存储了 JSON 数据。我们可以使用 -> 和 ->> 运算符来访问 JSON 文档中的特定元素。

• -> 运算符返回 JSON 路径表达式的结果，并保留 JSON 数据类型。
• ->> 运算符返回 JSON 路径表达式的结果，并将其转换为字符串。

例如，要检索所有产品的品牌，我们可以使用以下查询：

SELECT id, product_name, details->'$.brand' AS brand FROM products;

这将返回：

id	product_name	brand
1	Laptop	"Dell"
2	Smartphone	"Samsung"
3	Tablet	"Apple"

请注意，brand 列的值仍然是 JSON 字符串。如果我们要将它转换为字符串，我们可以使用 ->> 运算符：

SELECT id, product_name, details->>'$.brand' AS brand FROM products;

这将返回：

id	product_name	brand
1	Laptop	Dell
2	Smartphone	Samsung
3	Tablet	Apple

JSON 列索引的挑战

虽然 JSON 数据类型提供了灵活性，但在没有适当索引的情况下查询 JSON 数据可能会很慢。考虑以下查询：

SELECT id, product_name FROM products WHERE details->>'$.brand' = 'Dell';

如果没有索引，MySQL 将需要扫描整个 products 表，解析每个 details 列的 JSON 文档，并提取 brand 值。这对于大型表来说效率非常低。

函数式索引简介

MySQL 8.0 引入了函数式索引，也称为虚拟列索引或表达式索引。函数式索引允许我们基于表达式的结果创建索引，而不是基于列的原始值。这对于索引 JSON 列中的特定元素非常有用。

创建函数式索引

要为 JSON 列创建函数式索引，我们需要使用 CREATE INDEX 语句，并在 ON 子句中指定表达式。例如，要为 details 列中的 brand 值创建索引，我们可以使用以下语句：

CREATE INDEX idx_brand ON products ((details->>'$.brand'));

这里，idx_brand 是索引的名称，products 是表的名称，(details->>'$.brand') 是要索引的表达式。请注意，我们使用了 ->> 运算符，因为索引需要基于字符串值。

函数式索引的优势

函数式索引提供了以下优势：

• 提高查询性能： 函数式索引允许 MySQL 使用索引来查找与特定 JSON 值匹配的行，从而避免全表扫描。
• 支持复杂查询： 函数式索引可以基于复杂的表达式创建，从而支持更复杂的查询。
• 灵活性： 函数式索引可以轻松创建和删除，而无需更改表结构。

使用函数式索引

创建函数式索引后，MySQL 将自动使用它来优化查询。例如，以下查询将使用 idx_brand 索引：

SELECT id, product_name FROM products WHERE details->>'$.brand' = 'Dell';

可以使用 EXPLAIN 语句来验证 MySQL 是否使用了索引：

EXPLAIN SELECT id, product_name FROM products WHERE details->>'$.brand' = 'Dell';

在 EXPLAIN 输出中，如果 key 列显示 idx_brand，则表示 MySQL 使用了该索引。

更复杂的例子：索引嵌套 JSON 值

函数式索引不仅限于索引顶层 JSON 值。我们还可以索引嵌套在 JSON 文档中的值。例如，要为 specs 对象中的 cpu 值创建索引，我们可以使用以下语句：

CREATE INDEX idx_cpu ON products ((details->'$.specs.cpu'));

请注意，这里我们使用了 -> 运算符，因为 cpu 的值可能是字符串或数字。

然后，我们可以使用以下查询来查找具有特定 CPU 的所有产品：

SELECT id, product_name FROM products WHERE details->'$.specs.cpu' = '"Intel i7"';

同样，可以使用 EXPLAIN 语句来验证 MySQL 是否使用了索引。

函数式索引的限制

函数式索引也有一些限制：

• 存储开销： 函数式索引需要额外的存储空间来存储索引数据。
• 维护开销： 当表中的数据发生更改时，函数式索引需要更新，这会增加写入操作的开销。
• 表达式限制： 并非所有表达式都可以用于创建函数式索引。例如，某些函数可能不允许在索引表达式中使用。具体限制请参考 MySQL 官方文档。
• 数据类型匹配： 务必确保查询中使用的表达式与索引中使用的表达式的数据类型匹配。如果数据类型不匹配，MySQL 可能无法使用索引。

示例：不同数据类型的索引和查询

假设我们的 products 表中添加了一个新列 price，并将价格信息存储在 details JSON 列中，如下所示：

ALTER TABLE products ADD COLUMN price DECIMAL(10, 2);
UPDATE products SET price = 1200.00 WHERE id = 1;
UPDATE products SET price = 800.00 WHERE id = 2;
UPDATE products SET price = 600.00 WHERE id = 3;

UPDATE products SET details = JSON_INSERT(details, '$.price', price);

ALTER TABLE products DROP COLUMN price;

现在，details 列包含以下 JSON 数据：

{
  "brand": "Dell",
  "model": "XPS 13",
  "specs": {
    "cpu": "Intel i7",
    "ram": "16GB"
  },
  "price": 1200.00
}

如果我们想基于价格查询产品，我们可以创建一个函数式索引：

CREATE INDEX idx_price ON products ((CAST(details->>'$.price' AS DECIMAL(10, 2))));

这里，我们使用 CAST 函数将 JSON 字符串转换为 DECIMAL 数据类型，以便可以对其进行索引。

然后，我们可以使用以下查询来查找价格大于 1000 的所有产品：

SELECT id, product_name FROM products WHERE CAST(details->>'$.price' AS DECIMAL(10, 2)) > 1000;

何时使用函数式索引

函数式索引最适合以下场景：

• 需要频繁查询 JSON 列中的特定元素。
• JSON 列中的数据分布不均匀，只有少数几个值经常被查询。
• 需要基于复杂的表达式进行查询。

不应该使用函数式索引的场景：

• JSON 列很少被查询。
• JSON 列中的数据分布非常均匀。
• 表非常小，全表扫描的成本很低。
• 写入操作非常频繁，索引维护的开销很高。

函数式索引的最佳实践

以下是一些函数式索引的最佳实践：

• 只为经常查询的 JSON 元素创建索引。
• 仔细考虑索引表达式，并确保它与查询中使用的表达式匹配。
• 监控索引的使用情况，并根据需要进行调整。
• 定期维护索引，以确保其性能。
• 测试不同类型的索引，以确定哪种索引最适合您的工作负载。
• 注意 JSON 数据类型： 如果JSON列中存储了不同类型的数据（例如，字符串和数字），在创建索引和查询时务必使用适当的类型转换函数（如CAST）。

示例：选择性与索引效率

假设在products表中，brand只有少量几个值（例如，"Dell", "Samsung", "Apple"），而model有很多不同的值。为model创建索引可能比为brand创建索引更有意义，因为model的选择性更高。

-- 假设 model 列的数据多样性更高
CREATE INDEX idx_model ON products ((details->>'$.model'));

SELECT id, product_name FROM products WHERE details->>'$.model' = 'XPS 13';

如果brand只有三个值，查询WHERE details->>'$.brand' = 'Dell'可能会返回表中很大一部分数据，导致MySQL仍然选择全表扫描。因此，选择性是索引有效性的关键因素。

函数式索引与虚拟列

函数式索引也可以与虚拟列结合使用。虚拟列是基于表达式计算的列，它们不实际存储数据，而是在查询时动态计算。我们可以创建一个虚拟列，然后在该虚拟列上创建索引。

ALTER TABLE products ADD COLUMN brand VARCHAR(255) AS (details->>'$.brand');

CREATE INDEX idx_brand_virtual ON products (brand);

SELECT id, product_name FROM products WHERE brand = 'Dell';

这种方法的优点是，虚拟列的值只计算一次，而不是每次查询都计算。这可以提高查询性能，特别是对于复杂的表达式。然而，虚拟列也需要额外的存储空间来存储列的定义。

总结：函数式索引是JSON数据查询优化的有效手段

MySQL 8.0的函数式索引为JSON列的查询优化提供了强大的工具。通过对JSON文档中的特定元素或基于表达式的结果创建索引，可以显著提高查询性能。然而，需要仔细考虑函数式索引的限制，并在实际应用中进行测试，选择最适合的索引策略。合理利用函数式索引，可以有效提升JSON数据处理的效率。