MySQL高级特性之：`MySQL`的`JSON_STORAGE_SIZE()`：其在`JSON`列空间占用分析中的应用。

MySQL JSON_STORAGE_SIZE()：JSON 列空间占用分析实战

大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 的一个高级特性：JSON_STORAGE_SIZE() 函数。在现代应用开发中，JSON 数据格式的应用越来越广泛。MySQL 5.7 及更高版本提供了对 JSON 数据的原生支持，允许我们将 JSON 文档直接存储在数据库中。然而，随着 JSON 数据量的增长，如何有效地管理和优化 JSON 列的空间占用就变得至关重要。JSON_STORAGE_SIZE() 函数正是解决这一问题的利器。

1. JSON 数据类型简介

在深入了解 JSON_STORAGE_SIZE() 之前，我们先回顾一下 MySQL 中 JSON 数据类型的一些基本概念。

• JSON 数据类型: MySQL 提供了一个专门的 JSON 数据类型，用于存储 JSON 文档。
• JSON 文档: JSON 文档是由键值对组成的结构化数据，可以包含对象（object）、数组（array）、字符串（string）、数字（number）、布尔值（boolean）和 null 值。
• 优点: 使用 JSON 数据类型可以灵活地存储半结构化数据，方便查询和操作。
• 存储方式: MySQL 内部以优化后的二进制格式存储 JSON 文档，以提高存储效率和查询性能。

2. JSON_STORAGE_SIZE() 函数详解

JSON_STORAGE_SIZE() 函数用于返回存储 JSON 文档所需的字节数。这个函数非常有用，因为它可以帮助我们了解 JSON 列的空间占用情况，从而进行性能优化和存储规划。

语法:

JSON_STORAGE_SIZE(json_doc)

其中，json_doc 是一个包含 JSON 文档的列或表达式。

返回值:

• 如果 json_doc 是有效的 JSON 文档，则返回存储该文档所需的字节数。
• 如果 json_doc 为 NULL，则返回 NULL。
• 如果 json_doc 不是有效的 JSON 文档，则返回错误。

示例:

假设我们有一个名为 products 的表，其中包含一个名为 details 的 JSON 列：

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

INSERT INTO products (id, name, details) VALUES
(1, 'Product A', '{"price": 29.99, "description": "A high-quality product", "features": ["feature1", "feature2"]}'),
(2, 'Product B', '{"price": 49.99, "description": "An excellent product", "features": ["feature3", "feature4", "feature5"]}'),
(3, 'Product C', NULL);

现在，我们可以使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数来查看每个产品的 details 列所占用的空间：

SELECT id, name, JSON_STORAGE_SIZE(details) AS storage_size
FROM products;

结果:

id	name	storage_size
1	Product A	88
2	Product B	96
3	Product C	NULL

从结果可以看出，JSON_STORAGE_SIZE() 函数返回了每个 JSON 文档的存储大小。对于 details 列为 NULL 的行，该函数返回 NULL。

3. JSON_STORAGE_SIZE() 的应用场景

JSON_STORAGE_SIZE() 函数在实际应用中有多种用途，下面介绍几个常见的应用场景。

3.1 空间占用分析:

通过使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数，我们可以分析 JSON 列的空间占用情况，找出占用空间较大的 JSON 文档。这有助于我们识别潜在的优化点，例如：

• 冗余数据: 检查 JSON 文档中是否存在冗余数据，可以考虑删除或压缩这些数据。
• 数据类型优化: 考虑是否可以使用更紧凑的数据类型来表示 JSON 文档中的某些值。例如，可以将长字符串缩短，或者将浮点数转换为整数。
• 数据结构优化: 考虑是否可以使用更有效的数据结构来表示 JSON 文档。例如，可以将包含大量重复数据的数组转换为查找表。

示例:

假设我们需要找出 products 表中 details 列占用空间最大的前 5 个产品：

SELECT id, name, JSON_STORAGE_SIZE(details) AS storage_size
FROM products
ORDER BY storage_size DESC
LIMIT 5;

3.2 性能优化:

较大的 JSON 文档可能会影响查询性能。通过使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数，我们可以识别出需要优化的 JSON 文档，并采取相应的措施，例如：

• 索引优化: 如果经常需要根据 JSON 文档中的某个字段进行查询，可以考虑在该字段上创建索引。MySQL 5.7 及更高版本支持在 JSON 列上创建虚拟列索引。
• 数据拆分: 如果 JSON 文档过大，可以考虑将其拆分为多个较小的 JSON 文档，或者将其中的某些字段移动到单独的列中。
• 查询优化: 优化查询语句，避免全表扫描。可以使用 JSON_EXTRACT() 函数来提取 JSON 文档中的特定字段，并使用 WHERE 子句进行过滤。

示例:

假设我们需要统计 products 表中 details 列的平均存储大小：

SELECT AVG(JSON_STORAGE_SIZE(details)) AS average_storage_size
FROM products;

如果平均存储大小过大，则可能需要考虑对 JSON 数据进行优化。

3.3 存储规划:

JSON_STORAGE_SIZE() 函数可以帮助我们进行存储规划，预测 JSON 列所需的存储空间。这对于数据库容量规划和成本控制非常重要。

示例:

假设我们需要预测 products 表未来一年 details 列所需的存储空间。我们可以先统计当前 details 列的总存储大小，然后根据预计的数据增长率进行估算：

SELECT SUM(JSON_STORAGE_SIZE(details)) AS total_storage_size
FROM products;

然后，假设预计数据增长率为 20%，则未来一年所需的存储空间可以估算为：

total_storage_size * (1 + 0.2)

3.4 数据迁移:

在进行数据迁移时，JSON_STORAGE_SIZE() 函数可以帮助我们评估数据迁移的成本和风险。通过了解 JSON 列的空间占用情况，我们可以选择合适的迁移方案，并预测迁移所需的时间和资源。

示例:

假设我们需要将 products 表从一个 MySQL 实例迁移到另一个 MySQL 实例。我们可以使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数来统计 details 列的总存储大小，并根据网络带宽和目标实例的性能来估算迁移所需的时间。

4. JSON_LENGTH() 与 JSON_STORAGE_SIZE() 的区别

JSON_LENGTH() 函数用于返回 JSON 文档中元素的数量，而 JSON_STORAGE_SIZE() 函数用于返回存储 JSON 文档所需的字节数。这两个函数的功能不同，但都可以在 JSON 列的空间占用分析中发挥作用。

• JSON_LENGTH() 关注的是 JSON 文档的结构复杂度，可以帮助我们了解 JSON 文档中包含多少个键值对或数组元素。
• JSON_STORAGE_SIZE() 关注的是 JSON 文档的物理存储大小，可以帮助我们了解 JSON 列实际占用的磁盘空间。

在实际应用中，我们可以结合使用这两个函数来更全面地了解 JSON 列的特性。

示例:

SELECT
    id,
    name,
    JSON_LENGTH(details) AS json_length,
    JSON_STORAGE_SIZE(details) AS storage_size
FROM products;

结果:

id	name	json_length	storage_size
1	Product A	3	88
2	Product B	3	96
3	Product C	NULL	NULL

从结果可以看出，JSON_LENGTH() 函数返回了每个 JSON 文档中元素的数量。例如，Product A 的 details 列包含 3 个元素：price、description 和 features。

5. 优化 JSON 列空间占用的技巧

了解了 JSON_STORAGE_SIZE() 函数之后，我们再来探讨一些优化 JSON 列空间占用的技巧。

5.1 避免冗余数据:

JSON 文档中可能包含冗余数据，例如重复的键或不必要的字段。删除或压缩这些冗余数据可以有效地减少 JSON 列的空间占用。

示例:

假设 products 表的 details 列中包含一个名为 category 的字段，该字段的值对于所有产品都是相同的。我们可以将 category 字段移动到单独的列中，从而避免在每个 JSON 文档中重复存储该字段。

ALTER TABLE products ADD COLUMN category VARCHAR(255);

UPDATE products SET category = 'Electronics';

UPDATE products SET details = JSON_REMOVE(details, '$.category');

5.2 使用更紧凑的数据类型:

JSON 文档中的某些值可能可以使用更紧凑的数据类型来表示。例如，可以将长字符串缩短，或者将浮点数转换为整数。

示例:

假设 products 表的 details 列中包含一个名为 discount 的字段，该字段的值通常在 0 到 1 之间。我们可以将 discount 字段的值乘以 100，然后将其存储为整数，从而减少存储空间。

UPDATE products SET details = JSON_SET(details, '$.discount', CAST(JSON_EXTRACT(details, '$.discount') * 100 AS UNSIGNED));

5.3 使用更有效的数据结构:

JSON 文档可以使用更有效的数据结构来表示。例如，可以将包含大量重复数据的数组转换为查找表。

示例:

假设 products 表的 details 列中包含一个名为 colors 的字段，该字段是一个包含产品颜色的数组。如果产品颜色是有限的，我们可以创建一个颜色表，并将 colors 字段替换为颜色 ID 的数组。

CREATE TABLE colors (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

INSERT INTO colors (id, name) VALUES
(1, 'Red'),
(2, 'Green'),
(3, 'Blue');

-- 更新 products 表的 details 列，将颜色数组替换为颜色 ID 数组
-- 这里需要根据实际情况编写更新语句

5.4 使用压缩算法:

MySQL 8.0 及更高版本支持对 JSON 列进行压缩。通过使用压缩算法，可以有效地减少 JSON 列的存储空间。

示例:

ALTER TABLE products MODIFY COLUMN details JSON COMPRESSION 'zlib';

5.5 索引优化:

在 JSON 列上创建索引可以提高查询性能。MySQL 5.7 及更高版本支持在 JSON 列上创建虚拟列索引。

示例:

假设我们需要根据 products 表的 details 列中的 price 字段进行查询。我们可以创建一个虚拟列，并将 price 字段的值存储在该虚拟列中，然后在该虚拟列上创建索引。

ALTER TABLE products ADD COLUMN price DECIMAL(10, 2) AS (JSON_EXTRACT(details, '$.price'));

CREATE INDEX idx_price ON products (price);

6. 注意事项

在使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数时，需要注意以下几点：

• JSON_STORAGE_SIZE() 函数返回的是存储 JSON 文档所需的字节数，而不是 JSON 文档的实际大小。由于 MySQL 内部以优化后的二进制格式存储 JSON 文档，因此存储大小可能小于 JSON 文档的文本大小。
• JSON_STORAGE_SIZE() 函数只能用于 JSON 数据类型的列或表达式。如果将该函数应用于其他数据类型的列或表达式，则会返回错误。
• JSON_STORAGE_SIZE() 函数的性能可能受到 JSON 文档大小的影响。对于较大的 JSON 文档，该函数的执行时间可能会较长。
• JSON_STORAGE_SIZE() 函数返回的存储大小不包括索引占用的空间。

7. 总结

JSON_STORAGE_SIZE() 函数是 MySQL 中一个非常有用的工具，可以帮助我们分析 JSON 列的空间占用情况，从而进行性能优化和存储规划。通过结合使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数和其他 JSON 函数，我们可以更有效地管理和利用 JSON 数据。

8. JSON 列空间占用分析与优化至关重要

理解 JSON 列的存储方式，并使用 JSON_STORAGE_SIZE() 函数进行空间占用分析，是优化数据库性能和存储成本的关键。通过采用合适的优化技巧，可以有效地减少 JSON 列的存储空间，提高查询效率。