Arbeiten mit JSON -Datentypen in modernen SQL -Datenbanken.

Die Behandlung von JSON -Datentypen in modernen SQL -Datenbanken kann die Leistung optimieren, indem JSON -Spalten definiert, mit bestimmten Funktionen abfragen und Indizes erstellen. Zunächst können Sie eine JSON -Spalte in der Tabelle definieren, wie z. Zweitens können Sie die Daten über Operatoren extrahieren, wie z. B. Postgres @>, um die Daten mit "Dev" zu finden, und MySQL verwendet JSON_Contains, um ähnliche Funktionen zu erzielen. Drittens können zur Verbesserung der Abfrageleistung, zum Ausdrucksindex oder zur virtuellen Spalten erstellt werden, wie z. B. Postgres erstellt einen Index über Metadaten->> 'Name', und MySQL fügt virtuelle Felder hinzu und erstellt einen Index; Schließlich können POSTGRES beim Ändern der internen Felder von JSON JSONB_SET verwenden, um den Namen zu aktualisieren, und MySQL verwendet JSON_SET oder JSON_REPLACE, um die entsprechenden Vorgänge abzuschließen.

Die Behandlung von JSON -Datentypen in modernen SQL -Datenbanken ist tatsächlich einfacher als imaginär, insbesondere in Mainstream -Systemen wie Postgres, MySQL und SQL Server, es wurde gründlicher unterstützt. Obwohl es nicht so intuitiv ist wie herkömmliche Felder, kann es flexibel sein, mit der richtigen Methode mit semi-strukturierten Daten umzugehen.

Wie man JSON -Felder aufbewahrt und befragt

Mit den meisten modernen Datenbanken können Sie eine Spalte vom Typ JSON in einer Tabelle definieren. In MySQL können Sie beispielsweise den JSON -Typ verwenden, und in Postgres verwenden Sie normalerweise JSONB (das binäre Format ist effizienter).
Schreiben Sie einfach das Standard -JSON -Format beim Einfügen:

 In Benutzer (ID, Metadaten) einfügen (1, '{"Name": "Alice", "Tags": ["Dev", "admin"]}');

Bei der Abfrage hängt es davon ab, wie Sie die Daten extrahieren. Um beispielsweise zu überprüfen, ob Tags "Dev" enthalten, können Postgres @> Operator verwenden:

 Wählen Sie * von Benutzern, wobei metadata @> '{"Tags": ["dev"]}';

MySQL ist über JSON_CONTAINS :

 Wählen Sie * von Benutzern aus, wobei json_contains (metadata, '"dev"', '$ .tags');

Obwohl diese Operationen unterschiedlich sind, sind sie logischerweise gleich: Geben Sie den Pfad an und stimmen Sie dann mit dem Wert an.

So indizieren Sie JSON -Felder, um die Leistung zu verbessern

Es ist nicht effizient, das gesamte JSON -Feld direkt zu indizieren, sodass Expressionsindizes oder virtuelle Spalten im Allgemeinen erstellt werden, um häufig verwendete Abfragebelder zu optimieren.
Wenn Sie beispielsweise Benutzer häufig basierend auf dem Namen abfragen möchten, können Sie einen Index in Postgres wie folgt erstellen:

 Erstellen index idx_users_name über Benutzer ((metadata->> 'name'));

MySQL ist etwas komplizierter, daher müssen Sie zuerst ein virtuelles Feld hinzufügen:

 Änderungstabelle Benutzer addieren Spalten user_name varchar (255) immer als (json_unquote (json_extract (metadata, '$ .name') gespeichert;
Erstellen index idx_users_name auf user (user_name);

Auf diese Weise kann auch wenn die Daten in JSON vorliegen, sie können schnell wie gewöhnliche Felder durchsucht werden.

Tipps zum Ändern von JSON -Daten

Um ein Feld in JSON zu aktualisieren, müssen Sie nicht den gesamten JSON herausnehmen und erneut ändern. Die Datenbank bietet im Grunde genommen Änderungsfunktionen.
Wenn Sie beispielsweise den Namen in Postgres ändern möchten:

 Aktualisieren von Benutzern metadata = jsonb_set (metadata, '{name}', '"bob"') wobei ID = 1;

MySQL verwendet JSON_SET oder JSON_REPLACE :

 Aktualisieren Sie die Benutzer setzen metadata = json_set (metadata, '$ .name', 'bob') wobei ID = 1;

Wenn Sie nur ein Array -Element hinzufügen oder ein bestimmtes Feld löschen, gibt es auch entsprechende Funktionen wie JSON_ARRAY_APPEND , JSON_REMOVE usw.

Insgesamt ist die Unterstützung der SQL -Datenbank für JSON bereits sehr praktisch, insbesondere wenn Sie flexible Strukturen benötigen und nicht vollständig auf NoSQL migrieren möchten. Solange Sie auf die Indexierung und Extrahiere von Feldern vernünftigerweise achten, ist es nicht schwer zu verwenden. Grundsätzlich ist das.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArbeiten mit JSON -Datentypen in modernen SQL -Datenbanken.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!