MySQL的JSON指北（1）：什么时候选择JSON存储？
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之前我们讲过《数据库设计三大范式趣解—数据库理论》，但是业务在发展过程中，或许需要扩展单个列的描述功能，这时，如果能用好 JSON 数据类型，那就能打通关系型和非关系型数据的存储之间的界限，为业务提供更好的架构选择。
很多同学在用 JSON 数据类型时会遇到各种各样的问题，其中最容易犯的误区就是将类型 JSON 简单理解成字符串类型。
但本质上，JSON 是一种新的类型，有自己的存储格式，还能在每个对应的字段上创建索引，做特定的优化，这是传统字段串无法实现的。JSON 类型的另一个好处是无须预定义字段，字段可以无限扩展。而传统关系型数据库的列都需预先定义，想要扩展需要执行 ALTER TABLE ... ADD COLUMN ... 这样比较重的操作。
之前如果要存储 JSON 类型的数据的话我们只能自己做 JSON.stringify() 和 JSON.parse() 的操作，而且没办法针对 JSON 内的数据进行查询操作，所有的操作必须读取出来 parse 之后进行，非常的麻烦。
2015年 MySQL 5.7 开始支持JSON 类型，2016年8.0 版本解决了更新 JSON 的日志性能瓶颈。如果要在生产环境中使用 JSON 数据类型，强烈推荐使用 MySQL 8.0 及以上版本。
MySQL 8 大幅改进了对 JSON 的支持，添加了基于路径查询参数从 JSON 字段中抽取数据的 JSON_EXTRACT() 函数，以及用于将数据分别组合到 JSON 数组和对象中的 JSON_ARRAYAGG() 和 JSON_OBJECTAGG() 聚合函数。
Mysql Mongodb Import 慢 快得多 创建索引 快一点 慢 Search 快得多 慢 Update 快得多 慢 Delete 快得多 慢 其是JSON_SET/JSON_REMOVE， 这个性能跟mongo差距大不。
当然果你的应用程序需要处理大量的 JSON 数据，并且对灵活性和性能有较高要求，那么 MongoDB 可能是一个更好的选择—— MongoDB 本身就是为了处理 JSON 文档而设计的！
在数据库中，JSON 类型比较适合存储一些修改较少、结构变化频繁、相对静态的数据。
JSON适应场景
以下是一些适合选择JSON类型的场
一、数据模型灵活性需求高
数据结构变化频繁：如果数据模型经常需要更改或扩展，使用JSON类型可以更方便地适应这些变化，而无需重新设计数据库表结构。
嵌套数据结构：当数据具有嵌套结构（如对象包含对象或数组）时，JSON类型可以自然地表示这种层次关系。
二、数据存储和查询需求特殊
半结构化数据存储：JSON适用于存储不规则、半结构化的数据，如日志文件、传感器数据等。这些数据通常不需要严格的关系型数据库模式，但需要进行有效的存储和查询。
快速原型开发：在快速原型开发或敏捷开发环境中，JSON的灵活性使得可以快速迭代和修改数据结构，从而加快开发进程。
三、性能优化需求
减少表连接：在某些情况下，将相关数据存储在JSON字段中可以减少表的连接操作，从而提高查询性能。例如，在ERP系统中，可以将不经常查询的子表、孙表数据存储在JSON字段中，以减少表连接带来的性能开销。
减少数据表的查询和关联查询：一个查询的结果就可以代替几个查询的结果，降低数据库服务器的压力
减少数据表的设计：使用JSON类型可以减少为数据中的每个key值新建字段的需求，任意增减字段而无需修改数据表结构
空间换时间策略：虽然JSON字段的处理效率可能不及传统关系表，但在某些情况下（如数据集合较小且已精确定位到某一行时），使用JSON字段可以通过空间换时间的策略来提高整体性能。
高效存储：MySQL对JSON数据进行了优化存储，减少了冗余信息，提高了存储和查询效率
PostgreSQL也支持JSON数据类型，并提供了JSON和JSONB两种存储格式。其中，JSONB格式对JSON数据进行了二进制存储和索引优化，可以进一步提高查询性能。
JSON类型也缺点
JSON类型也有一些缺点，如查询性能可能不如传统的关系型数据结构，以及索引和约束的限制。
查询性能：虽然现代数据库系统已经大大提高了对JSON类型的查询性能，但在某些情况下，特别是当涉及到复杂的查询或大量数据时，JSON字段的查询性能可能不如传统的列式存储。
索引支持有限：尽管一些数据库提供了对JSON字段中特定键创建索引的能力，但与普通列相比，索引的选择性和效率可能会受到限制。
数据完整性：使用JSON字段可能会使确保数据完整性和一致性变得更加困难，因为数据库无法强制执行JSON内容的具体模式。
在选择SQL数据库中的JSON类型时，需要综合考虑数据的特性、应用需求、性能优化以及数据库的支持情况。
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