mysql解析json数据的核心在于使用json_extract等函数。首先，存储json数据应选择mysql 5.7.22及以上版本的json数据类型，低版本可用text或blob类型。其次，json_extract通过路径表达式提取数据，如“$.brand”获取品牌，“$.specs.cpu”获取cpu型号，使用“[*]”可提取数组元素。此外，常用函数包括json_object创建对象、json_array创建数组、json_set更新值、json_insert插入新值、json_replace替换已有值、json_remove删除路径、json_contains检查内容、json_contains_path检查路径、json_keys获取键、json_length获取长度。在查询中可结合json_extract、json_contains和->操作符实现条件筛选。为提升性能，可通过创建虚拟列并加索引优化查询。最后，需注意版本兼容性、路径语法、引号处理、性能影响及null值管理。
MySQL解析JSON数据，关键在于JSON_EXTRACT等一系列JSON函数。它们允许你从JSON文档中提取特定部分，进行查询和操作。这使得在MySQL中存储和处理半结构化数据变得非常灵活。
JSON_EXTRACT等函数实战应用
如何在MySQL中高效存储JSON数据？
存储JSON数据，首选当然是MySQL 5.7.22及更高版本提供的JSON数据类型。它优化了存储，并允许对JSON文档进行索引。但如果你的MySQL版本较低，TEXT或BLOB类型也可以用来存储JSON字符串，只是效率会稍差。
举个例子，假设你有一个products表，其中包含一个details列，用于存储JSON格式的产品详情：
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
details JSON
);
INSERT INTO products (id, name, details) VALUES
(1, 'Laptop', '{"brand": "Dell", "model": "XPS 13", "specs": {"cpu": "i7", "ram": "16GB"}}');JSON_EXTRACT的基本用法与进阶技巧
JSON_EXTRACT函数是核心。它使用路径表达式来定位JSON文档中的特定值。路径表达式以$开头，表示根对象，然后使用.或[]来访问子对象或数组元素。
比如，要提取上面products表中details列的品牌信息：
SELECT JSON_EXTRACT(details, '$.brand') AS brand FROM products WHERE id = 1; -- 输出: "Dell"
进阶一点，如果要提取CPU型号：
SELECT JSON_EXTRACT(details, '$.specs.cpu') AS cpu FROM products WHERE id = 1; -- 输出: "i7"
你也可以使用[*]来访问数组中的所有元素。如果details包含一个tags数组，你可以这样提取所有标签：
-- 假设 details 列的内容为 '{"tags": ["electronics", "computers", "deals"]}'
SELECT JSON_EXTRACT(details, '$.tags[*]') AS tags FROM products WHERE id = 1;
-- 输出: ["electronics", "computers", "deals"]需要注意的是，JSON_EXTRACT返回的是JSON字符串，即使提取的是单个数值。如果需要将其转换为数值类型，可以使用CAST函数。
除了JSON_EXTRACT，还有哪些常用的JSON函数？
除了JSON_EXTRACT，MySQL还提供了其他一些非常有用的JSON函数：
-
JSON_OBJECT(key1, value1, key2, value2, ...): 创建一个JSON对象。例如：
SELECT JSON_OBJECT('name', 'John', 'age', 30); -
JSON_ARRAY(val1, val2, ...): 创建一个JSON数组。例如：
SELECT JSON_ARRAY(1, 2, 3); -
JSON_SET(json_doc, path, val[, path, val] ...): 更新JSON文档中的值。例如：
UPDATE products SET details = JSON_SET(details, '$.specs.storage', '512GB') WHERE id = 1; -
JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...): 在JSON文档中插入新的键值对。与
JSON_SET不同，它只在路径不存在时插入。 -
JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...): 替换JSON文档中已存在的值。与
JSON_SET不同，它只在路径存在时替换。 - JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...): 从JSON文档中删除指定的路径。
- JSON_CONTAINS(target, candidate[, path]): 检查JSON文档是否包含指定的JSON片段。
- JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...): 检查JSON文档是否包含指定的路径。
- JSON_KEYS(json_doc[, path]): 返回JSON文档中指定路径下的所有键。
- JSON_LENGTH(json_doc[, path]): 返回JSON文档或指定路径下的长度（数组元素的数量或对象键的数量）。
这些函数可以组合使用，实现更复杂的JSON数据处理逻辑。
如何利用JSON函数进行条件查询？
JSON函数不仅可以用于提取数据，还可以用于WHERE子句中的条件查询。例如，要查找所有品牌为"Dell"的产品：
SELECT * FROM products WHERE JSON_EXTRACT(details, '$.brand') = '"Dell"';
注意，这里需要用'"Dell"'来匹配，因为JSON_EXTRACT返回的是JSON字符串。更好的方式是使用JSON_CONTAINS：
SELECT * FROM products WHERE JSON_CONTAINS(details, '{"brand": "Dell"}');或者，使用JSON_EXTRACT并结合->>操作符（MySQL 5.7.9+）：
SELECT * FROM products WHERE details->>'$.brand' = 'Dell';
->>操作符会自动解包JSON字符串，返回普通字符串，这样就可以直接与字符串进行比较了。
JSON索引如何提升查询性能？
对于经常需要查询JSON数据的列，可以创建虚拟列并对其进行索引，以提高查询性能。
首先，创建一个虚拟列，提取需要索引的JSON属性：
ALTER TABLE products ADD COLUMN brand VARCHAR(255) AS (details->>'$.brand');
然后，在该虚拟列上创建索引：
CREATE INDEX idx_brand ON products (brand);
现在，可以使用brand列进行查询，并且MySQL会使用索引来加速查询：
SELECT * FROM products WHERE brand = 'Dell';
这种方式可以显著提升查询性能，尤其是在大型数据集上。
处理JSON数据时可能遇到的坑
- 版本兼容性： 不同的MySQL版本对JSON函数的支持程度不同。确保你的MySQL版本支持所需的JSON函数。
- JSON路径表达式的语法： JSON路径表达式的语法比较严格，容易出错。仔细检查路径表达式的语法是否正确。
-
JSON字符串的引号： 在
WHERE子句中使用JSON_EXTRACT进行比较时，需要注意JSON字符串的引号。 - 性能问题： 频繁地使用JSON函数可能会影响查询性能。尽量使用索引来优化查询。
-
NULL值的处理： 如果JSON文档中缺少指定的路径，
JSON_EXTRACT会返回NULL。需要注意处理NULL值的情况。
掌握这些技巧，你就能在MySQL中灵活高效地处理JSON数据了。记住，实践是最好的老师，多尝试不同的JSON函数，才能真正掌握它们的应用。
