我们知道，JSON是一种轻量级的数据交互的格式，大部分NO SQL数据库的存储都用JSON。MySQL从5.7开始支持JSON格式的数据存储的新特性，并且新增了很多JSON相关函数。MySQL 8.0 又带来了一个新的把JSON转换为TABLE的函数JSON_TABLE，实现了JSON到表的转换。
举例一
我们看下简单的例子：
简单定义一个两级JSON 对象
mysql> set @ytt='{"name":[{"a":"ytt","b":"action"}, {"a":"dble","b":"shard"},{"a":"mysql","b":"oracle"}]}';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)第一级：
mysql> select json_keys(@ytt); +-----------------+ | json_keys(@ytt) | +-----------------+ | ["name"] | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@ytt,'$.name[0]'); +-----------------------------+ | json_keys(@ytt,'$.name[0]') | +-----------------------------+ | ["a", "b"] | +-----------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
我们使用MySQL 8.0 的JSON_TABLE 来转换 @ytt。
mysql> select * from json_table(@ytt,'$.name[*]' columns (f1 varchar(10) path '$.a', f2 varchar(10) path '$.b')) as tt; +-------+--------+ | f1 | f2 | +-------+--------+ | ytt | action | | dble | shard | | mysql | oracle | +-------+--------+ 3 rows in set (0.00 sec)
举例二
再来一个复杂点的例子，用的是EXPLAIN 的JSON结果集。
JSON 串 @json_str1。
set @json_str1 = ' {
"query_block": {
"select_id": 1,
"cost_info": {
"query_cost": "1.00"
},
"table": {
"table_name": "bigtable",
"access_type": "const",
"possible_keys": [
"id"
],
"key": "id",
"used_key_parts": [
"id"
],
"key_length": "8",
"ref": [
"const"
],
"rows_examined_per_scan": 1,
"rows_produced_per_join": 1,
"filtered": "100.00",
"cost_info": {
"read_cost": "0.00",
"eval_cost": "0.20",
"prefix_cost": "0.00",
"data_read_per_join": "176"
},
"used_columns": [
"id",
"log_time",
"str1",
"str2"
]
}
}
}';
第一级：
mysql> select json_keys(@json_str1) as 'first_object'; +-----------------+ | first_object | +-----------------+ | ["query_block"] | +-----------------+ 1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@json_str1,'$.query_block') as 'second_object'; +-------------------------------------+ | second_object | +-------------------------------------+ | ["table", "cost_info", "select_id"] | +-------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec)
第三级：
mysql> select json_keys(@json_str1,'$.query_block.table') as 'third_object'\G *************************** 1. row *************************** third_object: [ "key", "ref", "filtered", "cost_info", "key_length", "table_name", "access_type", "used_columns", "possible_keys", "used_key_parts", "rows_examined_per_scan", "rows_produced_per_join" ] 1 row in set (0.01 sec)
第四级：
mysql> select json_extract(@json_str1,'$.query_block.table.cost_info') as 'forth_object'\G
*************************** 1. row ***************************
forth_object: {
"eval_cost":"0.20",
"read_cost":"0.00",
"prefix_cost":"0.00",
"data_read_per_join":"176"
}
1 row in set (0.00 sec)那我们把这个JSON 串转换为表。
SELECT * FROM JSON_TABLE(@json_str1,
"$.query_block"
COLUMNS(
rowid FOR ORDINALITY,
NESTED PATH '$.table'
COLUMNS (
a1_1 varchar(100) PATH '$.key',
a1_2 varchar(100) PATH '$.ref[0]',
a1_3 varchar(100) PATH '$.filtered',
nested path '$.cost_info'
columns (
a2_1 varchar(100) PATH '$.eval_cost' ,
a2_2 varchar(100) PATH '$.read_cost',
a2_3 varchar(100) PATH '$.prefix_cost',
a2_4 varchar(100) PATH '$.data_read_per_join'
),
a3 varchar(100) PATH '$.key_length',
a4 varchar(100) PATH '$.table_name',
a5 varchar(100) PATH '$.access_type',
a6 varchar(100) PATH '$.used_key_parts[0]',
a7 varchar(100) PATH '$.rows_examined_per_scan',
a8 varchar(100) PATH '$.rows_produced_per_join',
a9 varchar(100) PATH '$.key'
),
NESTED PATH '$.cost_info'
columns (
b1_1 varchar(100) path '$.query_cost'
),
c INT path "$.select_id"
)
) AS tt;
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
| rowid | a1_1 | a1_2 | a1_3 | a2_1 | a2_2 | a2_3 | a2_4 | a3 | a4 | a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
| 1 | id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 1 |
| 1 | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | 1.00 | 1 |
+-------+------+-------+--------+------+------+------+------+------+----------+-------+------+------+------+------+------+------+
2 rows in set (0.00 sec)
当然，JSON_table 函数还有其他的用法，我这里不一一列举了，详细的参考手册。
社区近期动态
所有稿件，一经采用，均会为作者署名。
征稿主题：MySQL、分布式中间件DBLE、数据传输组件DTLE相关的技术内容
活动时间：2019年6月11日 – 7月11日
本期投稿奖励
投稿成功：京东卡200元*1
优秀稿件：京东卡200元*1+社区定制周边（包含：定制文化衫、定制伞、鼠标垫）
优秀稿件评选，文章获得“好看”数量排名前三的稿件为本期优秀稿件。
