MySQL 的 JSON 函数库

MySQL 的 JSON 函数库堪称数据库界的“瑞士军刀”，功能强大但容易让人眼花缭乱。下面用一张表格 + 代码示例 + 灵魂比喻，帮你彻底搞懂这些函数！

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一、函数分类速览表

类别	典型函数	比喻	核心能力
查询解析	JSON_EXTRACT, ->, ->>	数据“显微镜”	精准提取特定字段
修改更新	JSON_SET, JSON_REPLACE	JSON“装修队”	局部修改不伤整体结构
创建构建	JSON_OBJECT, JSON_ARRAY	乐高积木组装师	手动构造JSON对象/数组
类型检查	JSON_VALID, JSON_TYPE	大家来找茬	验证格式合法性，识别数据类型
工具函数	JSON_LENGTH, JSON_KEYS	数据“体检仪”	测量尺寸、提取键名列表
性能优化	JSON_CONTAINS, JSON_SEARCH	高速扫描仪	快速判断包含关系，定位路径

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二、重点函数详解

1. 查询解析三剑客

-- 原始数据
SET @user = '{
  "name": "李四",
  "age": 28,
  "address": {"city": "北京", "zip": "100000"},
  "hobbies": ["coding", "篮球"]
}';

-- (1) JSON_EXTRACT(官方版)
SELECT JSON_EXTRACT(@user, '$.address.city'); -- "北京"（带引号）

-- (2) -> 操作符（语法糖）
SELECT @user->'$.hobbies[0]'; -- "coding"（带引号）

-- (3) ->> 操作符（去引号版）
SELECT @user->>'$.name' AS name; -- 李四（纯文本）

避坑指南：

• 路径表达式严格区分大小写！$.Name 和 $.name 是不同字段
• 数组越界返回 NULL，不会报错（像极了程序员的隐式容忍）

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2. 修改更新四天王（MySQL 8.0+）

-- (1) JSON_SET：无中生有（新增字段）
SET @user = JSON_SET(@user, '$.salary', 20000); 
-- 结果：添加 salary 字段

-- (2) JSON_REPLACE：偷梁换柱（修改现有字段）
SET @user = JSON_REPLACE(@user, '$.age', 29); 
-- 结果：age 从28变为29

-- (3) JSON_REMOVE：断舍离（删除字段）
SET @user = JSON_REMOVE(@user, '$.hobbies[1]'); 
-- 结果：hobbies数组只剩 ["coding"]

-- (4) JSON_ARRAY_APPEND：数组扩容
SET @user = JSON_ARRAY_APPEND(@user, '$.hobbies', '摸鱼'); 
-- 结果：hobbies变成 ["coding", "摸鱼"]

性能警告：

• 修改函数会生成新JSON对象，频繁操作可能触发内存告警（类似Java的String拼接）
• 修改后的JSON大小不能超过原值！否则直接报错（防止数据膨胀）

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3. 构建函数：手动造JSON

-- (1) 造对象：JSON_OBJECT（键值对自动包装）
SELECT JSON_OBJECT('name', '王五', 'age', 30); 
-- 结果：{"name": "王五", "age": 30}

-- (2) 造数组：JSON_ARRAY（元素自动转JSON类型）
SELECT JSON_ARRAY(1, 'text', NOW(), JSON_OBJECT('a', 10)); 
-- 结果：[1, "text", "2024-02-20 12:00:00", {"a": 10}]

-- (3) 合并对象：JSON_MERGE_PATCH（8.0+覆盖式合并）
SELECT JSON_MERGE_PATCH('{"a":1}', '{"a":2, "b":3}'); 
-- 结果：{"a": 2, "b": 3}

冷知识：

• JSON_OBJECT 的键名如果是数字，会被强制转字符串（如 JSON_OBJECT(1, 'test') 生成 {"1": "test"}）

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4. 类型检查与工具函数

-- (1) 合法性验证：JSON_VALID
SELECT JSON_VALID('{"name": "张三"}'); -- 1（合法）
SELECT JSON_VALID('{name: "张三"}');   -- 0（键没引号，非法）

-- (2) 类型检测：JSON_TYPE
SELECT JSON_TYPE(@user->'$.age');    -- INTEGER
SELECT JSON_TYPE(@user->'$.name');  -- STRING
SELECT JSON_TYPE(@user->'$.hobbies'); -- ARRAY

-- (3) 键名提取：JSON_KEYS
SELECT JSON_KEYS('{"a":1, "b":2}'); -- ["a", "b"]

-- (4) 长度测量：JSON_LENGTH
SELECT JSON_LENGTH('["a", "b", "c"]'); -- 3（数组长度）
SELECT JSON_LENGTH('{"a":1, "b":2}');  -- 2（对象键数量）

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5. 高级搜索函数

-- (1) JSON_CONTAINS：是否包含某值
SELECT JSON_CONTAINS('[1, 2, 3]', '2', '$'); -- 1（存在）

-- (2) JSON_SEARCH：模糊查找路径
SELECT JSON_SEARCH('{"user": {"name": "李四"}}', 'one', '李四');
-- 结果："$.user.name"（类似文件搜索的定位功能）

性能优化技巧：

• 对 JSON_CONTAINS 查询建立虚拟列索引（否则全表扫描警告！）
• JSON_SEARCH 的 one/all 参数控制返回第一个还是所有匹配路径

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三、函数使用灵魂法则

1. 路径表达式要写准：

   • 键名带特殊符号用双引号：$."user-name"
   • 数组索引从0开始：$.hobbies[0]

2. 类型转换要显式：

   -- 错误：字符串和数字比较
   SELECT * FROM products WHERE attributes->'$.price' = '100'; 
   
   -- 正确：统一类型
   SELECT * FROM products 
   WHERE CAST(attributes->'$.price' AS UNSIGNED) = 100;
   

3. 索引要针对性：

   -- 创建虚拟列 + 索引
   ALTER TABLE products 
   ADD COLUMN color VARCHAR(20) 
     GENERATED ALWAYS AS (attributes->>'$.color'),
   ADD INDEX idx_color (color);
   

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四、一道面试题实战

题目：如何将JSON数组 ["a","b","c"] 转换成关系型数据表？
答案：

-- 使用 JSON_TABLE 函数（MySQL 8.0+）
SELECT * FROM JSON_TABLE(
  '["a", "b", "c"]',
  '$[*]' COLUMNS (
    id FOR ORDINALITY,  -- 自动生成行号
    value VARCHAR(10) PATH '$'
  )
) AS t;

输出：

id	value
1	a
2	b
3	c

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终极总结

• 函数选择口诀：
  “查用->>，改用SET，建用OBJECT，验用VALID”
• 性能口诀：
  “路径要短，索引要建，类型对齐，少用通配”

名言收尾：
“不会JSON函数的DBA，就像没有扳手的修车工——面对数据只能干瞪眼。”
——《MySQL高手的自我修养》