Json数据库的优势及使用原因 (为什么用使用json数据库)
Json数据库在近年来的技术发展中，已经逐渐成为广大开发者的重要工具之一。由于其具有许多优势，Json数据库现已广泛应用于各种应用软件和系统中。本文就进行深入探讨，使读者更好地了解Json数据库及其在实际开发中的应用。
一、Json数据库的优势
1、易于操作
Json数据库中的数据存储方式与面向对象编程相似。因此，它对于开发者而言非常易于操作。相较于传统数据库，Json数据库的编写、测试和维护相对简单，易于使用。
2、数据结构灵活
Json数据库中可以存储各种不同数据类型（例如字符串、数字、布尔值、数组和对象等），可以快速适应任何数据结构的变化。此外，Json数据库中的数据可以随时进行修改、删除或添加，并且不需要复杂的SQL语句。
3、数据可读性强
由于Json数据库中的数据格式为键值对，因此数据的可读性更强。开发人员可以轻松地阅读Json数据库中存储的数据，而无需使用SQL查询语句。
4、数据查询速度快
Json数据库的查询速度相对较快，因为数据存储为二进制格式，可以快速进行数据检索。此外，Json数据库还支持各种索引类型（包括基于文本和基于位置的索引等不同类型），可以更快地查找数据。
5、数据存储量大
Json数据库支持NoSQL数据库，可以处理大量数据的存储和管理，而无需使用传统数据库查询的繁琐操作。传统上，关系数据库通常受到存储数据的限制，但使用Json数据库可以轻松地存储大量的数据。
二、Json数据库的使用原因
1、易于维护
Json数据库的操作相对于传统数据库管理系统，更加简单方便。因为Json数据库的存储格式就是普通的文本，开发者可以直接使用代码读取、修改、删除或者添加数据。它无需使用复杂的SQL语句，也不需要使用特殊的数据库访问协议（如ODBC或JDBC）。
2、应用场景广泛
Json数据库的使用场景较广泛，适用于各种类型的应用软件和系统。例如：网页应用程序，通讯软件，游戏等等。在这些应用中，Json数据库可以快速处理、存储和查询数据，从而改善系统性能并提高用户体验。
3、数据安全可靠
Json数据库可支持数据备份和恢复特性。如果数据在某个时刻遭到损坏或丢失，可以使用此功能恢复原始数据。此外，Json数据库还支持数据空间的分离，使得开发者可以轻松地控制数据的访问权限。
4、提高工作效率
Json数据库的操作简单、快速，同时其灵活性极高，使开发者能够快速开发高质量的应用程序。在Json数据库的帮助下，开发者们能够更好的完成数据管理及处理任务，提高工作效率。
5、免费开源
Json数据库是一个开放源码软件，完全免费。不需要支付任何使用费用，并且随着技术的发展，开源社区也在不断完善和升级 Json数据库。
三、结论
综上所述，Json数据库具有易于操作、数据可读性强、数据查询速度快以及支持NoSQL数据库等优势。同时，Json数据库的使用原因包括易于维护、应用场景广泛、数据安全可靠、提高工作效率以及免费开源等。Json数据库的飞速发展也为开发者们提供了更强的竞争力。
Json数据库的适用环境与传统的数据库有所不同，但并不是所有的应用程序或者系统都适合使用 Json数据库。开发者们应该充分考虑到自己的应用场景，充分了解 Json数据库的优势和限制，再谨慎选择使用。
相关问题拓展阅读：
mysql使用什么类型存json数据？
ON (JavaScriptObject Notation) 是一种轻量级的数据交换格式，主要用于传送数据。ON采用了独立于语言的文本格式，类似XML，但是比XML简单，易读并且易编写。对机器来说易于仿悉郑解析和生成，并且会减少网络带宽的传输。由于ON格式可以解耦javascript客户端应用与Restful服务器端的方法调用，因而在互联网应用中被大量使用。
ON的格式非常简单：名称/键值。之前MySQL版本里面要实现这样的存储，要么用VARCHAR要么用TEXT大文本。 MySQL5.7发布后，专门设计了ON数据类型以及关于这种类型的检索以及其他函数解析。我们先看看MySQL老版本的ON存取。
示例表结构：
CREATE TABLE json_test(
id INT,
person_desc TEXT
)ENGINE INNODB;
我们来插入一条记录：
INSERT INTO json_test VALUES (1,'{
“programmers”:
“firstName”: “Brett”,
“lastName”: “McLaughlin”,
“email”: “aaaa”
}, {
“firstName”: “Jason”,
“lastName”: “Hunter”,
“email”: “bbbb”
}, {
“firstName”: “Elliotte”,
“lastName”: “Harold”,
“email”: “cccc”
}>,
“authors”:
“firstName”: “Isaac”,
“lastName”: “Asimov”,
“genre”: “sciencefiction”
}, {
“firstName”: “Tad”,
“lastName”: “Williams”,
“genre”:”fantasy”
}, {
“firstName”: “Frank”,
“lastName”: “Peretti”,
“genre”: “christianfiction”
}>,
“musicians”:
“firstName”: “Eric”,
“lastName”: “Clapton”,
“instrument”: “guitar”
}, {
“firstName”: “Sergei”,
“lastName”: “Rachmaninoff”,
“instrument”: “piano”
}>
}’);
那一般我们遇到这样来存储ON格式的话，只能把这条记录取出来交个应用程序，由应用程
来解析备颂。如此一来陆改，ON又和特定的应用程序耦合在一起，其便利性的优势大打折扣。
现在到了MySQL5.7，可以支持对ON进行属性的解析，我们重新修改下表结构：
ALTER TABLE json_test MODIFY person_desc json;
先看看插入的这行ON数据有哪些KEY：
mysql> SELECT id,json_keys(person_desc) as “keys” FROM json_test\G
*************************** 1. row***************************
id: 1
keys:
1 row in set (0.00 sec)
我们可以看到，里面有三个KEY，分别为authors，musicians，programmers。那现在找一
KEY把对应的值拿出来：
mysql> SELECT json_extract(AUTHORS,’$.lastName’) AS ‘name’, AUTHORS FROM
-> (
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
->UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> UNION ALL
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’) AS “authors” FROM json_test
-> ) AS T1
-> ORDER BY NAME DESC\G
*************************** 1. row***************************
name:”Williams”
AUTHORS: {“genre”: “fantasy”,”lastName”: “Williams”, “firstName”:”Tad”}
*************************** 2. row***************************
name:”Peretti”
AUTHORS: {“genre”:”christianfiction”, “lastName”: “Peretti”,”firstName”:
“Frank”}*************************** 3. row***************************
name:”Asimov”
AUTHORS: {“genre”: “sciencefiction”,”lastName”: “Asimov”, “firstName”:”Isaac”}
3 rows in set (0.00 sec)
现在来把详细的值罗列出来：
mysql> SELECT
->json_extract(AUTHORS,’$.firstName’) AS “firstname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.lastName’)AS “lastname”,
-> json_extract(AUTHORS,’$.genre’) AS”genre”
-> FROM
-> (
-> SELECT id,json_extract(person_desc,’$.authors’)AS “authors” FROM json
_test
-> ) AS T\G
*************************** 1. row***************************
firstname: “Isaac”
lastname:”Asimov”
genre:”sciencefiction”
1 row in set (0.00 sec)
我们进一步来演示把authors 这个KEY对应的所有对象删掉。
mysql> UPDATE json_test
-> SET person_desc =json_remove(person_desc,’$.authors’)\G
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
查找下对应的KEY，发现已经被删除掉了。
mysql> SELECT json_contains_path(person_desc,’all’,’$.authors’)as authors_exists FROM
json_test\G
*************************** 1. row***************************
authors_exists: 0
1 row in set (0.00 sec)
总结下，虽然MySQL5.7开始支持ON数据类型，但是我建议如果要使用的话，更好是把这的值取出来，然后在应用程序段来计算。毕竟数据库是用来处理结构化数据的，大量的未预先定义schema的json解析，会拖累数据库的性能。
我们知道，ON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ON。MySQL从5.7开始支持ON格式的数据存储，并且新增了很多ON相关函数。MySQL 8.0 又闭毕带来了一个新的把ON转换为TABLE的函数ON_TABLE，实现了ON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ON 对象
mysql> set @ytt='{“name”:}’;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
之一级：
mysql> select json_keys(@ytt);+—+| json_keys(@ytt) |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@ytt,’$.name’);+-+| json_keys(@ytt,’$.name’) |+-+| |+-+1 row in set (0.00 sec)
我们使用MySQL 8.0 的ON_TABLE 来转换 @ytt。
mysql> select * from json_table(@ytt,’$.name’ columns (f1 varchar(10) path ‘$.a’, f2 varchar(10) path ‘$.b’)) as tt;
+++
| f1 | f2 |
+++
| ytt | action |
| dble | shard |
| mysql | oracle |
+++
3 rows in set (0.00 sec)
举例二
再来一个复杂点的例子，碰早用的是EXPLAIN 的ON结果集。
ON 串 @json_str1。
set @json_str1 = ‘ { “query_block”: { “select_id”: 1, “cost_info”: { “query_cost”: “1.00” }, “table”: { “table_name”: “bigtable”, “access_type”: “const”, “possible_keys”: , “key”: “id”, “used_key_parts”: , “key_length”: “8”, “ref”: , “rows_examined_per_scan”: 1, “rows_produced_per_join”: 1, “filtered”: “100.00”, “cost_info”: {“read_cost”: “0.00”,”eval_cost”: “0.20”,”prefix_cost”: “0.00”,”data_read_per_join”: “176” }, “used_columns”: } }}’;
之一级：
mysql> select json_keys(@json_str1) as ‘first_object’;+—+| first_object |+—+| |+—+1 row in set (0.00 sec)
第二级：
mysql> select json_keys(@json_str1,’$.query_block’) as ‘second_object’;++| second_object|++| |++1 row in set (0.00 sec)
第三级：
mysql> select json_keys(@json_str1,’$.query_block.table’) as ‘third_object’\G*************************** 1. row ***************************third_object: 1 row in set (0.01 sec)
第四级：
mysql> select json_extract(@json_str1,’$.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ON 串转换为表。
SELECT * FROM ON_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’,
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’,
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 | a| a5 | a6 | a7 | a8 | a9 | b1_1 | c |
++——+++——+——+——+——+——+++——+——+——+——+——+——+
|| id | const | 100.00 | 0.20 | 0.00 | 0.00 | 176 | 8 | bigtable | const | id | 1 | 1 | id | NULL | 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)
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