从MySQL5.7.8开始，MySQL支持原生的JSON数据类型。MySQL 支持RFC 7159定义的全部json 数据类型，具体的包含四种基本类型（strings, numbers, booleans, null）和两种结构化类型（objects and arrays）。
将 JSON 格式的字符串存储在字符串列中相比，该数据类型具有以下优势：
- 自动验证存储在 JSON列中的 JSON 文档。无效的文档会产生错误。
- 优化的存储格式。存储在列中的 JSON 文档被转换为允许快速读取文档元素的内部格式。
- 当读取 JSON 值时，不需要从文本表示中解析该值，使服务器能够直接通过键或数组索引查找子对象或嵌套值，而无需读取文档中它们之前或之后的所有值。
JSON类型的存储结构
MySQL为了提供对json对象的支持，提供了一套将json字符串转为结构化二进制对象的存储方式。json会被转为二进制的doc对象存储于磁盘中（在处理JSON时MySQL使用的utf8mb4字符集，utf8mb4是utf8和ascii的超集）。
doc对象包含两个部分，type和value部分。其中type占1字节，可以表示16种类型：大的和小的json object类型、大的和小的 json array类型、literal类型（true、false、null三个值）、number类型（int6、uint16、int32、uint32、int64、uint64、double类型、utf8mb4 string类型和custom data（mysql自定义类型）
JSON数据类型意义
其实，没有JSON数据类型的支持，我们一样可以通过varchar类型或者text等类型来保存这一格式的数据，但是，为什么还要专门增加这一数据格式的支持呢？其中肯定有较varchar或者text来存储此类型更优越的地方。
- 保证了JSON数据类型的强校验，JSON数据列会自动校验存入此列的内容是否符合JSON格式，非正常格式则报错，而varchar类型和text等类型本身是不存在这种机制的。
- MySQL同时提供了一组操作JSON类型数据的内置函数。
- 更优化的存储格式，存储在JSON列中的JSON数据会被转成内部特定的存储格式，允许快速读取。
- 可以基于JSON格式的特征支持修改特定的键值。（即不需要把整条内容拿出来放到程序中遍历然后寻找替换再塞回去，MySQL内置的函数允许你通过一条SQL语句就能搞定）
JSON 数据类型
JSON 对象
- 使用对象操作的方法进行查询：字段->'$.json属性'
- 使用函数进行查询：json_extract(字段, '$.json属性')
- 获取JSON数组/对象长度：JSON_LENGTH()
JSON 数组
- 使用对象操作的方法进行查询：字段->'$[0].属性'
- 使用函数进行查询：JSON_CONTAINS(字段,JSON_OBJECT('json属性', '内容'))
- 获取JSON数组/对象长度：JSON_LENGTH()
创建 JSON
类似varchar，设置主要将字段的type是json，不能设置长度，可以是NULL但不能有默认值。
CREATE TABLE `tinywan_json` (
id INT ( 11 ) NOT NULL auto_increment,
tag json NOT NULL COMMENT '标签列表',
catagory json NOT NULL COMMENT '分类列表',
create_time INT ( 11 ) DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY ( id )
) ENGINE = INNODB DEFAULT charset = utf8mb4;使用 describe tinywan_json 查看创建的表结构：
mysql> describe tinywan_json;
+-------------+---------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+---------+------+-----+---------+----------------+
| id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| tag | json | NO | | NULL | |
| catagory | json | NO | | NULL | |
| create_time | int(11) | YES | | NULL | |
+-------------+---------+------+-----+---------+----------------+
4 rows in set (0.05 sec)写入JSON数据
INSERT INTO tinywan_json ( catagory, tag )
VALUES
( '{"0":"厨卫","1":"童装","2":"休闲"}', '["Good","Fine","Bad"]' );MYSQL也有专门的函数 JSON_OBJECT, JSON_ARRAY函数生成json格式的数据。
INSERT INTO tinywan_json ( catagory, tag )
VALUES
( JSON_OBJECT ( "name", "John", "age", 23 ), JSON_ARRAY ( 'Low', 'Middle', 'High' ) )查看插入的两条数据
mysql> select * from tinywan_json;
+----+---------------------------+-----------------------------------------+-------------+
| id | tag | catagory | create_time |
+----+---------------------------+-----------------------------------------+-------------+
| 1 | ["Good", "Fine", "Bad"] | {"0": "厨卫", "1": "童装", "2": "休闲"} | NULL |
| 2 | ["Low", "Middle", "High"] | {"age": 23, "name": "John"} | NULL |
+----+---------------------------+-----------------------------------------+-------------+
2 rows in set (0.10 sec)查询 JSON
查询json中的数据使用 column->path 的形式，其中对象类型path这样表示 $.path，而数组类型则是 $[index]。
查看每一行数据的JSON类型，筛选如下：
mysql> select tag,json_type(tag),catagory,json_type(catagory) from tinywan_json;
+---------------------------+----------------+-----------------------------------------+---------------------+
| tag | json_type(tag) | catagory | json_type(catagory) |
+---------------------------+----------------+-----------------------------------------+---------------------+
| ["Good", "Fine", "Bad"] | ARRAY | {"0": "厨卫", "1": "童装", "2": "休闲"} | OBJECT |
| ["Low", "Middle", "High"] | ARRAY | {"age": 23, "name": "John"} | OBJECT |
+---------------------------+----------------+-----------------------------------------+---------------------+
2 rows in set (0.07 sec)筛选出catagory中 name = John的那条记录的所有tag:
mysql> select tag from tinywan_json where catagory->'$.name' = 'John';
+---------------------------+
| tag |
+---------------------------+
| ["Low", "Middle", "High"] |
+---------------------------+
1 row in set (0.06 sec)通过json_type确定了tag的数据类型是ARRAY，那么就可以使用数组索引的方式查询：
mysql> select tag->'$[0]',tag->'$[2024]',tag->'$.notexist' from tinywan_json where catagory->'$.name' = 'John';
+-------------+----------------+-------------------+
| tag->'$[0]' | tag->'$[2024]' | tag->'$.notexist' |
+-------------+----------------+-------------------+
| "Low" | NULL | NULL |
+-------------+----------------+-------------------+
1 row in set (0.05 sec)上面的例子中，可以看到，使用 tag->'$[0]' 的方式如期获取了tag数组内的第一个数据。另外两个，一个tag->'$[2024]'是不存在的数组元素，一个tag->'$.notexist'是不存在的对象键，都返回了 null，这与预期的一致。
还要一个小小的问题，返回的 tag->'$[0]' = "Low"，并且左右有一对双引号，可否去掉呢？使用 JSON_UNQUOTE 函数
mysql> select JSON_UNQUOTE(tag->'$[0]'),tag->'$[2024]',tag->'$.notexist' from tinywan_json where catagory->'$.name' = 'John';
+---------------------------+----------------+-------------------+
| JSON_UNQUOTE(tag->'$[0]') | tag->'$[2024]' | tag->'$.notexist' |
+---------------------------+----------------+-------------------+
| Low | NULL | NULL |
+---------------------------+----------------+-------------------+
1 row in set (0.06 sec)JSON 条件查询
因为JSON不同于字符串，所以如果用字符串和JSON字段进行比较，是不会相等的。这时可以使用CAST函数，将字符串转成JSON的形式。
mysql> select * from tinywan_json where catagory = '{"age": 23, "name": "John"}';
Empty set
mysql> select * from tinywan_json where catagory = CAST('{"age": 23, "name": "John"}' as JSON);
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| id | tag | catagory | create_time |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| 2 | ["Low", "Middle", "High"] | {"age": 23, "name": "John"} | NULL |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
1 row in set (0.07 sec)对应地，select字段和where筛选条件中，均可以使用 column->path 的方式操作。
mysql> select tag,catagory->'$.age' from tinywan_json where tag->'$[1]' = 'Middle';
+---------------------------+-------------------+
| tag | catagory->'$.age' |
+---------------------------+-------------------+
| ["Low", "Middle", "High"] | 23 |
+---------------------------+-------------------+
1 row in set (0.07 sec)特别注意的是。JSON中的元素是严格区分变量类型的，比如说整型和字符串是严格区分的。
mysql> select * from tinywan_json where catagory->'$.age' = 23;
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| id | tag | catagory | create_time |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| 2 | ["Low", "Middle", "High"] | {"age": 23, "name": "John"} | NULL |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
1 row in set (0.06 sec)
mysql> select * from tinywan_json where catagory->'$.age' = '23';
Empty set除了用 column->path 的形式搜索，还可以用JSON_CONTAINS 函数，但和 column->path 的形式有点相反的是，JSON_CONTAINS 第二个参数是不接受整数的，无论 json 元素是整型还是字符串，否则会出现错误nvalid data type for JSON data in argument 2 to function json_contains; a JSON string or JSON type is required.
mysql> select * from tinywan_json where JSON_CONTAINS(catagory,'23','$.age');
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| id | tag | catagory | create_time |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
| 2 | ["Low", "Middle", "High"] | {"age": 23, "name": "John"} | NULL |
+----+---------------------------+-----------------------------+-------------+
1 row in set (0.08 sec)
mysql> select * from tinywan_json where JSON_CONTAINS(catagory,23,'$.age');
Invalid data type for JSON data in argument 2 to function json_contains; a JSON string or JSON type is required.上面打印的第一行，才是正确的写法。整数应该写成 'int'，字符串则要看值内的情况，很多情况下需要带上双引号，'"string"'，这样写。如下：
mysql> select * from tinywan_json where JSON_CONTAINS(tag,'"Fine"');
+----+-------------------------+-----------------------------------------+-------------+
| id | tag | catagory | create_time |
+----+-------------------------+-----------------------------------------+-------------+
| 1 | ["Good", "Fine", "Bad"] | {"0": "厨卫", "1": "童装", "2": "休闲"} | NULL |
+----+-------------------------+-----------------------------------------+-------------+
1 row in set (0.07 sec)小结
- JSON类型无须预定义字段，适合拓展信息的存储
- 单个JSON文档的大小不能超过4G；单个KEY的大小不能超过两个字节，即64K
- JSON类型适合应用于不常更新的静态数据
- 对搜索较频繁的数据建议增加虚拟列并建立索引