MySQL 的 JSON 查询
MySQL 的 JSON 路径格式MySQL 使用特定的 JSON 路径表达式语法来导航和提取 JSON 文档中的数据
基本结构
MySQL 中的 JSON 路径遵循以下通用格式
$[路径组件]路径组件详解
| 操作符 | 描述 | 示例 |
| ----------- | --------- | --------------------- |
| $ \| 根对象 \| $ |
| . 或 [] | 成员访问 | $.name 或 $['name'] |
| [*] | 数组通配符 | $.items[*] |
| | 数组索引 | $ |
| | 数组范围 | $ |
| ** | 递归通配符 | $**.price |1. 根对象 ($)
[*]$ 表示整个 JSON 文档
2. 成员访问 (. 或 [])
[*]点号表示法：$.store.book
[*]括号表示法：$['store']['book']
[*]当键名包含特殊字符或空格时使用括号表示法
3. 数组访问
[*]所有元素：$
[*] 或 $.array
[*]
[*]指定索引：$ 计数是从0开始
[*]范围：$（MySQL 8.0.26+）
4. 通配符
[*]* 匹配当前层级所有成员/元素
[*]** 递归搜索所有路径（MySQL 8.0.26+）
特殊语法元素
1. 过滤表达式 (MySQL 8.0.4+)
$.items[?(@.price > 10)]
[*]? 引入过滤表达式
[*]@ 表示当前元素
2. 路径范围 (MySQL 8.0.26+)
$ // 第1到第3个元素
$ // 倒数第二个元素
$ // 最后三个元素实际示例
简单路径
-- 提取标量值
SELECT JSON_EXTRACT('{"name": "张三", "age": 30}', '$.name');
-- 数组元素, 输出 "b", 注意是带双引号的
SELECT JSON_EXTRACT('["a", "b", "c"]', '$');复杂路径
-- 嵌套对象
SELECT JSON_EXTRACT('{"store": {"book": {"title": "MySQL指南"}}}', '$.store.book.title');
-- 对象数组
SELECT JSON_EXTRACT('{"items": [{"id": 1}, {"id": 2}]}', '$.items[*].id');简写操作符
MySQL 提供常用操作的简写形式
[*]-> : 等同于 JSON_EXTRACT()
[*]->> : 等同于 JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT())
-- 以下两种写法等价：
SELECT json_column->'$.name';
SELECT JSON_EXTRACT(json_column, '$.name');
-- 以下两种写法等价（返回去除引号的字符串）：
SELECT json_column->>'$.name';
SELECT JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(json_column, '$.name'));注意
[*]路径表达式区分大小写
[*]不存在的路径返回 NULL（不会报错）
[*]** 递归操作符可能影响性能
[*]过滤表达式支持比较运算符：=、!=、 等
MySQL 的 JSON_TABLE 函数
使用过 JSON_EXTRACT 函数都知道, 这样获取的结果还不是真正的行列结构, MySQL 8.0 引入的 JSON_TABLE 函数可以将 JSON 数据转换为关系型表格格式, 将数组中的每个元素转换成表格中的一行数据.
JSON_TABLE 的功能
[*]将 JSON 数组展开为多行记录
[*]提取嵌套的 JSON 对象属性
[*]将半结构化数据转为结构化数据
JSON_TABLE 用法
JSON_TABLE(
json_doc, -- JSON 类型的字段或值
path_expression -- JSON 路径表达式
COLUMNS( -- 新表的列定义
column_name column_type PATH json_path ,
...
)
) alias参数说明
[*]json_doc：可以是 JSON 字符串字面量, 或者表中的 JSON 类型列
[*]path_expression：指向要展开的 JSON 数组的路径
[*]COLUMNS：定义输出列的结构
[*]column_name：生成的列名
[*]column_type：数据类型（如 VARCHAR, INT, JSON 等）
[*]PATH：指定数据提取路径
[*]alias：必须提供的表别名
实际案例
将整数数组展开为一列多行
SELECT *
FROM JSON_TABLE(
'',
'$[*]' COLUMNS(
rowid FOR ORDINALITY,
value INT PATH '$'
)
) AS t;输出
rowid | value
------+-------
1 | 1
2 | 2
3 | 3将对象数组展开为多列多行
SELECT *
FROM JSON_TABLE(
'[{"name":"张三","age":25},{"name":"李四","age":30}]',
'$[*]' COLUMNS(
name VARCHAR(20) PATH '$.name',
age INT PATH '$.age',
adult VARCHAR(3) PATH '$.age' DEFAULT '否' ON EMPTY
)
) AS t;输出
name | age | adult
-----+-----+------
张三 | 25| 否
李四 | 30| 否在数据表中展开
如果JSON是表中的一个字段, 可以使用 table_1 CROSS JOIN JSON_TABLE(...) 展开, 例如一个表 v_video 的字段 result 为 JSON 字段, 需要展开 result 中的一个成员 sequences, 写成SQL如下
SELECT
e.id,
e.match_id,
e.result->>'$.id' AS json_id,
j.tag->>'$.sf' AS sf_value,
j.tag->>'$.ef' AS ef_value,
j.tag->>'$.ef' - j.tag->>'$.sf'AS duration
FROM
v_video e
CROSS JOIN JSON_TABLE(
e.result->'$.sequences',
'$[*]' COLUMNS (
tag JSON PATH '$'
)
) AS j ON e.match_id = 294上面的SQL, 通过 CROSS JOIN JSON_TABLE 将每一行 e.result 字段下的 sequences 数组展开, 每个数组元素成为新字段 tag, 这时候还是一个 JSON, 然后在SELECT 中通过->>抽取其中的值, 得到完全展开的一个新表.
高级用法
FOR ORDINALITY 子句
生成自增的行号列
COLUMNS(
id FOR ORDINALITY,
...
)嵌套路径处理
COLUMNS(
NESTED PATH '$.nested_obj' COLUMNS(
sub_col1 INT PATH '$.prop1',
sub_col2 VARCHAR(10) PATH '$.prop2'
)
)上面的例子用嵌套可以改写为
SELECT
j.id,
j.sf,
j.ef,
j.ef - j.sf AS duration
FROM
v_video e
CROSS JOIN
JSON_TABLE(
e.result->'$.sequences',
'$[*]' COLUMNS (
id FOR ORDINALITY,
NESTED PATH '$' COLUMNS(
ef INT PATH '$.ef',
sf INT PATH '$.sf'
)
)
) AS j ON e.match_id = 294上面的SQL, 通过 NESTED PATH ... COLUMNS(...) 将展开后数组中的一个JSON元素进一步展开为多个字段.
错误处理
COLUMNS(
ef INT PATH '$.ef' NULL ON EMPTY NULL ON ERROR,
sf INT PATH '$.sf' DEFAULT '0' ON EMPTY NULL ON ERROR
)格式是
on_empty:
{NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON EMPTY
on_error:
{NULL | DEFAULT json_string | ERROR} ON ERROR注意事项
[*]MySQL 版本要高于8.0
[*]路径表达式必须指向 JSON 数组, 注意是数组
[*]必须为结果集指定别名
[*]在 FROM 子句和 JOIN 子句中都可以使用
[*]在性能上, 对大数据集使用 JSON_TABLE 可能较慢, 可以为 JSON 列创建函数索引提高查询性能
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