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。

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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？

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)

关于为什么用使用json数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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