SQL Server 2016 JSON原生支持实例说明
背景
Microsoft SQL Server 对于数据平台的开发者来说越来越友好。比如已经原生支持XML很多年了,在这个趋势下,如今也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤其对于一些大数据很数据接口的解析环节来说这显得非常有价值。与我们现在所做比如在SQL中使用CLR或者自定义的函数来解析JSON相比较,新的内置JSON会大大提高性能,同时优化了编程以及增删查改等方法。
那么是否意味着我们可以丢弃XML,然后开始使用JSON?当然不是,这取决于数据输出处理的目的。如果有一个外部的通过XML与外部交互数据的服务并且内外的架构是一致的,那么应该是使用XML数据类型以及原生的函数。如果是针对微型服务架构或者动态元数据和数据存储,那么久应该利用最新的JSON函数。
实例
当使用查询这些已经有固定架构的JSON的数据表时,使用“FOR JSON” 提示在你的T-SQL脚本后面,用这种方式以便于格式化输出。一下实例我使用了SQLServer 2016 Worldwide Importers sample database,可以在GitHub上直接下载下来(下载地址)。看一下视图Website.customers。我们查询一个数据并格式化输出JSON格式:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | SELECT [CustomerID] ,[CustomerName] ,[CustomerCategoryName] ,[PrimaryContact] ,[AlternateContact] ,[PhoneNumber] ,[FaxNumber] ,[BuyingGroupName] ,[WebsiteURL] ,[DeliveryMethod] ,[CityName] ,DeliveryLocation.ToString() as DeliveryLocation ,[DeliveryRun] ,[RunPosition] FROM [WideWorldImporters].[Website].[Customers] WHERE CustomerID=1 FOR JSON AUTO |
请注意我们有一个地理数据类型列(DeliveryLocation),这需要引入两个重要的变通方案(标黄):
首先,需要转换一个string字符,否则就会报错:
FOR JSON cannot serialize CLR objects. Cast CLR types explicitly into one of the supported types in FOR JSON queries.
其次,JSON采用键值对的语法因此必须指定一个别名来转换数据,如果失败会出现下面的错误:
Column expressions and data sources without names or aliases cannot be formatted as JSON text using FOR JSON clause. Add alias to the unnamed column or table.
确认了这些,改写的格式化输出如下:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | [ { "CustomerID" : 1, "CustomerName" : "Tailspin Toys (Head Office)" , "CustomerCategoryName" : "Novelty Shop" , "PrimaryContact" : "Waldemar Fisar" , "AlternateContact" : "Laimonis Berzins" , "PhoneNumber" : "(308) 555-0100" , "FaxNumber" : "(308) 555-0101" , "BuyingGroupName" : "Tailspin Toys" , "WebsiteURL" : "http://www.tailspintoys.com" , "DeliveryMethod" : "Delivery Van" , "CityName" : "Lisco" , "DeliveryLocation" : "POINT (-102.6201979 41.4972022)" , "DeliveryRun" : "" , "RunPosition" : "" } ] |
当然也可以使用JSON作为输入型DML语句,例如INSERT/UPDATE/DELETE 语句中使用“OPENJSON”。因此可以在所有的数据操作上加入JSON提示。
如果不了解数据结构或者想让其更加灵活,那么可以将数据存储为一个JSON格式的字符类型,改列的类型可以使NVARCHAR 类型。Application.People 表中的CustomFields 列就是典型这种情况。可以用如下语句看一下表格格式这个列的内容:
1 2 3 4 5 6 7 | declare @json nvarchar(max) SELECT @json=[CustomFields] FROM [WideWorldImporters].[Application].[People] where PersonID=8 select * from openjson(@json) |
结果集在表格结果中的显示:
用另一种方式来查询这条记录,前提是需要知道在JSON数据结构和关键的名字,使用JSON_VALUE 和JSON_QUERY 函数:
1 2 3 4 5 6 7 8 | SELECT JSON_QUERY([CustomFields], '$.OtherLanguages' ) as OtherLanguages, JSON_VALUE([CustomFields], '$.HireDate' ) as HireDate, JSON_VALUE([CustomFields], '$.Title' ) as Title, JSON_VALUE([CustomFields], '$.PrimarySalesTerritory' ) as PrimarySalesTerritory, JSON_VALUE([CustomFields], '$.CommissionRate' ) as CommissionRate FROM [WideWorldImporters].[Application].[People] where PersonID=8 |
在表格结果集中展示表格格式的结果:
这个地方最关心就是查询条件和添加索引。设想一下我们打算去查询所有2011年以后雇佣的人,你可以运行下面的查询语句:
1 2 3 4 | SELECT personID,fullName,JSON_VALUE(CustomFields, '$.HireDate' ) as hireDate FROM [WideWorldImporters].[Application].[People] where IsEmployee=1 and year(cast(JSON_VALUE(CustomFields, '$.HireDate' ) as date))>2011 |
切记JSON_VALUE 返回一个单一的文本值(nvarchar(4000))。需要转换返回值到一个时间字段中,然后分离年来筛选查询条件。实际执行计划如下:
为了验证如何对JSON内容创建索引,需要创建一个计算列。为了举例说明,Application.People 表标记版本,并且加入计算列,当系统版本为ON的时候不支持。我们这里使用Sales.Invoices表,其中ReturnedDeliveryData 中插入json数据。接下来获取数据,感受一下:
1 2 3 4 | SELECT TOP 100 [InvoiceID] ,[CustomerID] ,JSON_QUERY([ReturnedDeliveryData], '$.Events' ) FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices] |
发现结果集第一个event都是“Ready for collection”:
然后获取2016年3月的发票数据:
1 2 3 4 5 6 | SELECT [InvoiceID] ,[CustomerID] ,CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData], '$.Events[0].EventTime' )),126) FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices] WHERE CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData], '$.Events[0].EventTime' )),126) BETWEEN '20160301' AND '20160331' |
实际执行计划如下:
加入一个计算列叫做“ReadyDate”, 准备好集合表达式的结果:
1 2 | ALTER TABLE [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices] ADD ReadyDate AS CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData], '$.Events[0].EventTime' )),126) |
之后,重新执行查询,但是使用新的计算列作为条件:
1 2 3 4 5 | SELECT [InvoiceID] ,[CustomerID] ,ReadyDate FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices] WHERE ReadyDate BETWEEN '20160301' AND '20160331' |
执行计划是一样的,除了SSMS建议的缺失索引:
因此,根据建议在计算列上建立索引来帮助查询,建立索引如下:
1 2 3 4 5 6 7 | /* The Query Processor estimates that implementing the following index could improve the query cost by 99.272%. */ CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Invoices_ReadyDate ON [Sales].[Invoices] ([ReadyDate]) INCLUDE ([InvoiceID],[CustomerID]) GO |
我们重新执行查询验证执行计划:
有了索引之后,大大提升了性能,并且查询JSON的速度和表列是一样快的。
总结:
本篇通过对SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍,主要有如下要点:
- JSON能在SQLServer2016中高效的使用,但是JSON并不是原生数据类型;
- 如果使用JSON格式必须为输出结果是表达式的提供别名;
- JSON_VALUE 和 JSON_QUERY 函数转移和获取Varchar格式的数据,因此必须将数据转译成你需要的类型。
- 在计算列的帮助下查询JSON可以使用索引进行优化。
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