Mysql从5.7开始，支持原生的json,也有不少的工程师建议采用mysql来取代文本数据库。下面将介绍json在mysql与国内的nosql文档数据库sequoiaDB的操作方式，存储，以及高可用性架构方面的不同，通过介绍之后，至于在什么情况下该使用seqoiaDB以及什么情况下使用Mysql,基本可以选择正确的方案。

数据库操作

创建一个表，只含有json字段。

mysql>CREATE TABLE t1 (jdoc JSON);

Query OK, 0 rows affected (0.20 sec)

操作

mysql> insert into t1  values(JSON_OBJECT('key1', 1, 'key2','abc'));

Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> select * from t1;

+----------------------------+

| jdoc                       |

+----------------------------+

| {"key1": 1, "key2":"abc"} |

+----------------------------+

1 row in set (0.00 sec)

mysql> set @j=repeat('x',60000);

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> insert into  t1 values(JSON_OBJECT('key', @j));

Query OK, 1 row affected (4.72 sec)

mysql> insert into  t1 values(JSON_OBJECT('key', @j));

Query OK, 1 row affected (1 min 6.79 sec)

(gdb) c

Continuing.

Breakpoint 3, dtuple_convert_big_rec(index=0x7f54e0144d10, upd=0x0, entry=0x7f54e01584d0,n_ext=0x7f55a2bf4708)

at /data/mysql/mysql-5.7.10/storage/innobase/data/data0data.cc:591

591             if (!dict_index_is_clust(index)) {

命中断点dtuple_convert_big_rec, 将json 字段以大字段存储。

当执行insert into t1  values('["key1", 1,"key2", "abc"]'); 这样的操作时，因为字段jdoc的类型是json类型，所以对该列的值会用Json_dom::parse函数进行词法分析，如果是json格式，则通过。

(gdb) c

Continuing.

Breakpoint 2, Json_dom::parse(text=0x7f54e000f948 "[\"key1\", 1, \"key2\",\"abc\"]", length=26, syntaxerr=0x7f55a2bf5f18,offset=0x7f55a2bf5f10,

preserve_neg_zero_int=false)at /data/mysql/mysql-5.7.10/sql/json_dom.cc:865

的函数

在mysql中，json区分大小，大写的null无法转化为json类型。

mysql> SELECT CAST('NULL' AS JSON);

ERROR 3141 (22032): Invalid JSON text inargument 1 to function cast_as_json: "Invalid value." at position 0in 'NULL'.

mysql> SELECT CAST('null' AS JSON);

+----------------------+

| CAST('null' AS JSON) |

+----------------------+

| null                 |

mysql> SELECT JSON_MERGE('[1, 2]','["a", "b"]', '[true, false]');

+-----------------------------------------------------+

| JSON_MERGE('[1, 2]', '["a","b"]', '[true, false]') |

+-----------------------------------------------------+

| [1, 2, "a", "b",true, false]                       |

+-----------------------------------------------------+

1 row in set (7.72 sec)

Breakpoint 2, Json_dom::parse(text=0x7f54e000f938 "[1, 2]", length=6, syntaxerr=0x7f55a2bf5a90,offset=0x7f55a2bf5a88, preserve_neg_zero_int=false)

at /data/mysql/mysql-5.7.10/sql/json_dom.cc:865

865      Rapid_json_handler handler(preserve_neg_zero_int);

(gdb) c

Continuing.

Breakpoint 2, Json_dom::parse(text=0x7f54e000faf0 "[\"a\", \"b\"]", length=10,syntaxerr=0x7f55a2bf5a90, offset=0x7f55a2bf5a88, preserve_neg_zero_int=false)

at /data/mysql/mysql-5.7.10/sql/json_dom.cc:865

865      Rapid_json_handler handler(preserve_neg_zero_int);

(gdb) c

Continuing.

Breakpoint 2, Json_dom::parse(text=0x7f54e000fc88 "[true, false]", length=13,syntaxerr=0x7f55a2bf5a90, offset=0x7f55a2bf5a88, preserve_neg_zero_int=false)

at /data/mysql/mysql-5.7.10/sql/json_dom.cc:865

865      Rapid_json_handler handler(preserve_neg_zero_int);

其他示例操作省略介绍。。。。。。 ， 请参考官方文档，json 的基本操作都有。

总结：经过简单跟踪对含有json 字段的表的sql操作获悉，对在mysql中支持json的理解，

可以简单地将json的类型类比其他的数据类型，如int,  datetime等，它是mysql支持的一种数据类型，仅仅而已。就算仅仅创建一个只有一个json 类型的字段的表(如图上的示例T1,就只有一个jdoc的json类型的例)。 对于json列的更新(包括插入)操作，会调用Json_dom::parse  进行json类型的值合法性检查，同时，mysql中包含了许多json类型的操作函数(如上示例的操作)，对于只包含一个json列的表进行插入操作，其需要执行的函数逻辑跟一个普通表的insert 完全一致， 最终将json字段以大字段类型lob类型存储到innodb 的存储引擎中。

所以从本质上来讲，mysql 5.7 支持json , 实际上是扩展了一个数据类型，通过扩展一些操作函数来支持json的数据类型，该数据类型最终以大字段类型lob的方式存储在innodb 存储引擎中。

从上面的分析得知，mysql支持json ,但依然是在原来sql处理方式，来支持json的数据类型。当表中含有json字段时，我们可以当其时一个blob 字段，但这个列中的每一个数据项，都是一个json的文档对象，支持很多json类型的操作。

正是因为json仅仅是mysql的数据库表中的一个lob的类型字段 ，所以,其性能也跟普通的包含blob字段类型的表无异。当行的长度较短时，支持非常高的读写并发操作，但同样，如果json字段的长度很长，操作时会带来大量的IO操作，QPS自然下降。

以下是进行的长json类型的比较测试，json的文档大小为32K ,测试结果如下：

测试结果：(当集合表中的数据量越大，insert性能越慢)，从空表开始，每个测试线程执行一个20000 insert的文件

file_no:1-0 runing_num: 1   total_time: 66   qps: 303 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  6 replication group

file_no:21-1 runing_num: 20   total_time: 276   qps: 1449 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  6 replication group

file_no:21-20 runing_num: 1   total_time: 70   qps: 285 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  6 replication group

file_no:21-1 runing_num: 20   total_time: 433   qps: 923 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  6 replication group

file_no:21-1 runing_num: 20   total_time: 837   qps: 477 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  6 replication group

(简单说明一下测试结果 ： runing_num为并发执行 sql的会话数 ，total_time为总的执行时间，qps就是每秒(插入)的执行数 ，后面是 备注 )

如果是12个复制组的插入性能如下：

file_no:1-0 runing_num: 1   total_time: 64   qps: 312 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:20-1 runing_num: 19   total_time: 144   qps: 2638 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:20-1 runing_num: 19   total_time: 160   qps: 2375 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:23-1 runing_num: 22   total_time: 183   qps: 2404 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:23-1 runing_num: 22   total_time: 210   qps: 2095 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:23-1 runing_num: 22   total_time: 210   qps: 2095 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:23-1 runing_num: 22   total_time: 205   qps: 2146 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

file_no:23-13 runing_num: 10   total_time: 123  qps: 1626 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k sharding by  12 replication group

如果是单复制组，则结果如下

(测试Sdb单复制组的情况，每个线程执行2万insert .)

file_no:1-0 runing_num: 1   total_time: 64   qps: 312 run_script: test_sdb.sh    comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k no sharding  1  replication group

file_no:11-1 runing_num: 10   total_time: 249   qps: 803 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k no sharding  1  replication group

file_no:20-1 runing_num: 19   total_time: 500   qps: 760 run_script: test_sdb.sh comment:test  sdb  on phyiscal machine   32k no sharding  1  replication group

可以看到，复制组越多，也就是分片越多，支持的并发插入的qps就越多。

的插入性能

mysql单库的测试结果，json列的大小为32k。  每个sql文件20000行，总共插入40万记录，表文件大小13329498112

file_no:5-0 runing_num: 5   total_time: 82   qps: 1219 run_script: xcytest.sh comment:test  mysql  big json column

file_no:20-10 runing_num: 10   total_time: 197   qps: 1015 run_script: xcytest.sh comment:test  mysql  big json column

file_no:25-20 runing_num: 5   total_time: 99   qps: 1010 run_script: xcytest.sh comment:test  mysql  big json column

本次测试的是32K的行的插入性能，从上面的对比可以看出，Mysql的单机性能不如6个复制组以上的分片。且SequoiaDB 的分片数越多，插入性能越大。

但需要指出的是，如果是小行插入，如行的大小100byte左右，则mysql的性能远胜于SequoiaDB ,在CPU只有4核的机器上，跑出3万多的insert的qps。 而在sequioadb 上，只能跑出不到15000的qps.