一、什么是JSON路径表达式
去年双十一我遇到个头疼事：仓库里的商品参数都是JSON格式存储的，要找个带「无线充电」功能的手机，就像在迷宫里找钥匙。直到发现了MySQL的JSON路径表达式，这个经历让我深刻理解到——这就是给JSON数据装上GPS导航！
JSON路径表达式就像快递单号里的层级结构，例如$.warehouse[3].shelves[*].products[?(@.price < 1000)]。这个路径可以拆解为：
$表示JSON文档根部warehouse[3]第四个仓库（索引从0开始）shelves[*]所有货架products[?(@.price < 1000)]价格低于1000的商品
-- 示例1：基础路径查询（技术栈：MySQL 8.0）
SELECT
product_info->'$.specs.battery.capacity' AS battery,
product_info->>'$.name' AS product_name
FROM
electronics
WHERE
product_info->'$.features' LIKE '%无线充电%';
/*
查询结果：
battery | product_name
-----------------------------
"5000mAh" | "旗舰智能手机"
"4500mAh" | "折叠屏手机"
*/
二、路径操作符
2.1 点号与通配符的默契配合
-- 查询所有商品的第一个颜色选项（技术栈：MySQL 8.0）
SELECT
product_info->'$.color_options[0]' AS primary_color,
JSON_UNQUOTE(product_info->>'$.sku') AS sku_code
FROM
products
WHERE
JSON_CONTAINS(product_info->'$.tags', '"新品上市"');
2.2 条件过滤的黑魔法
-- 查找库存紧张的特价商品（技术栈：MySQL 8.0）
SELECT
product_info->>'$.name' AS product,
product_info->'$.stock' AS remaining
FROM
inventory
WHERE
JSON_EXTRACT(product_info, '$.stock') < 20
AND JSON_EXTRACT(product_info, '$.price.discount') IS NOT NULL;
2.3 嵌套探险的特殊装备
-- 嵌套路径修改示例（技术栈：MySQL 8.0）
UPDATE
user_profiles
SET
profile_data = JSON_SET(
profile_data,
'$.preferences.notifications.email',
CAST('false' AS JSON)
)
WHERE
JSON_EXTRACT(profile_data, '$.account.create_time') > '2023-01-01';
三、关联技术的组合拳
3.1 存储过程的魔法杖
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE UpdateProductStock(IN product_id INT, IN delta INT)
BEGIN
UPDATE products
SET attributes = JSON_SET(
attributes,
'$.stock',
JSON_EXTRACT(attributes, '$.stock') + delta
)
WHERE id = product_id;
END//
DELIMITER ;
3.2 虚拟列隐身术
ALTER TABLE mobile_phones
ADD COLUMN screen_size DECIMAL(3,1)
GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(specs, '$.display.size')))
VIRTUAL;
CREATE INDEX idx_screen ON mobile_phones(screen_size);
四、实战场景大观园
4.1 电商平台的七伤拳
商品属性检索场景：
SELECT
product_id,
specs->>'$.processor.model' AS cpu,
specs->'$.memory.total' AS ram
FROM
computers
WHERE
specs->'$.weight' < 2
AND specs->'$.ports.usb_c' >= 2;
4.2 物联网设备的擒龙手
传感器数据分析：
SELECT
device_id,
AVG(JSON_EXTRACT(sensor_data, '$.temperature')) AS avg_temp
FROM
iot_records
WHERE
JSON_EXTRACT(sensor_data, '$.status.battery') < 20
GROUP BY
device_id
HAVING
avg_temp > 30;
五、神兵利器的双刃剑
5.1 优势亮点
- 动态模式的灵活身法：应对快速变化的业务需求如行云流水
- 混合存储的平衡术：在关系型与文档型数据库之间走钢丝
- 开发效率的凌波微步：减少传统关联查询的复杂舞步
5.2 潜在暗礁
- 性能迷宫：某电商平台在百万级数据量时，JSON查询耗时比传统表多3倍
- 索引迷魂阵：虽然支持索引但不完全，就像不完整的武功秘籍
- 类型转换陷阱：字符串数字的隐式转换可能让人阴沟翻船
六、练功心法要诀
- 数据验证金钟罩：严格限制JSON Schema，避免野马脱缰
- 索引铁布衫：关键路径建立虚拟列索引，提高防御力
- 版本扫雷诀：生产环境统一MySQL版本，避开武功代差
- 冷热数据分水岭：核心业务数据坚持传统表结构这个少林根基
七、江湖经验总结
经过多次实战打磨，我发现JSON路径表达式就像是数据库领域的瑞士军刀。它在处理不确定结构的数据时如鱼得水，但在稳定性要求高的核心业务中仍需谨慎使用。记住：能用传统表结构解决的问题，不要为了炫技而使用JSON，这就像用倚天剑切菜——大材小用还可能伤手。
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