PostgreSQL處理JSON入門

wait4friend發表於2019-04-07

背景環境

作為一種簡單易用的非結構化資料,JSON格式的應用場景非常廣泛。在當前的大資料環境下,處理非結構化資料的需求越來越頻繁,我們是不是必須用MongoDB這一類NoSQL的解決方案?強大的PostgreSQL資料庫,在RDBMS的基礎上提供了對JSON的完善支援,不需要MongoDB也可以玩轉JSON。

PostgreSQL-9.2中引入了對JSON型別的支援,經過幾個大版本的進化,目前對JSON數字型別的支援已經比較完善。在PG中對JSON格式資訊的CRUD操作,針對具體的節點建立索引,這些都可以很容易的實現。

本次我們測試在PG中使用JSON的常見場景,軟體環境如下

CentOS 7 x64

PostgreSQL 11.1

兩種資料型別

PG中提供了兩種不同的資料型別,分別是JSONJSONB。顧名思義,JSON是儲存字串的原始格式,而JSONB是二進位制編碼版本。JSON需要儲存包括空格等原始格式,所以在每次查詢的時候都會有解析過程。而JSONB查詢時不需要實時解析,所以更高效。

簡而言之,JSON 為了準確儲存,插入快查詢慢;JSONB 為了高效查詢,插入慢檢索快。

如果沒有特殊理由,最好使用JSONB型別。

-- 使用 JSONB 欄位型別(無特殊需求不要使用JSON型別)
drop table if exists demo.j_waybill;
create table demo.j_waybill (id int primary key, data jsonb);

insert into demo.j_waybill(id, data) values(1,
	'
	{
	    "waybill": 2019000000,
	    "project": "測試專案",
	    "pay_org_name": "ABC製造廠",    
	    "driver": {
	        "name": "張三",
	        "mobile": 13800000000
	    },
	    "line": {
	        "from": {"province":"河北省", "city":"唐山市", "district":"豐潤區"},
	        "to": {"province":"四川省", "city":"綿陽市", "district":"市轄區"}
	    },   
	    "payment": {
	        "oil_amount": 1234,
	        "cash_amount": 5678
	    }
	}
	'
);
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資料查詢

格式化輸出

-- jsonb_pretty() 函式,列印更可讀的JSON輸出
select jsonb_pretty(w.data) from demo.j_waybill w where w.id = 1;
           jsonb_pretty
-----------------------------------
 {                                +
     "line": {                    +
         "to": {                  +
             "city": "綿陽市",    +
             "district": "市轄區",+
             "province": "四川省" +
         },                       +
         "from": {                +
             "city": "唐山市",    +
             "district": "豐潤區",+
             "province": "河北省" +
         }                        +
     },                           +
     "driver": {                  +
         "name": "張三",          +
         "mobile": 13800000000    +
     },                           +
     "payment": {                 +
         "oil_amount": 1234,      +
         "cash_amount": 5678      +
     },                           +
     "project": "測試專案",       +
     "waybill": 2019000000,       +
     "pay_org_name": "ABC製造廠"  +
 }
(1 row)
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提取物件成員

PG提供了兩種型別的查詢語法,分別是用於提取頂級成員的 -> ,和提取巢狀成員的#> 語法。如果僅想取出文字內容,使用 ->> 或 #>> 即可。

-- 提取頂級成員, 注意 -> 和 ->> 的區別,後者取出的是文字值
select
     w.data->'waybill' as waybill,
     w.data->'project' as project,
     w.data->>'project' as project_text
 from demo.j_waybill w where w.id = 1;

waybill   |  project   | project_text
------------+------------+--------------
 2019000000 | "測試專案" | 測試專案
(1 row)
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-- 指定節點的路徑來提取巢狀成員,仍然有 #> 和 #>> 的區別
select 
	w.data#>'{driver}' as driver, 
	w.data#>>'{driver, name}' as driver_name, 
	w.data#>'{driver, mobile}' as mobile 
from demo.j_waybill w where w.id = 1;

                 driver                  | driver_name |   mobile
-----------------------------------------+-------------+-------------
 {"name": "張三", "mobile": 13800000000} | 張三        | 13800000000
(1 row)
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條件篩選

PG提供了特殊的存在判斷符號 ?。這種語法和 is not null 是等價的。

-- 判斷是否存在指定的頂級key
select count(1) from demo.j_waybill w where w.data ? 'waybill';
 count
-------
     1
(1 row)

-- 上一句的等價語句如下
select count(1) from demo.j_waybill w where w.data->'waybill' is not null ;


-- 判斷巢狀中的key是否存在
select count(1) from demo.j_waybill w where w.data->'driver' ? 'mobile';
 count
-------
     1
(1 row)

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?| 和 ?& 對 ? 的功能進行擴充套件,等價於 or 和 and 操作。

-- 多個條件的判斷  ?| 表示or, ?& 表示and
select count(1) from demo.j_waybill w where w.data->'driver' ?| '{"mobile", "addr"}';
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除了檢查key的存在之外,還可以用 @> 符號檢查key:value。

-- ? 僅用來檢查 key 存在,那麼 @>  可以檢查子串的功能
select count(1) from demo.j_waybill w where w.data @> '{"waybill":2019000000, "project":"測試專案"}';
 count
-------
     1
(1 row)

-- 上一句的等價語句如下
-- PS:數字引數要用to_jsonb(),字串要用 ->> 提取
select count(1) from demo.j_waybill w 
	where w.data->'waybill' = to_jsonb(2019000000) 
	and w.data->>'project' = '測試專案' ;
	
-- 也可以使用型別轉換
select count(1) from demo.j_waybill w 
	where (w.data->'waybill')::numeric = 2019000000 
	and w.data->>'project' = '測試專案' ;
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資料更新

新增/合併

-- 合併操作符 || 用來增加新的節點,演示如下
select 
	jsonb_pretty(w.data#>'{line}' || '{"new_line":"增加的"}') as new_line,
	jsonb_pretty(w.data || '{"new_key":"增加的"}') as new_key
from demo.j_waybill w where w.id = 1;

           new_line            |              new_key
-------------------------------+-----------------------------------
 {                            +| {                                +
     "to": {                  +|     "line": {                    +
         "city": "綿陽市",    +|         "to": {                  +
         "district": "市轄區",+|             "city": "綿陽市",    +
         "province": "四川省" +|             "district": "市轄區",+
     },                       +|             "province": "四川省" +
     "from": {                +|         },                       +
         "city": "唐山市",    +|         "from": {                +
         "district": "豐潤區",+|             "city": "唐山市",    +
         "province": "河北省" +|             "district": "豐潤區",+
     },                       +|             "province": "河北省" +
     "new_line": "增加的"     +|         }                        +
 }                             |     },                           +
                               |     "driver": {                  +
                               |         "name": "張三",          +
                               |         "mobile": 13800000000    +
                               |     },                           +
                               |     "new_key": "增加的",         +
                               |     "payment": {                 +
                               |         "oil_amount": 1234,      +
                               |         "cash_amount": 5678      +
                               |     },                           +
                               |     "project": "測試專案",       +
                               |     "waybill": 2019000000,       +
                               |     "pay_org_name": "ABC製造廠"  +
                               | }
(1 row)
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-- 操作符可以用在update語法中
update demo.j_waybill 
	set data = data || '{"new_key":"增加的"}' ;
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刪除

-- 刪除整個頂級成員
update demo.j_waybill 
	set data = data-'driver'  ;
	
-- 刪除指定路徑下的成員	
update demo.j_waybill 
	set data = data#-'{driver, mobile}'  ;	
	
-- 同時刪除多個成員	
update demo.j_waybill 
	set data = data#-'{driver, mobile}'#-'{line, to}'  ;		
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修改

jsonb_set() 就是設計用來更新單一路徑節點值。引數含義如下:

  1. 第一個就是你要修改的 JSONB 資料型別欄位;
  2. 第二個是一個文字陣列,用來指定修改的路徑;
  3. 第三個引數是要替換值(可以是 JSON);
  4. 如果給的路徑不存在,json_set() 預設會建立他;如果想要禁用這個行為,那就把第四個引數設定成 false;
-- 字串,要使用雙引號
update demo.j_waybill set data = jsonb_set(data, '{"project"}', '"變更的"' );

-- 數字,要使用to_jsonb()
update demo.j_waybill set data = jsonb_set(data, '{"waybill"}', to_jsonb(100) );

-- 新增簡單元素
update demo.j_waybill set data = jsonb_set(data, '{"new_simple"}', to_jsonb(999) );

-- 增加複雜元素
update demo.j_waybill set data = jsonb_set(data, '{"new_complex"}', '{"foo":"bar", "foo1": 123}');
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索引

PG自帶的gin型別索引,可以支援除了範圍查詢之外的所有JSON操作。我們用一些例子來進行說明。

-- 建立樣例表
drop table if exists demo.j_cargo;
create table demo.j_cargo (id int primary key, data jsonb);

insert into demo.j_cargo(id, data)
select v.waybill_id, to_jsonb(v)
from (
	select b.waybill_create_time, c.*
		from dwd_lhb.wb_cargo_info as c, dwd_lhb.wb_base_info as b 
	where c.waybill_id = b.waybill_id 
	limit 100000
) as v
;
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預設模式

gin有兩種使用模式,預設不帶任何引數。建立index如下

-- 支援除範圍查詢以外的所有查詢
drop index if exists idx_jc_non_ops ;
create index idx_jc_non_ops on demo.j_cargo using gin (data);
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判斷指定KEY是否存在的 ?操作,如下

-- 檢視執行計劃確認用到索引
explain select * from demo.j_cargo j where j.data ? 'cargo_name';
                                   QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=16.77..389.25 rows=100 width=803)
   Recheck Cond: (data ? 'cargo_name'::text)
   ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_non_ops  (cost=0.00..16.75 rows=100 width=0)
         Index Cond: (data ? 'cargo_name'::text)
(4 rows)
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判斷指定Key:Value是否相等的 @> 操作,如下

-- 判斷值相等,用到索引
explain select * from demo.j_cargo j where j.data @> '{"cargo_name":"尿素"}' ;
                                   QUERY PLAN
--------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=28.77..401.25 rows=100 width=803)
   Recheck Cond: (data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb)
   ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_non_ops  (cost=0.00..28.75 rows=100 width=0)
         Index Cond: (data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb)
(4 rows)
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OR操作的值相等判斷

-- PS:多個值or操作也用到索引
explain select * from demo.j_cargo j where j.data @> '{"cargo_name":"尿素"}' or j.data @> '{"cargo_name":"白酒"}';
                                                QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=57.60..775.81 rows=200 width=803)
   Recheck Cond: ((data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb) OR (data @> '{"cargo_name": "白酒"}'::jsonb))
   ->  BitmapOr  (cost=57.60..57.60 rows=200 width=0)
         ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_non_ops  (cost=0.00..28.75 rows=100 width=0)
               Index Cond: (data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb)
         ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_non_ops  (cost=0.00..28.75 rows=100 width=0)
               Index Cond: (data @> '{"cargo_name": "白酒"}'::jsonb)
(7 rows)
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jsonb_path_ops 模式

帶有jsonb_path_ops的gin索引,效率比預設高。

-- jsonb_path_ops只支援@>操作符,但是效率高
drop index if exists idx_jc_ops ;
create index idx_jc_ops on demo.j_cargo using gin (data jsonb_path_ops);
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檢視執行計劃,確定使用了更高效的索引 idx_jc_ops

explain select * from demo.j_cargo j where j.data @> '{"cargo_name":"尿素"}' ;
                                 QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=16.77..389.25 rows=100 width=803)
   Recheck Cond: (data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb)
   ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_ops  (cost=0.00..16.75 rows=100 width=0)
         Index Cond: (data @> '{"cargo_name": "尿素"}'::jsonb)
(4 rows)
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btree索引 - 數字

因為gin索引不支援範圍查詢,所以我們把有這種需求的欄位提出來建立btree索引。在建立的時候,必須進行顯式的型別轉換,如下

-- 支援範圍查詢,把範圍查詢的型別提取出來,建立btree表示式索引
drop index if exists idx_jc_btree_num ;
create index idx_jc_btree_num on demo.j_cargo ( ((data->>'price')::numeric) ); 
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使用索引的時候也需要執行型別轉換,如下

explain select * from demo.j_cargo j where (j.data->>'price')::numeric between 10 and 100;
                                                                QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=13.42..1673.22 rows=500 width=803)
   Recheck Cond: ((((data ->> 'price'::text))::numeric >= '10'::numeric) AND (((data ->> 'price'::text))::numeric <= '100'::numeric))
   ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_btree_num  (cost=0.00..13.29 rows=500 width=0)
         Index Cond: ((((data ->> 'price'::text))::numeric >= '10'::numeric) AND (((data ->> 'price'::text))::numeric <= '100'::numeric))
(4 rows)
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btree索引 - 時間戳

重要:如果直接建立timestamp型別的btree索引,會因為預設的字串轉時間戳函式不滿足IMMUTABLE特性而報錯,錯誤如下

-- Timestamp 錯誤!!! 因為預設的字串轉時間戳函式不滿足immutable
create index idx_jc_btree_ts on demo.j_cargo ( ((data->>'waybill_create_time')::timestamp) );
ERROR:  functions in index expression must be marked IMMUTABLE
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正確的做法是,建立一個IMMUTABLE函式進行型別轉換,如下

-- 自定義immutable函式處理時間戳
drop function if exists demo.to_timestamp  ;
create or replace function demo.to_timestamp(text) returns timestamp as $$  
  select $1::timestamp;  
$$ language sql strict immutable;  

--
drop index if exists idx_jc_btree_ts ;
create index idx_jc_btree_ts on demo.j_cargo ( demo.to_timestamp(data->>'waybill_create_time') ); 
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在SQL中也需要使用自定義函式才能用到索引,演示如下

-- 自定義函式用到索引
explain select * from demo.j_cargo j where  demo.to_timestamp(j.data->>'waybill_create_time') between '2015-06-27' and '2015-06-28';
                                                                                                                          QUERY PLAN

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-----------------------------------------------------
 Bitmap Heap Scan on j_cargo j  (cost=13.42..1918.22 rows=500 width=803)
   Recheck Cond: ((demo.to_timestamp((data ->> 'waybill_create_time'::text)) >= '2015-06-27 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (demo.to_timestamp((data ->> 'waybill_create_time'::text)) <= '201
5-06-28 00:00:00'::timestamp without time zone))
   ->  Bitmap Index Scan on idx_jc_btree_ts  (cost=0.00..13.29 rows=500 width=0)
         Index Cond: ((demo.to_timestamp((data ->> 'waybill_create_time'::text)) >= '2015-06-27 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (demo.to_timestamp((data ->> 'waybill_create_time'::text)) <=
'2015-06-28 00:00:00'::timestamp without time zone))
(4 rows)
複製程式碼
-- 不用自定義函式的時候,使用的是filter操作
explain select * from demo.j_cargo j where (j.data->>'waybill_create_time')::timestamp between '2015-06-27' and '2015-06-28';
                                                                                                                                    QUERY PLAN

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------
 Gather  (cost=1000.00..13167.00 rows=500 width=803)
   Workers Planned: 2
   ->  Parallel Seq Scan on j_cargo j  (cost=0.00..12117.00 rows=208 width=803)
         Filter: ((((data ->> 'waybill_create_time'::text))::timestamp without time zone >= '2015-06-27 00:00:00'::timestamp without time zone) AND (((data ->> 'waybill_create_time'::text))::timestamp w
ithout time zone <= '2015-06-28 00:00:00'::timestamp without time zone))
(4 rows)
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