json 型別
說明
根據RFC 7159中的說明，JSON 資料型別是用來儲存 JSON（JavaScript Object Notation）資料的。這種資料也可以被儲存為text，但是 JSON 資料型別的優勢在於能強制要求每個被儲存的值符合 JSON 規則。也有很多 JSON 相關的函式和操作符可以用於儲存在這些資料型別中的資料
PostgreSQL支援兩種 JSON 資料型別：json 和 jsonb。它們幾乎接受完全相同的值集合作為輸入。兩者最大的區別是效率。json資料型別儲存輸入文字的精準拷貝，處理函式必須在每 次執行時必須重新解析該資料。而jsonb資料被儲存在一種分解好的二進位制格式中，因為需要做附加的轉換，它在輸入時要稍慢一些。但是 jsonb在處理時要快很多，因為不需要重新解析。
重點：jsonb支援索引
由於json型別儲存的是輸入文字的準確拷貝，儲存時會空格和JSON 物件內部的鍵的順序。如果一個值中的 JSON 物件包含同一個鍵超過一次，所有的鍵/值對都會被保留（** 處理函式會把最後的值當作有效值**）。
jsonb不保留空格、不保留物件鍵的順序並且不保留重複的物件鍵。如果在輸入中指定了重複的鍵，只有最後一個值會被保留。
推薦把JSON 資料儲存為jsonb
在把文字 JSON 輸入轉換成jsonb時，JSON的基本型別（RFC 7159 ）會被對映到原生的 PostgreSQL型別。因此，jsonb資料有一些次要額外約束。
比如：jsonb將拒絕除 PostgreSQL numeric資料型別範圍之外的數字，而json則不會。
JSON 基本型別和相應的PostgreSQL型別
| JSON 基本型別 | PostgreSQL型別 | 註釋 |
|---|---|---|
string |
text |
不允許\u0000，如果資料庫編碼不是 UTF8，非 ASCII Unicode 轉義也是這樣 |
number |
numeric |
不允許NaN 和 infinity值 |
boolean |
boolean |
只接受小寫true和false拼寫 |
null |
(無) | SQL NULL是一個不同的概念 |
json 輸入輸出語法
-- 簡單標量/基本值
-- 基本值可以是數字、帶引號的字串、true、false或者null
SELECT '5'::json;
-- 有零個或者更多元素的陣列（元素不需要為同一型別）
SELECT '[1, 2, "foo", null]'::json;
-- 包含鍵值對的物件
-- 注意物件鍵必須總是帶引號的字串
SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active": false}'::json;
-- 陣列和物件可以被任意巢狀
SELECT '{"foo": [true, "bar"], "tags": {"a": 1, "b": null}}'::json;
-- "->" 通過鍵獲得 JSON 物件域 結果為json物件
select '{"nickname": "goodspeed", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json->'nickname' as nickname;
nickname
-------------
"goodspeed"
-- "->>" 通過鍵獲得 JSON 物件域 結果為text
select '{"nickname": "goodspeed", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json->>'nickname' as nickname;
nickname
-----------
goodspeed
-- "->" 通過鍵獲得 JSON 物件域 結果為json物件
select '{"nickname": "goodspeed", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->'nickname' as nickname;
nickname
-------------
"goodspeed"
-- "->>" 通過鍵獲得 JSON 物件域 結果為text
select '{"nickname": "goodspeed", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->>'nickname' as nickname;
nickname
-----------
goodspeed
複製程式碼當一個 JSON 值被輸入並且接著不做任何附加處理就輸出時， json會輸出和輸入完全相同的文字，而jsonb 則不會保留語義上沒有意義的細節
SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::json;
json
-------------------------------------------------
{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}
-- jsonb 不會保留語義上的細節，key 的順序也和原始資料不一致
SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::jsonb;
jsonb
--------------------------------------------------
{"bar": "baz", "active": false, "balance": 7.77}
複製程式碼json 查詢語法
在使用JSON文件時，推薦 將JSON 文件儲存為固定的結構。（該結構是非強制的，但是有一個可預測的結構會使集合的查詢更容易。 ）
設計JSON文件建議：任何更新都在整行上要求一個行級鎖。為了減少鎖爭奪，JSON 文件應該每個表示 一個原子資料（業務規則上的不可拆分，可獨立修改的資料）。
這些常用的比較操作符只對jsonb 有效，而不適用於json
常用的比較操作符
| 操作符 | 描述 |
|---|---|
< |
小於 |
> |
大於 |
<= |
小於等於 |
>= |
大於等於 |
= |
等於 |
<> or != |
不等於 |
包含和存在
json 資料查詢（適用於jsonb）
json和jsonb 操作符
-> 和 ->> 操作符
使用 ->> 查出的資料為text 使用 -> 查出的資料為json 物件
-- nickname 為 gs 的使用者 這裡使用 ->> 查出的資料為text，所以匹配項也應該是text
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json->>'nickname' = 'gs';
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->>'nickname' = 'gs';
-- 使用 -> 查詢，會丟擲錯誤，這裡無論匹配項是text型別的 'gs' 還是 json 型別的 '"gs"'::json都會丟擲異常，json 型別不支援 等號（=）操作符
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json->'nickname' = '"gs"';
ERROR: operator does not exist: json = unknown
-- json 型別不支援 "=" 操作符
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json->'nickname' = '"gs"'::json;
ERROR: operator does not exist: json = json
-- jsonb 格式是可以查詢成功的，這裡使用 -> 查出的資料為json 物件，所以匹配項也應該是json 物件
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->'nickname' = '"gs"';
複製程式碼#> 和 #>> 操作符
使用 #>> 查出的資料為text 使用 #> 查出的資料為json 物件
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json#>'{tags,0}' as tag;
tag
----------
"python"
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json#>>'{tags,0}' as tag;
tag
--------
python
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb#>'{tags,0}' = '"python"';
?column?
----------
t
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb#>>'{tags,0}' = 'python';
?column?
----------
t
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json#>>'{tags,0}' = 'python';
?column?
----------
t
-- 會丟擲錯誤，這裡無論匹配項是text型別的 'python' 還是 json 型別的 '"python"'::json都會丟擲異常，json 型別不支援 等號（=）操作符
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::json#>'{tags,0}' = '"python"';
ERROR: operator does not exist: json = unknown
複製程式碼jsonb 資料查詢（不適用於json）
** 額外的jsonb操作符**
@>操作符
-- nickname 為 nickname 的使用者
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb @> '{"nickname": "gs"}'::jsonb;
-- 等同於以下查詢
-- 這裡使用 -> 查出的資料為json 物件，所以匹配項也應該是json 物件
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->'nickname' = '"gs"';
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->>'nickname' = 'gs';
-- 查詢有 python 和 golang 標籤的資料
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb @> '{"tags": ["python", "golang"]}';
?column?
----------
t
複製程式碼?操作符、?|操作符和?&操作符
-- 查詢有 avatar 屬性的使用者
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb ? 'avatar';
-- 查詢有 avatar 屬性 並且avatar 資料不為空的資料
select '{"nickname": "gs", "avatar": null, "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->>'avatar' is not null;
-- 查詢 有 avatar 或 tags 的資料
select '{"nickname": "gs", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb ?| array['avatar', 'tags'];
?column?
----------
t
-- 查詢 既有 avatar 又有 tags 的使用者
select '{"nickname": "gs", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb ?& array['avatar', 'tags'];
?column?
----------
f
-- 查詢 tags 中包含 python 標籤的資料
select '{"nickname": "gs", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "db"]}'::jsonb->'tags' ? 'python';
?column?
----------
t
複製程式碼json 更新
-- 更新 account content 欄位（覆蓋式更新）
update account set content = jsonb_set(content, '{}', '{"nickname": "gs", "tags": ["python", "golang", "db"]}', false);
-- 修改nickanme為nickanme 的使用者標籤
update account set content = jsonb_set(content, '{tags}', '["test", "心理"]', true) where content @> '{"nickname": "nickname"}'::jsonb;
update account set content = jsonb_set(content, '{tags}', '["test", "心理", "醫療"]', true) where content @> '{"nickname": "nickname"}'::jsonb;
-- 更新account content欄位中 weixin_mp 的值（如果沒有會建立）
update account set content = jsonb_set(content, '{weixin_mp}', '"weixin_mp5522bd28-ed4d-11e8-949c-7200014964f0"', true) where id='5522bd28-ed4d-11e8-949c-7200014964f0';
-- 更新account 去除content 中weixin 欄位（如果沒有weixin 欄位也不會丟擲異常）
update account set content= content - 'weixin' where id='5522bd28-ed4d-11e8-949c-7200014964f0';
複製程式碼json 函式
jsonb_pretty
作為縮排JSON文字返回from_json。
select jsonb_pretty('[{"f1":1,"f2":null},2,null,3]');
jsonb_pretty
--------------------
[ +
{ +
"f1": 1, +
"f2": null+
}, +
2, +
null, +
3 +
]
(1 row)
複製程式碼jsonb_set
jsonb_set() 函式引數如下：
jsonb_set(target jsonb, // 需要修改的資料
path text[], // 資料路徑
new_value jsonb, // 新資料
create_missing boolean default true)
複製程式碼如果create_missing 是true （預設是true），並且path指定的路徑在target 中不存在，那麼target將包含path指定部分， new_value替換部分， 或者new_value新增部分。
-- target 結構
select jsonb_pretty('[{"f1":1,"f2":null},2]');
jsonb_pretty
--------------------
[ +
{ +
"f1": 1, +
"f2": null+
}, +
2 +
]
-- 更新 target 第0 個元素 key 為 f1 的值，如果f1 不存在 忽略
select jsonb_set('[{"f1":1,"f2":null},2,null,3]', '{0,f1}','[2,3,4]', false);
jsonb_set
---------------------------------------------
[{"f1": [2, 3, 4], "f2": null}, 2, null, 3]
-- 更新 target 第0 個元素 key 為 f3 的值，如果f3 不存在 建立
select jsonb_set('[{"f1":1,"f2":null},2]', '{0,f3}','[2,3,4]');
jsonb_set
---------------------------------------------
[{"f1": 1, "f2": null, "f3": [2, 3, 4]}, 2]
-- 更新 target 第0 個元素 key 為 f3 的值，如果f3 不存在 忽略
select jsonb_set('[{"f1":1,"f2":null},2]', '{0,f3}','[2,3,4]', false);
jsonb_set
---------------------------------------------
[{"f1": 1, "f2": null}, 2]
複製程式碼詳細的json 函式和操作符可以參考文件：JSON 函式和操作符
jsonb 效能分析
我們使用下面的例子來說明一下json 的查詢效能
表結構
-- account 表 id 使用uuid 型別，需要先新增uuid-ossp模組。
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
-- create table
create table account (id UUID NOT NULL PRIMARY KEY default uuid_generate_v1(), content jsonb, created_at timestamptz DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, updated_at timestamptz DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);
json=> \d account
Table "public.account"
Column | Type | Collation | Nullable | Default
--------------+--------------------------+-----------+----------+--------------------
id | uuid | | not null |uuid_generate_v1()
content | jsonb | | |
created_at | timestamp with time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
updated_at | timestamp with time zone | | | CURRENT_TIMESTAMP
Indexes:
"account_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
複製程式碼一個好的實踐是把 created_at和 updated_at 也放入jsonb 欄位，這裡只是示例
content 資料結構為：
content = {
"nickname": {"type": "string"},
"avatar": {"type": "string"},
"weixin": {"type": "string"},
"tags": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
}
複製程式碼準備資料
批量插入資料
-- 插入100w條有 nickname avatar tags 為["python", "golang", "c"]的資料
insert into account select uuid_generate_v1(), ('{"nickname": "nn-' || round(random()*20000000) || '", "avatar": "avatar_url", "tags": ["python", "golang", "c"]}')::jsonb from (select * from generate_series(1,100000)) as tmp;
-- 插入100w條有 nickname tags 為["python", "golang"]的資料
insert into account select uuid_generate_v1(), ('{"nickname": "nn-' || round(random()*2000000) || '", "tags": ["python", "golang"]}')::jsonb from (select * from generate_series(1,1000000)) as tmp;
-- 插入100w條有 nickname tags 為["python"]的資料
insert into account select uuid_generate_v1(), ('{"nickname": "nn-' || round(random()*2000000) || '", "tags": ["python"]}')::jsonb from (select * from generate_series(1,1000000)) as tmp;
複製程式碼測試查詢
- EXPLAIN：顯示PostgreSQL計劃程式為提供的語句生成的執行計劃。
- ANALYZE：收集有關資料庫中表的內容的統計資訊。
--content 中有avatar key 的資料條數 count(*) 查詢不是一個好的測試語句，就算是有索引，也只能起到過濾的作用，如果結果集比較大，查詢速度還是會很慢
explain analyze select count(*) from account where content::jsonb ? 'avatar';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=29280.40..29280.41 rows=1 width=8) (actual time=170.366..170.366 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=29280.19..29280.40 rows=2 width=8) (actual time=170.119..174.451 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=28280.19..28280.20 rows=1 width=8) (actual time=166.034..166.034 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on account (cost=0.00..28278.83 rows=542 width=0) (actual time=0.022..161.937 rows=33333 loops=3)
Filter: (content ? 'avatar'::text)
Rows Removed by Filter: 400000
Planning Time: 0.048 ms
Execution Time: 174.486 ms
-- content 中沒有avatar key 的資料條數
explain analyze select count(*) from account where content::jsonb ? 'avatar' = false;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=30631.86..30631.87 rows=1 width=8) (actual time=207.770..207.770 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=30631.65..30631.86 rows=2 width=8) (actual time=207.681..212.357 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=29631.65..29631.66 rows=1 width=8) (actual time=203.565..203.565 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on account (cost=0.00..28278.83 rows=541125 width=0) (actual time=0.050..163.629 rows=400000 loops=3)
Filter: (NOT (content ? 'avatar'::text))
Rows Removed by Filter: 33333
Planning Time: 0.050 ms
Execution Time: 212.393 ms
複製程式碼--查詢content 中nickname 為nn-194318的資料
explain analyze select * from account where content@>'{"nickname": "nn-194318"}';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Gather (cost=1000.00..29408.83 rows=1300 width=100) (actual time=0.159..206.990 rows=1 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Parallel Seq Scan on account (cost=0.00..28278.83 rows=542 width=100) (actual time=130.867..198.081 rows=0 loops=3)
Filter: (content @> '{"nickname": "nn-194318"}'::jsonb)
Rows Removed by Filter: 433333
Planning Time: 0.047 ms
Execution Time: 207.007 ms
-- 對應的查詢id 為 'b5b3ed06-7d35-11e9-b3ea-00909e9dab1d' 的資料
explain analyze select * from account where id='b5b3ed06-7d35-11e9-b3ea-00909e9dab1d';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using account_pkey on account (cost=0.43..8.45 rows=1 width=100) (actual time=0.912..0.914 rows=1 loops=1)
Index Cond: (id = 'b5b3ed06-7d35-11e9-b3ea-00909e9dab1d'::uuid)
Planning Time: 0.348 ms
Execution Time: 0.931 ms
複製程式碼通過結果可以看到 使用 jsonb 查詢和使用主鍵查詢速度差異巨大，通過看查詢分析記錄可以看到，這兩個語句最大的差別在於使用主鍵的查詢用到了索引，而content nickname 的查詢沒有索引可以使用。 接下來測試一下使用索引時的查詢速度。
索引
GIN 索引介紹
JSONB 最常用的是GIN 索引，GIN 索引可以被用來有效地搜尋在大量jsonb文件（資料）中出現 的鍵或者鍵值對。
GIN(Generalized Inverted Index, 通用倒排索引) 是一個儲存對(key, posting list)集合的索引結構，其中key是一個鍵值，而posting list 是一組出現過key的位置。如(‘hello', '14:2 23:4')中，表示hello在14:2和23:4這兩個位置出現過，在PG中這些位置實際上就是元組的tid(行號，包括資料塊ID（32bit）,以及item point(16 bit) )。
在表中的每一個屬性，在建立索引時，都可能會被解析為多個鍵值，所以同一個元組的tid可能會出現在多個key的posting list中。
通過這種索引結構可以快速的查詢到包含指定關鍵字的元組，因此GIN索引特別適用於多值型別的元素搜尋，比如支援全文搜尋，陣列中元素的搜尋，而PG的GIN索引模組最初也是為了支援全文搜尋而開發的。
jsonb的預設 GIN 操作符類支援使用頂層鍵存在運算子?、?&以及?| 操作符和路徑/值存在運算子@>的查詢。
-- 建立預設索引
CREATE INDEX idxgin ON api USING GIN (jdoc);
複製程式碼非預設的 GIN 操作符類jsonb_path_ops只支援索引@>操作符。
-- 建立指定路徑的索引
CREATE INDEX idxginp ON api USING GIN (jdoc jsonb_path_ops);
-- create index ix_account_content_nickname_gin on account using gin (content, (content->'nickname'));
-- create index ix_account_content_tags_gin on account using gin (content, (content->'nickname'));
-- create index ix_account_content_tags_gin on account using gin ((content->'tags'));
複製程式碼多索引支援
PostgreSQL 擁有開放的索引介面，使得PG支援非常豐富的索引方法，例如btree , hash , gin , gist , sp-gist , brin , bloom , rum , zombodb , bitmap (greenplum extend)，使用者可以根據不同的資料型別，以及查詢的場景，選擇不同的索引。
查詢優化
建立預設索引
-- 建立簡單索引
create index ix_account_content on account USING GIN (content);
複製程式碼現在下面這樣的查詢就能使用該索引：
-- content 中有avatar key 的資料條數
explain analyze select count(*) from account where content::jsonb ? 'avatar';
QUERY PLAN
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=4180.49..4180.50 rows=1 width=8) (actual time=43.462..43.462 rows=1 loops=1)
-> Bitmap Heap Scan on account (cost=30.07..4177.24 rows=1300 width=0) (actual time=8.362..36.048 rows=100000 loops=1)
Recheck Cond: (content ? 'avatar'::text)
Heap Blocks: exact=2032
-> Bitmap Index Scan on ix_account_content (cost=0.00..29.75 rows=1300 width=0) (actual time=8.125..8.125 rows=100000 loops=1)
Index Cond: (content ? 'avatar'::text)
Planning Time: 0.078 ms
Execution Time: 43.503 ms
複製程式碼和之前沒有新增索引時速度提升了3倍。
-- 查詢content 中nickname 為nn-194318的資料
explain analyze select * from account where content@>'{"nickname": "nn-194318"}';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on account (cost=46.08..4193.24 rows=1300 width=100) (actual time=0.097..0.097 rows=1 loops=1)
Recheck Cond: (content @> '{"nickname": "nn-194318"}'::jsonb)
Heap Blocks: exact=1
-> Bitmap Index Scan on ix_account_content (cost=0.00..45.75 rows=1300 width=0) (actual time=0.091..0.091 rows=1 loops=1)
Index Cond: (content @> '{"nickname": "nn-194318"}'::jsonb)
Planning Time: 0.075 ms
Execution Time: 0.132 ms
複製程式碼這個查詢效率提升更明顯，竟然比使用主鍵還要高效。
但是下面這種查詢並不能使用索引：
-- 查詢content 中不存在 avatar key 的資料條數
explain analyze select count(*) from account where content::jsonb ? 'avatar' = false;
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=30631.86..30631.87 rows=1 width=8) (actual time=207.641..207.641 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=30631.65..30631.86 rows=2 width=8) (actual time=207.510..211.062 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=29631.65..29631.66 rows=1 width=8) (actual time=203.739..203.739 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on account (cost=0.00..28278.83 rows=541125 width=0) (actual time=0.024..163.444 rows=400000 loops=3)
Filter: (NOT (content ? 'avatar'::text))
Rows Removed by Filter: 33333
Planning Time: 0.068 ms
Execution Time: 211.097 ms
複製程式碼該索引也不能被用於下面這樣的查詢，因為儘管操作符? 是可索引的，但它不能直接被應用於被索引列content：
explain analyze select count(1) from account where content -> 'tags' ? 'c';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Finalize Aggregate (cost=30634.57..30634.58 rows=1 width=8) (actual time=184.864..184.864 rows=1 loops=1)
-> Gather (cost=30634.35..30634.56 rows=2 width=8) (actual time=184.754..189.652 rows=3 loops=1)
Workers Planned: 2
Workers Launched: 2
-> Partial Aggregate (cost=29634.35..29634.36 rows=1 width=8) (actual time=180.755..180.755 rows=1 loops=3)
-> Parallel Seq Scan on account (cost=0.00..29633.00 rows=542 width=0) (actual time=0.022..177.051 rows=33333 loops=3)
Filter: ((content -> 'tags'::text) ? 'c'::text)
Rows Removed by Filter: 400000
Planning Time: 0.074 ms
Execution Time: 189.716 ms
複製程式碼使用表示式索引
-- 建立路徑索引
create index ix_account_content_tags on account USING GIN ((content->'tags'));
複製程式碼-- 測試查詢效能
explain analyze select count(1) from account where content -> 'tags' ? 'c';
QUERY PLAN
----------------------------------------------------------------------------------------
Aggregate (cost=4631.74..4631.75 rows=1 width=8) (actual time=49.274..49.275 rows=1 loops=1)
-> Bitmap Heap Scan on account (cost=478.07..4628.49 rows=1300 width=0) (actual time=8.655..42.074 rows=100000 loops=1)
Recheck Cond: ((content -> 'tags'::text) ? 'c'::text)
Heap Blocks: exact=2032
-> Bitmap Index Scan on ix_account_content_tags (cost=0.00..477.75 rows=1300 width=0) (actual time=8.417..8.417 rows=100000 loops=1)
Index Cond: ((content -> 'tags'::text) ? 'c'::text)
Planning Time: 0.216 ms
Execution Time: 49.309 ms
複製程式碼現在，WHERE 子句content -> 'tags' ? 'c' 將被識別為可索引操作符?在索引表示式content -> 'tags' 上的應用。
也可以利用包含查詢的方式，例如：
-- 查尋 "tags" 包含陣列元素 "c" 的資料的個數
select count(1) from account where content @> '{"tags": ["c"]}';
複製程式碼content 列上的簡單 GIN 索引（預設索引）就能支援索引查詢。 但是索引將會儲存content列中每一個鍵 和值的拷貝， 表示式索引只儲存tags 鍵下找到的資料。
雖然簡單索引的方法更加靈活（因為它支援有關任意鍵的查詢），但定向的表示式索引更小並且搜尋速度比簡單索引更快。 儘管jsonb_path_ops操作符類只支援用 @>操作符的查詢，但它比起預設的操作符類 jsonb_ops有更客觀的效能優勢。一個 jsonb_path_ops索引通常也比一個相同資料上的 jsonb_ops要小得多，並且搜尋的專一性更好，特 別是當查詢包含頻繁出現在該資料中的鍵時。因此，其上的搜尋操作 通常比使用預設操作符類的搜尋表現更好。
總結
- PG 有兩種 JSON 資料型別：
json和jsonb，jsonb 效能優於json，且jsonb 支援索引。 - jsonb 寫入時會處理寫入資料，寫入相對較慢，json會保留原始資料（包括無用的空格）
- jsonb 查詢優化時一個好的方式是新增GIN 索引
- 簡單索引和路徑索引相比更靈活，但是佔用空間多
- 路徑索引比簡單索引更高效，佔用空間更小
參考連結
- RFC 7159 The JavaScript Object Notation (JSON) Data Interchange Format
- PostgreSQL 文件： JSON 型別
- JSON 函式和操作符
- How do I modify fields inside the new PostgreSQL JSON datatype?
- PostgreSQL 9種索引的原理和應用場景
- PostgreSQL GIN索引實現原理
- PostgreSQL internals: JSONB type and its indexes
- 倒排索引
最後，感謝女朋友支援和包容，比❤️
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