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:

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:

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:

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_VALUEJSON_QUERY 函数:

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:

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:

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:

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:

之后,重新执行查询,但是使用新的计算列作为条件:

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:

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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