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讲愈来愈友好。好比已经原生支持XML不少年了，在这个趋势下，现在也能在SQLServer2016中使用内置的JSON。尤为对于一些大数据很数据接口的解析环节来讲这显得很是有价值。与咱们如今所作好比在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会大大提升性能，同时优化了编程以及增删查改等方法。

    那么是否意味着咱们能够丢弃XML，而后开始使用JSON？固然不是，这取决于数据输出处理的目的。若是有一个外部的经过XML与外部交互数据的服务而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。若是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，能够在GitHub上直接下载下来（下载地址）。看一下视图Website.customers。咱们查询一个数据并格式化输出JSON格式：

SELECT [CustomerID]
      ,[CustomerName]
      ,[CustomerCategoryName]
      ,[PrimaryContact]
      ,[AlternateContact]
      ,[PhoneNumber]
      ,[FaxNumber]
      ,[BuyingGroupName]
      ,[WebsiteURL]
      ,[DeliveryMethod]
      ,[CityName]
      
 ,DeliveryLocation.ToString() as DeliveryLocation
      ,[DeliveryRun]
      ,[RunPosition]
  FROM [WideWorldImporters].[Website].[Customers]
  WHERE CustomerID=1
  FOR JSON AUTO

　　

 

请注意咱们有一个地理数据类型列（DeliveryLocation），这须要引入两个重要的变通方案（标黄）:

首先，须要转换一个string字符，不然就会报错:

FOR JSON cannot serialize CLR objects. Cast CLR types explicitly into one of the supported types in FOR JSON queries.

其次，JSON采用键值对的语法所以必须指定一个别名来转换数据，若是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，改写的格式化输出以下:

[
    {
        "CustomerID": 1,
        "CustomerName": "Tailspin Toys (Head Office)",
        "CustomerCategoryName": "Novelty Shop",
        "PrimaryContact": "Waldemar Fisar",
        "AlternateContact": "Laimonis Berzins",
        "PhoneNumber": "(308) 555-0100",
        "FaxNumber": "(308) 555-0101",
        "BuyingGroupName": "Tailspin Toys",
        "WebsiteURL": "http://www.tailspintoys.com",
        "DeliveryMethod": "Delivery Van",
        "CityName": "Lisco",
        "DeliveryLocation": "POINT (-102.6201979 41.4972022)",
        "DeliveryRun": "",
        "RunPosition": ""
    }
]

　　

 

固然也可使用JSON做为输入型DML语句，例如INSERT/UPDATE/DELETE 语句中使用“OPENJSON”。所以能够在全部的数据操做上加入JSON提示。

若是不了解数据结构或者想让其更加灵活，那么能够将数据存储为一个JSON格式的字符类型，改列的类型可使NVARCHAR 类型。Application.People 表中的CustomFields 列就是典型这种状况。能够用以下语句看一下表格格式这个列的内容:

declare @json nvarchar(max)

SELECT @json=[CustomFields]
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where PersonID=8

select * from openjson(@json)

　　

 

结果集在表格结果中的显示:

 

用另外一种方式来查询这条记录，前提是须要知道在JSON数据结构和关键的名字，使用JSON_VALUE 和JSON_QUERY 函数:

  SELECT
       JSON_QUERY([CustomFields],'$.OtherLanguages') as OtherLanguages,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.HireDate') as HireDate,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.Title') as Title,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.PrimarySalesTerritory') as PrimarySalesTerritory,
       JSON_VALUE([CustomFields],'$.CommissionRate') as CommissionRate
  FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
  where PersonID=8

　　

 

在表格结果集中展现表格格式的结果:

 

这个地方最关心就是查询条件和添加索引。设想一下咱们打算去查询全部2011年之后雇佣的人，你能够运行下面的查询语句:

SELECT personID,fullName,JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as hireDate
FROM [WideWorldImporters].[Application].[People]
where IsEmployee=1
and year(cast(JSON_VALUE(CustomFields,'$.HireDate') as date))>2011

　　

 

切记JSON_VALUE 返回一个单一的文本值（nvarchar(4000)）。须要转换返回值到一个时间字段中，而后分离年来筛选查询条件。实际执行计划以下:

 

为了验证如何对JSON内容建立索引，须要建立一个计算列。为了举例说明，Application.People 表标记版本，而且加入计算列，当系统版本为ON的时候不支持。咱们这里使用Sales.Invoices表，其中ReturnedDeliveryData 中插入json数据。接下来获取数据，感觉一下:

SELECT TOP 100 [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,JSON_QUERY([ReturnedDeliveryData],'$.Events')
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]

　　

 

发现结果集第一个event都是“Ready for collection”:

 

而后获取2016年3月的发票数据:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)
       BETWEEN '20160301' AND '20160331'

　　

实际执行计划以下:

 

    加入一个计算列叫作“ReadyDate”, 准备好集合表达式的结果:

ALTER TABLE [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
ADD ReadyDate AS CONVERT(datetime, CONVERT(varchar,JSON_VALUE([ReturnedDeliveryData],'$.Events[0].EventTime')),126)

　　

 

以后，从新执行查询，可是使用新的计算列做为条件:

SELECT [InvoiceID]
      ,[CustomerID]
      ,ReadyDate
  FROM [WideWorldImporters].[Sales].[Invoices]
  WHERE ReadyDate BETWEEN '20160301' AND '20160331'

　　

 

执行计划是同样的，除了SSMS建议的缺失索引:

 

所以，根据建议在计算列上创建索引来帮助查询，创建索引以下:

/*
The Query Processor estimates that implementing the following index could improve the query cost by 99.272%.
*/
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Invoices_ReadyDate
ON [Sales].[Invoices] ([ReadyDate])
INCLUDE ([InvoiceID],[CustomerID])
GO

　　

 

咱们从新执行查询验证执行计划:

 

有了索引以后，大大提高了性能，而且查询JSON的速度和表列是同样快的。

总结:

本篇经过对SQL2016 中的新增的内置JSON进行了简单介绍，主要有以下要点：

 

• JSON能在SQLServer2016中高效的使用，可是JSON并非原生数据类型;
• 若是使用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，所以必须将数据转译成你须要的类型。
• 在计算列的帮助下查询JSON可使用索引进行优化。