MySQL 5.7版本开始就已支持JSON类型，用以实现非结构数据的存储。
很多同学认为JSON类型就是一个字符串类型，那是不对的。
MySQL的JSON本质上和MongoDB的BSON类型是一样的，都是原生的二进制JSON。
想要知道MySQL JSON类型的具体实现可以看官方的worklog：WL#8132: JSON datatype and binary storage format
虽然JSON类型已经推出有近6年的时间，然而大部分开发同学并不能充分利用JSON的优势。
今天，就由姜老师教大家如何用好JSON类型。
在几年前的文章文档数据库们已在厕所哭晕，MySQL 5.7原生支持JSON格式中，已经对JSON类型的使用和函数索引有过基本的介绍，这里不再赘述相关内容。
但我发现，很多开发同学在JSON类型中更新某个字段时，比如字段a更新为xx时，会写成类似下面这样的SQL：
UPDATE t
SET info = "{'a':'xx','b':'yy','c':'zz',...}"
WHERE id = ?
这样的写法再次暴露出业务同学对于JSON类型的理解不到位，只是将其理解为一个很大的字符串。
即在更新时拼接出一个很大的字符串，然后用UPDATE去更新。这样在业务端的处理极其复杂。
对于更新JSON类型中的某个字段，只需按如下方式：
UPDATE t
SET info = JSON_SET(info,'a','xxx')
WHERE id = ?
可以看到，通过函数JSON_SET可以方便的对某几个字段更新，充分利用JSON类型的优势。
除了JSON_SET，MySQL还提供了JSON_INSERT()、JSON_REPLACE()、JSON_ARRAY_APPEND等一系列JSON的更新函数。
切记，不要再通过手工方式，通过字符串的方式更新JSON字段。
在哪些场景中使用JSON类型，能更为充分的利用JSON的优势呢？
总的来说，以下几种场景非常适合：
元数据存储
用户画像
在做一些类似CMDB这样的系统时，一些数据并无法一开始就定义好固定的列，后续可能还会增加。
这时利用JSON类型的非结构化存储，可以非常方便的存储上述数据。
比如，存储服务器的元信息，其中每台服务器上有多块磁盘。
这个用关系型就不太好表达，但是用JSON类型就很好描述：
另外一个非常适合使用JSON类型的业务是用户画像，即给用户打标签。
之前很多业务同学会设计成类似如下的这种模式：
然后呢，他们会要求DBA在标签列上创建全文索引，然后进行业务上的查询。
例如查询，80后，常看电影的用户有哪些。
这样的设计是非常错误的。
因为标签列有字符串分割的潜规则”；“，容易引入脏数据。
另外，标签的可维护性太差，更新还是插入都非常麻烦。
之前，若用关系型的方式，可以设计为类似如下的表结构形式：
通过创建（userId，userTag）的联合主键，创建一张用户画像表。但这时你会发现，userId的冗余度非常高。
若用JSON类型的数组功能，则表结构就会非常优雅了：
然后利用MySQL 8.0提供的Multi-Valued Indexes，则可以方便的进行用户画像的查询。
如我们想查询都爱看电影的用户有哪些（userTags = 10）。
首先，创建Multi-Valued Indexs：
然后，利用函数MEMBER OF、JSON_CONTAINS、JSON_OVERLAP进行用户画像的搜索。如：
上面这个SQL使用了函数MEMBER OF查询爱看电影的用户。
若想查询80后且爱看电影的用户，则可以使用函数JSON_CONTAINS：
如果想要查询画像为 80 后、90 后，且常看电影的用户，则可以使用函数 JSON_OVERLAP：
可以看到使用JSON类型，一些都来的如此优雅。
最后，介绍一下函数JSON_TABLE，他可以将非结构化的数据转化为结构化，打破关系型和非关系型的边界。
对于一些爬虫业务，后期想做一些分析就变得非常容易了。
这里不做具体展开，只是给一个简单的例子：
上面这条SQL就是将表chatroomdetail中的JSON类型字段，转化为一张表进行查询。
MySQL的JSON_TABLE还支持JSON嵌套的转化，具体大家可以查看官方用户手册。
今天姜老师给大家介绍了 MySQL JSON 类型的使用，以及具体业务中如何结合JSON非结构化的优势。
所写的内容都已更新在拉勾教育的专栏《姜承尧的MySQL实战宝典》，欢迎大家订阅。
在专栏中，我还描述了JSON类型的一种业务使用场景。
最后我想说，这个世界依然是属于关系型的。
NoSQL已然完败，你还要坚持么？
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