MySQL 8.0 “复杂类型”实战

1. 课程目标

1. 用 JSON 存“数组/结构体/Map”
2. 用“多值索引”给 JSON 数组加速
3. 用“函数索引”给 JSON 字段子键加速
4. 对比执行计划，看到索引真实生效

2. 环境准备

2.1 MySQL ≥ 8.0.17（多值索引最低版本）

• 当前MySQL版本：8.0.43
  

2.2 客户端采用Navicat

• 当前Navicat版本15
  

2.3 创建专用库，避免污染业务数据

• 执行命令：CREATE DATABASE demo_json CHARSET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;
  
• 打开demo_json数据库
  

3. 场景：电商商品标签

1. 每个商品有一组动态标签（数组）
2. 有一组动态销售属性（结构体/Map）
3. 要按“标签”和“属性子键”做高速查询

4. 建表[无索引版本]

4.1 创建表结构

• 执行命令

  CREATE TABLE sku_raw(sku_id        BIGINT PRIMARY KEY,sku_name      VARCHAR(100),tag_list      JSON,          prop_map      JSON          
  );
  

• 纯数组示例： ["spring","summer", "autumn", "winter"]

• 纯Map示例， {"brand":"Nike", "color":"red","size":"XL"}

• 查看结果
  

4.2 灌一批演示数据

• 执行命令

  INSERT INTO sku_raw VALUES
  (1,'iPhone 15', '["new", "hot", "electronic"]', '{"color":"black","storage":"256G"}'),
  (2,'连衣裙',    '["summer", "new"]',           '{"color":"red","size":"M"}'),
  (3,'风扇',      '["hot", "summer"]',           '{"color":"white","power":"30W"}'),
  (4,'MacBook',   '["electronic", "new"]',       '{"color":"gray","ram":"16G"}');
  

• 查看结果
  

• 查看sku_raw表记录
  

5. 无索引查询

5.1 提出需求

• 找出所有带"summer"标签的商品

5.2 完成任务

• 执行命令

  SELECT sku_id, sku_nameFROM sku_rawWHERE JSON_CONTAINS(tag_list, '"summer"');
  

• 查看结果
  

5.3 分析查询语句的执行效率

• 执行命令：EXPLAIN SELECT sku_id, sku_name FROM sku_raw WHERE JSON_CONTAINS(tag_list, '"summer"');，分析查询语句的执行效率
  
• EXPLAIN 结果详解
  
• 性能瓶颈：全表扫描 + 函数计算
  • 因为 tag_list 是一个 JSON 字段，且没有为它建立合适的索引
  • JSON_CONTAINS() 是一个函数，MySQL 无法直接通过它走索引
  • 只能对表中的每一行都执行一次 JSON_CONTAINS(tag_list, ‘“summer”’)
  • 导致效率极低，尤其当表很大时（比如几十万、几百万行），会非常慢

6. 函数索引（单键）

6.1 提出任务

• 给 prop_map.color 建索引

6.1 完成任务

• 执行命令

  ALTER TABLE sku_rawADD COLUMN gen_color CHAR(20)GENERATED ALWAYS AS (JSON_UNQUOTE(prop_map->'$.color')) STORED,ADD INDEX idx_color(gen_color);
  

• 语句说明
  
• 查看结果
  
• 查看sku_raw表记录
  

6.3 分析查询语句的执行效率

• 执行命令：EXPLAIN SELECT * FROM sku_raw WHERE gen_color='red'，分析查询语句的执行效率
  
• EXPLAIN 结果详解
  
• 总结：这条查询表现如何？
  
• 结论：这是一个高性能的查询！因为创建了生成列gen_color；为它建立了索引idx_color；查询条件正好匹配该索引字段。MySQL可以直接通过索引快速定位到gen_color = 'red'的记录，而不需要扫描整张表或解析JSON。

7. 多值索引（JSON 数组）

7.1 重建多值索引表

• 一张带多值索引的表（8.0.17+ 语法）
• 执行命令

  CREATE TABLE sku(sku_id   BIGINT PRIMARY KEY,sku_name VARCHAR(100),tag_list JSON,prop_map JSON,    INDEX idx_tag_list( (CAST(tag_list AS CHAR(20) ARRAY)) )
  );
  

• 查看结果
  

7.2 插入样例数据

• 执行命令

  INSERT INTO sku VALUES
  (1,'iPhone 15', '["new", "hot", "electronic"]', '{"color":"black","storage":"256G"}'),
  (2,'连衣裙',    '["summer", "new"]',           '{"color":"red","size":"M"}'),
  (3,'风扇',      '["hot", "summer"]',           '{"color":"white","power":"30W"}'),
  (4,'MacBook',   '["electronic", "new"]',       '{"color":"gray","ram":"16G"}');
  

• 查看结果
  

7.3 尝试两种查询写法

7.3.1 使用 MEMBER OF进行查询

• 执行命令

  SELECT sku_id, sku_nameFROM skuWHERE 'summer' MEMBER OF(tag_list);
  

• 查看结果
  

7.3.2 使用JSON_CONTAINS进行查询

• 执行命令

  SELECT sku_id, sku_nameFROM skuWHERE JSON_CONTAINS(tag_list, '"summer"');
  

• 查看结果
  

7.4 验证索引生效

• 执行命令：EXPLAIN SELECT sku_id, sku_name FROM sku WHERE 'summer' MEMBER OF(tag_list)
  
• EXPLAIN结果解释
  

8. 组合过滤 + 回表

8.1 提出需求

• 标签含“new” 且 color=red

8.2 完成任务

• 执行命令

  SELECT a.sku_id, a.sku_nameFROM sku aWHERE 'new' MEMBER OF(a.tag_list)AND JSON_UNQUOTE(a.prop_map->'$.color')='red';
  

• 查看结果
  

• 执行命令

  EXPLAIN SELECT a.sku_id, a.sku_nameFROM sku aWHERE 'new' MEMBER OF(a.tag_list)AND JSON_UNQUOTE(a.prop_map->'$.color')='red';
  

• 查看结果
  

• • EXPLAIN结果解释
    

9. 实战小结

• 本文通过电商商品标签场景，系统演示了MySQL 8.0+中JSON字段的高效查询优化方案。针对JSON数组查询性能瓶颈，采用多值索引（CAST(... AS ARRAY)）结合MEMBER OF语法，显著提升标签匹配效率；对于JSON对象中的特定字段查询，利用生成列+函数索引实现对color等属性的快速检索。执行计划验证表明，两种索引均能有效避免全表扫描，大幅降低查询成本。组合查询虽涉及回表，但核心过滤条件仍可走索引，整体性能可控。实践表明，合理使用多值索引与函数索引，可充分发挥JSON灵活性与查询高效性的双重优势。