MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的

在数据库设计中，有时我们会将 JSON 数据存储在 VARCHAR 或 TEXT 类型字段中。这种方式虽然灵活，但在查询时需要特别注意。本文将详细介绍如何在 MySQL 中有效查询存储为 VARCHAR 类型的 JSON 数据。

一、问题背景

当 JSON 数据存储在 VARCHAR 列中时，常见的数据格式如下：

[
  {"id":"1905555466980773889","hasPermission":true},
  {"id":"1905547884060835841","hasPermission":false}
]

我们需要查询这个 JSON 数组中是否包含特定 ID 的对象。

二、MySQL JSON 函数

MySQL 5.7+ 版本提供了丰富的 JSON 处理函数，即使数据类型是 VARCHAR，只要内容是有效的 JSON，我们仍然可以使用这些函数：

2.1 常用 JSON 函数

• JSON_CONTAINS(target, candidate[, path]): 检查 JSON 文档是否包含特定值
• JSON_EXTRACT(json_doc, path): 从 JSON 文档中提取值
• JSON_OBJECT(key, val[, key, val]...): 创建 JSON 对象
• JSON_ARRAY(val[, val]...): 创建 JSON 数组
• JSON_VALID(json_doc): 验证字符串是否为有效的 JSON

三、查询示例

3.1 基本查询

查询 JSON 数组中包含特定 ID 的记录：

SELECT * FROM sys_user
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL
  AND app_ids != ''
  AND JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889'));

3.2 查询多个 ID

SELECT * FROM sys_user
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL
  AND app_ids != ''
  AND (
    JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889'))
    OR JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '1905547884060835841'))
  );

3.3 使用 JSON_OVERLAPS (MySQL 8.0+)

SELECT * FROM sys_user
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL
  AND app_ids != ''
  AND JSON_OVERLAPS(
    app_ids, 
    JSON_ARRAY(
      JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889'),
      JSON_OBJECT('id', '1905547884060835841')
    )
  );

3.4 查询特定权限的记录

SELECT * FROM sys_user
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL
  AND app_ids != ''
  AND JSON_CONTAINS(
    app_ids, 
    JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889', 'hasPermission', true)
  );

四、避免常见错误

4.1 空值处理

JSON_CONTAINS 函数在处理 NULL 或空字符串时会报错，所以需要先排除这些情况：

-- 错误做法
SELECT * FROM sys_user WHERE JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '123'));

-- 正确做法
SELECT * FROM sys_user 
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL 
  AND app_ids != '' 
  AND JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '123'));

4.2 JSON 格式匹配

确保 JSON_CONTAINS 的第二个参数结构与目标 JSON 中的结构匹配：

-- 错误做法 (直接传入 ID 字符串)
SELECT * FROM sys_user WHERE JSON_CONTAINS(app_ids, '"1905555466980773889"');

-- 正确做法 (创建与数组元素匹配的对象)
SELECT * FROM sys_user WHERE JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889'));

4.3 确保 JSON 有效性

添加 JSON_VALID 检查确保字段内容是有效的 JSON：

SELECT * FROM sys_user
WHERE 
  app_ids IS NOT NULL
  AND app_ids != ''
  AND JSON_VALID(app_ids) = 1
  AND JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', '1905555466980773889'));

五、在 MyBatis Plus 中的应用

5.1 基本查询

LambdaQueryWrapper queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.isNotNull(SysUser::getAppIds)
            .ne(SysUser::getAppIds, "")
            .apply("JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', {0}))", "1905555466980773889");

List userList = sysUserMapper.selectList(queryWrapper);

5.2 多条件查询

QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.isNotNull("app_ids")
            .ne("app_ids", "")
            .apply("JSON_VALID(app_ids) = 1")
            .apply("JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', {0}))", "1905555466980773889");

// 如果还要根据权限过滤
queryWrapper.apply("JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', {0}, 'hasPermission', {1}))", 
                   "1905555466980773889", true);

5.3 查询多个 ID

LambdaQueryWrapper queryWrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
queryWrapper.isNotNull(SysUser::getAppIds)
            .ne(SysUser::getAppIds, "")
            .and(w -> w.apply("JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', {0}))", "1905555466980773889")
                      .or()
                      .apply("JSON_CONTAINS(app_ids, JSON_OBJECT('id', {0}))", "1905547884060835841"));

List userList = sysUserMapper.selectList(queryWrapper);

六、性能优化建议

1. 考虑使用 JSON 类型：如果您的 MySQL 版本是 5.7+，考虑使用原生 JSON 类型代替 VARCHAR，这样可以获得更好的性能和功能支持。

2. 添加索引：虽然无法直接为 JSON 内容创建索引，但可以使用生成的列和函数索引：

   ALTER TABLE sys_user ADD COLUMN app_id_extracted JSON 
     GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(app_ids, '$[*].id')) VIRTUAL;
   
   ALTER TABLE sys_user ADD INDEX idx_app_id_extracted (app_id_extracted);
   

3. 定期维护：对于大表，定期 OPTIMIZE TABLE 有助于维护性能。

七、总结

在 MySQL 中查询 VARCHAR 类型的 JSON 数据时，关键是：

1. 使用 JSON_CONTAINS 函数并构造正确的 JSON 结构进行匹配
2. 处理好 NULL 和空字符串
3. 验证 JSON 有效性
4. 在 MyBatis Plus 中使用 apply 方法添加原生 SQL 条件

正确使用这些技术可以有效地查询和处理 VARCHAR 中存储的 JSON 数据。