נושאים מתקדמים ב MySQL: חלק ב’ – Generated columns ו json_each

כללי
פוסטים בסדרה:
“תסביר לי” – גרסת ה SQL
לקחת את הביצועים ברצינות, בעזרת MySQL Performance Schema
נושאים מתקדמים ב MySQL: חלק א’ – עבודה עם JSON
נושאים מתקדמים ב MySQL: חלק ב’ – json_each  ו Generated Columns

בפוסט הקודם דיברנו על שימוש ב json column ב MySQL.

אחת המגבלות הגדולות של שדות json הם מהירות החיפוש בהם:

  • אם השדות שמורים כ json – יש לקרוא את ה json כולו מהדיסק לזיכרון – על מנת לשלוף ערך בודד.
  • אם השדות שמורים כ text column – אזי יש עוד עבודת CPU של פענוח מבנה ה json – זמן לא זניח ב jsons גדולים. להזכיר: בעמודה מטיפוס json הם שמורים כ key-value עם גישה מהירה יותר לפי מפתח.
הפתרון האפליקטיבי המתבקש שבו מפתחים שונים נוקטים הוא לאחסן “עותק” של מספר מצומצם של שדות עליהם יש חיפוש – ב columns מקבילים לזה של ה json. ההשפעה על הביצועים – תהיה לרוב דרמטית.

הנה סכמה כזו לדוגמה:

[ Id (guid/auto-inc), json_data (json), field_x (varchar(100)), field_y (int) ]

את השדות x ו y – נרצה לרוב להחזיק גם בתוך ה josn וגם בצד לצורך גישה מהירה / שימוש באינדקסים.
למה שכפול נתונים?
אם נאחסן אותם רק מחוץ ל json – העבודה עם אובייקט ה json תהיה מסורבלת יותר.
לפעמים השדה שאנו מוציאים הוא גם ערך וגם מיקום באובייקט – למשל: המחיר של ההזמנה המאוחרת ביותר (כאשר יש לנו מערך של גרסאות של הזמנות).

את התהליך הנ”ל – ניתן לבצע בצורה פשוטה יותר בעזרת יכולת של MySQL שנקראת generated column, או בעברית “עמודות מחוללות” (מלשון לחולל, ולא מלשון חילול).

נתחיל בדוגמה, איך מגדירים עמודה שכזו:

ALTER TABLE policies
ADD COLUMN state VARCHAR(30) GENERATED ALWAYS
AS (json_unquote(json_extract(`json_data`,‘$.address.state’))) STORED
;

אני מוסיף שערכו יהיה הביטוי (expression) שבסוגריים לאחר המילה השמורה AS.

  • חשוב לי להשתמש ב json_unquote על מנת שהעמודה לא תכיל מירכאות – וכך אוכל לבצע חיפוש יעיל מול האינדקס.
  • הביטוי GENERATED ALWAYS הוא רשות – ועוזר להבליט את העובדה שמדובר ב generated column – עבור קוראים עתידיים.

תזכורת חשובה: אם השאילתה עושה פעולה כלשהי על שדה מאונדקס (נאמר: state) – לא יהיה שימוש באינדקס. למשל:

…
WHERE my_state = json_unquote(state)

לא טוב!

השינוי הבא יאפשר שימוש באינדקס (כי את הערך “כפי שהוא” ניתן להשוות בינרית לאינדקס):
…
WHERE json_quote(my_state) = state
אבל הכי טוב זה להכין את האינדקס מראש בצורה הכי “טבעית” לשאילתה שאפשר – וכך לחסוך טעויות מרגיזות.

בגדול יש שני סוגים של generated columns:

  • Virtual – המחושב בזמן הגישה לרשומה.
    • בסיס הנתונים ישמור את הביטוי החישובי (expression) כ metadata על הסכמה, ובכל גישה לרשומה / הפעלת trigger – יתבצע החישוב מחדש. קונספט דומה מאוד ל “calculated field” במערכות BI.
    • אנו חוסכים מקום בדיסק – אבל מכבידים על ה CPU בכל גישה.
    • זהו ערך ברירת המחדל – אם לא ציינתם כלום.
  • Stored – הערכת הביטוי תבוצע בזמן יצירה / עדכון של הרשומה, וישמר לדיסק כמו עמודות אחרות.
    • יש מחיר בנפח אכסון, אך לרוב – הרבה פחות עבודת CPU.
    • זו הגישה הטבעית בעבודה עם json.

לצורך העניין generated column יכול לשמש לצרכים נוספים מלבד json.

למשל:

CREATE TABLE periods
id VARCHAR(32),
start_date_millis INT, # WARN: https://en.wikipedia.org/wiki/Year_2038_problem 
end_date_millis INT,   # WARN: https://en.wikipedia.org/wiki/Year_2038_problem 
start_date_sec AS (state_date_millis * 1000) VIRTUAL
;

יש כמה מגבלות על שימוש ב generated columns שכדאי להכיר. בביטוי של עמודה מחוללת לא ניתן להשתמש ב:

  • פונקציות לא דטרמיניסטיות – כאלו שיציגו ערכים שונים אם הופעלו פעם שניה. למשל: ()now או ()current_user.
  • sub-queries
  • Parameters / Variables או User Defined Functions.
  • עמודת AUTO_GENERATED או תכונת AUTO_INCREMENT.
  • שדה generated יכול להיות מבוסס רק על שדות generated המופיעים לפניו.
  • לא ניתן להשתמש על ה stored generated column באילוצים של FK מסוגי ON_UPDATE / ON_DELETE

עוד פרט מעניין: ניתן להשתמש באינדקס (משני) גם על virtual generated column מעל innoDB. הוא יהיה מסוג BTree בלבד (כלומר: לא FULLTEXT או GIS).

בהוספת האינדקס ייתכן שתצטרכו להוסיף הוראת WITH VALIDATION – על מנת לא לקבל שגיאה שאורך השדה המחושב שהגדרתם הוא קטן מדי.

קצת יותר על השימוש בפונקציות ה JSON של MySQL

התבקשתי ע״י קורא לפרט קצת יותר איך עם פונקציות ה json של MySQLשהזכרתי בפוסט הקודם. אתן דוגמה מבוססת על מקרה שהשתמשתי בו לאחרונה.

רקע: אני רוצה לבצע מיגרציה לשם של אלמנט בתוך מבנה json שאנו עושים בו שימוש. שם האלמנט היום הוא breakdown אבל השם לא כ”כ נכון – ואני רוצה לשנות אותו ל amounts. הנה דוגמה פשוטה למבנה ה json הקיים לפני השינוי:

[{“policyId”:”policy_id”,”lob”:”GL”,”breakdown”:{“PREMIUM”:{“amount”:423.17}}}]

וכך אני רוצה שמבנה יראה לאחר השינוי:

[{“policyId”:”policy_id”,”lob”:”GL”,”amounts“:{“PREMIUM”:{“amount”:423.17}}}]
איך לעזאזל ניגשים למיגרציה “עמוקה” בתוך שדה json? האם זה חייב להיות פרויקט מורכב?
ברור שלא.
אז הנה אני אעשה את השינוי בכמה שלבים פשוטים:
ראשית, אני רוצה ליצור שדות כפולים: גם breakdown וגם amounts – כי באופן טבעי בזמן deployment ירוצו 2 גרסאות של הקוד (גרסה חדשה שמחפשת אחר amounts וגרסה ישנה שמחפשת אחר breakdown). אני צריך להתכונן לכפילות הזו.
אני דואג לכך שבזמן ה deploy (כמה דקות) – לא יווצרו רשומות חדשות (במקרים אחרים ניתן למצוא אותן בעזרת זמן יצירה, ולתקן ידנית אח״כ).
בניית שאילתה של SQL היא עניין של ניסוי וטעיה, והדבר הזה נכון גם בעבודה עם  json.

אני מתחיל בשאילתה פשוטה של SELECT על מנת לראות אם קלעתי נכון ב query.
בחרתי לי רשומה שהמפתח שלה הוא ‘009277a371b8c3def40996a754085030’ על מנת לבצע את הניסויים ב scale קטן.

SELECT Json_insert(financial_attribution, ‘$[0].foo’, 2)
FROM   `payments`
WHERE  id = ‘009277a371b8c3def40996a754085030’;
במבט ראשון זה קצת מבלבל שאני משתמש ב ()JSON_INSERT בפקודת SELECT.
מה קורה כאן?
אני שולף שדה json בשם `financial_attribution` ואז מבצע עליו מניפולציה בזיכרון. המניפולציה שבחרתי היא הכנסה של ערך. מפתח מוזר בשם foo עם ערך של 2. רק לצורך הבדיקה.
הנה התוצאה:
[{“foo”: 2, “lob”: “GL”, “policyId”: “policy_id”, “breakdown”: {“PREMIUM”: {“amount”: 423.17}}}]
השדה נוסף בהצלחה (לי לקח ניסיון או שניים עד שזה עבד) – אך שום מידע לא השתנה בבסיס הנתונים.
עכשיו ננסה משהו יותר אמיתי:
SELECT Json_insert(financial_attribution, ‘$[0].amounts’,                    financial_attribution -> ‘$[0].breakdown’)
FROM   `payments`
WHERE  id = ‘009277a371b8c3def40996a754085030’;
לקחתי מתוך ה json את אובייקט ה breakdown – והכנסתי אותו בחזרה כ amounts:
[{“lob”: “GL”, “amounts”: {“PREMIUM”: {“amount”: 423.17}}, “policyId”: “policy_id”, “breakdown”: {“PREMIUM”: {“amount”: 423.17}}}]
אחרי שאני רואה שזה מצליח אני יכול להסיר את תנאי ה where ולראות את התוצאה על מגוון ערכים. מוודא שהכל תקין.
אנסה בצד דוגמה שגם שאילתת ה update תקינה:
UPDATE `payments`
SET    `financial_attribution` = Json_insert(`financial_attribution`, ‘$[0].amounts’,
financial_attribution -> ‘$[0].breakdown’)
;
ואז הוסיף אותה ל db migrations של השינוי.
אחרי שכל המיגרציה הסתיימה (בהצלחה), אני יכול למחוק את אובייקט ה breakdown מתוך ה json בעזרת פקודת  ()JSON_REMOVE. 
אפשרות אחרת היא פשוט להשאיר את הנתונים העודפים – אם הם לא מפריעים לנו.

עוד דרך מהירה (ולעתים יותר יעילה) לבצע תיקונים ב jsons היא בעזרת ()REPLACE פשוט על טקסט – אבל חשוב מאוד להיזהר מהחלפות לא-צפויות.

השלמות ליכולות ה json של MySQL 5.7

אם אתם זוכרים את הפוסט הקודם – הבטחתי לכם workarounds למחסור של MySQL 5.7 ב-2 פונקציות שימושיות בעבודה עם json.

מהדרך בה אני משתמש ניתן לגזור, בקלות יחסית, וריאציות נוספות – לשימושכם.

קריאת הערך האחרון במערך שבתוך json

אני רוצה לקבל את השדה האחרון במערך שבתוך json:

SELECT JSON_EXTRACT(`from`,CONCAT(“$[“,JSON_LENGTH(`from`)-1,”]”)) FROM `table`;

זה קצת תרגיל: אני מוצא את אורך המערך (במקרה שלנו, תחת תכונה בשם from) ואז מרכיב שאילתה בעזרת ()CONCAT – ומריץ אתה. הנה קלט לדוגמה שעליו תעבוד השאילתה:

{ from: [“a”,”b”,”c”], “to”: [ “d”, “e” ] }

התוצאה תהיה ״c״.

הנה דוגמה ב DB Fiddle שאפשר קצת ״לשחק״ איתה:

שימו לב ל-2 מקרי-קצה בתחתית הדוגמה.
לי זה מעולם לא הפריע, כי עבדתי עם מבנים ידועים שהם מערך – אבל אפשר גם לבנות פונקציה מורכבת יותר, ולהתגונן בפני המקרים הללו (או פשוט לשדרג ל MySQL 8).

גרסה מאולתרת ל json_each – טיפול בכל איבר במערך שבתוך json

על בסיס הדרך בה קראנו את האיבר האחרון, אנחנו יכולים לטייל על כל המערך. עם מעט עזרה נוספת.

הנה דוגמה לשאילתה כזו:

select  n,
JSON_EXTRACT(`data`, concat(‘$.items[‘, n – 1, ‘].price’)) as price
from `my_table`
join numbers on (n <= JSON_LENGTH(`data`->’$.items’) and n > 0)
;

כאשר התוצאה נראית כך:

n הוא מספר האיבר ברשימה (אינדקס על בסיס 1), ו price הוא… המחיר.

והנתונים נראים כך:

עשינו join עם טבלה של מספרים (0-255 לרוב מספיקה) ואז, עבור כל מספר באורך המערך של ה items – ביצענו פעולת שליפה מתוך ה json על המקום הזה, בהתבסס על ״תרגיל״ ה CONCAT שהשתמשנו בו קודם לכן.

הכי-אלגנטי-בעולם? – לא.
עובד ושימושי – כן!

הנה אתם יכולים לשחק ב fiddle שיצרתי לקוד הזה: https://www.db-fiddle.com/f/dmA8af4CHJ3xkx4fzV99Zw/0

בוודאי שמתם לב למבנה קצת לא-שגרתי, שנועד בכדי ליצור את ה View המספק את המספרים. גם כאן יש תרגיל ״מוכר״ בעולם של MySQL:

CREATE OR REPLACE VIEW generator_16
AS SELECT 0 n UNION ALL SELECT 1  UNION ALL SELECT 2  UNION ALL
SELECT 3   UNION ALL SELECT 4  UNION ALL SELECT 5  UNION ALL
SELECT 6   UNION ALL SELECT 7  UNION ALL SELECT 8  UNION ALL
SELECT 9   UNION ALL SELECT 10 UNION ALL SELECT 11 UNION ALL
SELECT 12  UNION ALL SELECT 13 UNION ALL SELECT 14 UNION ALL
SELECT 15
;
CREATE OR REPLACE VIEW numbers
AS SELECT ( hi.n * 16 + lo.n ) AS n
FROM generator_16 lo, generator_16 hi
;

עזבו לרגע את המבנה העמוס. אם תקראו את הקוד – הוא נראה מאוד הגיוני.
מדוע הסרבול הזה? האם אין דרך יותר פשוטה? – הנה פוסט יפה עם כל הפרטים.

אפשר למצוא את Fiddle ממקוד של ה generator על מנת ״לשחק״ איתו: https://www.db-fiddle.com/f/jCRetSiTaKqz5SUiQQG8Py/0

סיכום

טוב, נראה לי שהכנסו דיי מידע לפוסט יחיד.
מבחינתי הנושאים הללו מכסים יפה את העבודה ב MySQL (״הוסמכת – סרג׳יו״), ומכאן ניתן להמשיך הלאה, לנושאים מתקדמים אחרים ב MySQL.

שיהיה בהצלחה!

Published

השאר תגובה