背景

Microsoft SQL Server 對於數據平臺的開發者來說越來越友好。比如已經原生支持XML很多年了，在這個趨勢下，如今也能在SQLServer2016中使用內置的JSON。尤其對於一些大數據很數據介面的解析環節來說這顯得非常有價值。與我們現在所做比如在SQL中使用CLR或者自定義的函數來解析JSON相比較，新的內置JSON會大大提高性能，同時優化了編程以及增刪查改等方法。

    那麼是否意味著我們可以丟棄XML，然後開始使用JSON？當然不是，這取決於數據輸出處理的目的。如果有一個外部的通過XML與外部交互數據的服務並且內外的架構是一致的，那麼應該是使用XML數據類型以及原生的函數。如果是針對微型服務架構或者動態元數據和數據存儲，那麼久應該利用最新的JSON函數。

實例

    當使用查詢這些已經有固定架構的JSON的數據表時，使用“FOR JSON” 提示在你的T-SQL腳本後面，用這種方式以便於格式化輸出。一下實例我使用了SQLServer 2016 Worldwide Importers sample database，可以在GitHub上直接下載下來（下載地址）。看一下視圖Website.customers。我們查詢一個數據並格式化輸出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

請註意我們有一個地理數據類型列（DeliveryLocation），這需要引入兩個重要的變通方案（標黃）:

首先，需要轉換一個string字元，否則就會報錯:

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

其次，JSON採用鍵值對的語法因此必須指定一個別名來轉換數據，如果失敗會出現下麵的錯誤:

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.

確認了這些，改寫的格式化輸出如下:

[
    {
        "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": ""
    }
]

當然也可以使用JSON作為輸入型DML語句，例如INSERT/UPDATE/DELETE 語句中使用“OPENJSON”。因此可以在所有的數據操作上加入JSON提示。

如果不瞭解數據結構或者想讓其更加靈活，那麼可以將數據存儲為一個JSON格式的字元類型，改列的類型可以使NVARCHAR 類型。Application.People 表中的CustomFields 列就是典型這種情況。可以用如下語句看一下表格格式這個列的內容:

declare @json nvarchar(max)

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

select * from openjson(@json)

結果集在表格結果中的顯示:

用另一種方式來查詢這條記錄，前提是需要知道在JSON數據結構和關鍵的名字，使用JSON_VALUE 和JSON_QUERY 函數:

  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

在表格結果集中展示表格格式的結果:

這個地方最關心就是查詢條件和添加索引。設想一下我們打算去查詢所有2011年以後雇佣的人，你可以運行下麵的查詢語句:

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

切記JSON_VALUE 返回一個單一的文本值（nvarchar(4000)）。需要轉換返回值到一個時間欄位中，然後分離年來篩選查詢條件。實際執行計劃如下:

為了驗證如何對JSON內容創建索引，需要創建一個計算列。為了舉例說明，Application.People 表標記版本，並且加入計算列，當系統版本為ON的時候不支持。我們這裡使用Sales.Invoices表，其中ReturnedDeliveryData 中插入json數據。接下來獲取數據，感受一下:

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

發現結果集第一個event都是“Ready for collection”:

然後獲取2016年3月的發票數據:

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'

實際執行計劃如下:

    加入一個計算列叫做“ReadyDate”, 準備好集合表達式的結果:

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

之後，重新執行查詢，但是使用新的計算列作為條件:

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

執行計劃是一樣的，除了SSMS建議的缺失索引:

因此，根據建議在計算列上建立索引來幫助查詢，建立索引如下:

/*
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

我們重新執行查詢驗證執行計劃:

有了索引之後，大大提升了性能，並且查詢JSON的速度和表列是一樣快的。

總結:

本篇通過對SQL2016 中的新增的內置JSON進行了簡單介紹，主要有如下要點：

• JSON能在SQLServer2016中高效的使用，但是JSON並不是原生數據類型;
• 如果使用JSON格式必須為輸出結果是表達式的提供別名;
• JSON_VALUE 和 JSON_QUERY  函數轉移和獲取Varchar格式的數據，因此必須將數據轉譯成你需要的類型。
• 在計算列的幫助下查詢JSON可以使用索引進行優化。