JAVA后端开发——MyBatis 结合 MySQL JSON 类型查询详解

原创于 2025-09-01 15:37:44 发布 · 640 阅读

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1、代码示例

xml <if test="compatibleDevice != null and compatibleDevice != ''"> AND JSON_CONTAINS(compatible_devices, CAST(CONCAT('"', #{compatibleDevice}, '"') AS JSON)) </if>

该代码片段的功能是：当传入一个有效的设备型号（compatibleDevice）时，动态地生成一条 SQL 查询语句，用于在数据库的 JSON 数组字段中查找是否存在该设备型号。

<if> 标签:

作用: 这是 MyBatis 中最常用的条件判断标签。它会对其 test 属性中的表达式进行求值，如果表达式结果为 true，则将其包裹的 SQL 片段拼接到最终的 SQL 语句中。
在本例中: test="compatibleDevice != null and compatibleDevice != ''" 这句表达式确保了只有当调用者传入的 compatibleDevice 参数既不是 null 也不是空字符串时，才会执行后续的 JSON 查询逻辑。这可以防止无效参数导致 SQL 语法错误，并提高查询效率。

#{compatibleDevice}:

作用: 这是 MyBatis 的参数占位符。MyBatis 在执行 SQL 时，会使用 PreparedStatement（预编译语句），并将 #{...} 替换为 ? 占位符，然后安全地将参数值设置进去。
优点: 这种方式可以有效防止 SQL 注入攻击，是 MyBatis 推荐的标准用法。

2、核心知识点分解

从 MySQL 5.7 版本开始，原生支持 JSON 数据类型，并提供了一系列函数来高效地操作 JSON 数据。

JSON 数据类型:
- 背景: 在某些业务场景下，一个字段可能需要存储一组不固定数量或结构的数据，例如一篇文章的多个标签、一个商品的多种规格、或本例中一个驱动支持的多种设备。将这些数据存储为 JSON 数组或对象可以提供极大的灵活性，避免了创建额外的关联表。
- compatible_devices 字段: 从代码中可以推断，数据库中的 compatible_devices 字段很可能是一个 JSON 数组，用于存储所有兼容的设备型号，例如：["iPhone 15", "Galaxy S24", "Pixel 8"]。
JSON_CONTAINS(target, candidate[, path]) 函数:
- 作用: 这是用于查询 JSON 文档的核心函数。它判断 target (目标 JSON 文档) 中是否包含 candidate (候选值)。
- 参数:
  - target: 被查询的 JSON 字段名，即 compatible_devices。
  - candidate: 要查找的值。关键点在于，这个值本身也必须是一个合法的 JSON 文档。
- 在本例中: 它的作用是在 compatible_devices 数组中查找是否存在我们传入的设备型号。
CONCAT(string1, string2, ...) 函数:
- 作用: 一个标准的字符串拼接函数。
- 在本例中: CONCAT('"', #{compatibleDevice}, '"') 的目的是为传入的参数字符串两边加上双引号。
  - 为什么必须加双引号？ 因为 JSON_CONTAINS 在数组中查找的是值（Value）。在一个 JSON 数组中，字符串类型的值必须被双引号包裹。如果 compatibleDevice 的值是 iPhone 15，直接查询是找不到的。我们必须查询 "iPhone 15" 这个 JSON 字符串。CONCAT 正是完成了从 iPhone 15 到 "iPhone 15" 的转换。
CAST(... AS JSON) 函数:
- 作用: 一个类型转换函数，用于将一个值显式地转换为指定的类型。
- 在本例中: CAST(... AS JSON) 的作用是告诉 MySQL：“请将由 CONCAT 函数拼接成的字符串 "iPhone 15" 作为 JOSN 来解析”。
  - 为什么需要 CAST？ JSON_CONTAINS 的第二个参数（candidate）必须是一个有效的 JSON 文档。单独的字符串 "iPhone 15" 对 MySQL 来说只是一个普通字符串。通过 CAST(... AS JSON)，我们将其“提升”为一个合法的 JSON （一个 JSON String），这样 JSON_CONTAINS 才能正确地进行匹配。

3、总结

优势: 该方案充分利用了数据库的原生能力，使得在半结构化数据中进行查询变得简洁高效，避免了在应用层进行 LIKE '%...%' 模糊查询的低效和不精确。
适用场景: 适用于“一对多”关系中，“多”的一方数据结构简单、数量可控且主要用于查询和展示的场景，可以简化数据库设计。
性能考量: 在大数据量的情况下，对 JSON 字段的查询可能比传统索引查询要慢。MySQL 8.0+ 支持对 JSON 数组创建多值索引（Multi-Valued Index），可以极大地提升 JSON_CONTAINS 等函数的查询性能，是生产环境中推荐的优化方案。