Mysql에서 JSON 활용

yundream
2020-03-10 09:45:17
2020-03-04 04:11:49
44142

왜 JSON 인가?

JSON은 인터넷 상에서 서로 다른 애플리케이션 간에 데이터를 주고 받기 위해서 사용하는 오픈 파일 포맷이다. XML과 비슷하다고 볼 수 있다. 그렇다면 이미 널리 사용하고 있었던 XML 대신 JSON 이라는 새로운 포맷이 나온 이유가 뭘까 ? 참고로 XML은 1998년 표준 권고안이 나왔고 JSON은 2013년 ECMA-404를 통해서 표준이 만들어졌다. (물론 2005년경 야후에서 JSON을 사용하기는 했지만)

JSON의 장점 하면 나오는 특징들은 아래와 같다.

모든 브라우저에서 지원한다.
읽고 쓰기 쉽다.
간단한 구문
JavaScript에서 기본으로 구문분석을 할 수 있다.
손쉬운 작성과 조작
모든 JavaScript 프레임워크에서 지원
대부분의 백엔드 기술에서 지원
JSON은 JavaScript로 인식된다.
최신의 다른 프로그래밍 언어들도 잘 지원한다.

나는 자바스크립트와 한몸인데, 그 자바스크립트가 인터넷 세계의 표준 언어라서 JSON을 사용하는 거라고 생각한다.

테스트 환경

Docker로 실행했다.

# docker run -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=1234  --name json_mysql mysql

Mysql 버전은 (2020년 3월 현재 최신버전)8.0.19다.

mysql -u root -p -h 172.17.0.2
	Enter password: 
	Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
	Your MySQL connection id is 8
	Server version: 8.0.19 MySQL Community Server - GPL

	Copyright (c) 2000, 2019, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.

	Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
	affiliates. Other names may be trademarks of their respective
	owners.

	Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.

	mysql>

MySQL JSON Data type

Mysql 5.7 부터 Json 데이터 타입을 지원한다. Json 데이터 타입을 저장하기 위한 칼럼은 JSON으로 설정하면 된다. 테스트를 위한 데이터베이스를 만들었다.

mysql> create database json_test;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> use json_test;
Database changed

테스트 테이블을 만들었다.

CREATE TABLE users ( 
    id    INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(64) NOT NULL,    
    info JSON
);

값을 입력(insert) 해보자.

INSERT INTO  
    users 
SET
    email = 'yundream@gmail.com',
    info = '{ 
    "name": "yundream",
    "age":45,
    "address1":"seoul",
    "address2":"gan-nam",
    "tel":"010-000-0000"  
}';

값을 읽어보자.

mysql> SELECT * FROM users;
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | email                  | info                                                                                                      |
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  1 | yundream@gmail.com     | {"age": 45, "tel": "010-000-0000", "name": "yundream", "address1": "seoul", "address2": "gan-nam"}      |
|  2 | hong.chang@example.com | {"age": 41, "tel": "010-111-3279", "name": "kim hong chang", "address1": "kwang-ju"}                    |
|  3 | star.jang@example.com  | {"age": 37, "tel": "010-111-3279", "name": "Jang hwa", "address1": "seoul", "address2": "sam-sung"}     |
|  4 | namu.kim@example.com   | {"age": 38, "tel": "010-222-2222", "name": "KIM gil dong", "address1": "seoul", "address2": "sam-sung"} |
|  5 | hkk.john@example.com   | {"age": 38, "tel": "010-222-2222", "name": "john my", "address1": "seoul", "address2": "seo-cho"}       |
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

JSON 데이터에 있는 Key 는 path 연산자(->)로 읽을 수 있다.

SELECT id, email, info->'$.name', info->'$.age' FROM users;

결과는 아래와 같다.

+----+------------------------+------------------+---------------+
| id | email                  | info->'$.name'   | info->'$.age' |
+----+------------------------+------------------+---------------+
|  1 | yundream@gmail.com     | "yundream"       | "45"          |
|  2 | hong.chang@example.com | "kim hong chang" | "41"          |
|  3 | star.jang@example.com  | "Jang hwa"       | "37"          |
|  4 | namu.kim@example.com   | "KIM gil dong"   | "38"          |
|  5 | hkk.john@example.com   | "john my"        | "38"          |
+----+------------------------+------------------+---------------+

JSON의 특정 값을 업데이트 해보자. id가 1인 유저의 info.age 를 46으로 업데이트 했다.

mysql> UPDATE users SET info = JSON_SET(info, "$.age", 46) WHERE id =1;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> select * from users where id = 1;
+----+--------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | email              | info                                                                                               |
+----+--------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  1 | yundream@gmail.com | {"age": 46, "tel": "010-000-0000", "name": "yundream", "address1": "seoul", "address2": "gan-nam"} |
+----+--------------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------+

MySQL JSON Path 표현식

MySQL은 JSON 데이터를 처리하는 쿼리를 쉽게 사용하기 위한 JSON path 표현식(expressions)를 제공한다. 아래 쿼리를 보자.

SELECT * FROM users WHERE info->'$.name' = 'yundream';

쿼리에서 사용한 오른쪽 화살표(->)로 필드와 경로식을 구분한다. info 필드에 있는 JSON 데이터에서 key 이름이 name 요소를 가리킨다.

info->'$.name' 문은 json_extract(info, '$.name')과 동일하다.

SELECT * FROM users WHERE json_extract(info, '$.name') = 'yundream';

JSON SELECT

age가 38인 레코드를 조회해 보자.

mysql> select * from users where info->"$.age" = 38;
+----+----------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | email                | info                                                                                                    |
+----+----------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  4 | namu.kim@example.com | {"age": 38, "tel": "010-222-2222", "name": "KIM gil dong", "address1": "seoul", "address2": "sam-sung"} |
|  5 | hkk.john@example.com | {"age": 38, "tel": "010-222-2222", "name": "john my", "address1": "seoul", "address2": "seo-cho"}       |
+----+----------------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

조회는 할 수 있지만 색인이 걸려있지 않기 때문에 효율은 엄청나게 떨어질 것이다. 색인을 걸어야 할 건데, 이건 JSON 색인 편에서 살펴보도록 하자.

JSON 함수들

자주 사용하는 함수들만 설명한다. 전체 함수 목록은 MySQL 5.7 JSON Function Reference문서를 참고하자.

JSON_ARRAY

값을 평가해서, JSON 배열을 반환한다.

mysql> SELECT JSON_ARRAY("apple", "car", "tv", "ios");
+-----------------------------------------+
| JSON_ARRAY("apple", "car", "tv", "ios") |
+-----------------------------------------+
| ["apple", "car", "tv", "ios"]           |
+-----------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

아래와 같은 데이터가 있다고 가정해보자.

mysql> select * from goods;
+----------------------+----------+---------+
| name                 | category | price   |
+----------------------+----------+---------+
| ryzen 3700x          | pc       |  542000 |
| ryzen 2700x          | pc       |  250000 |
| MSI AIM-i5           | laptop   |  658000 |
| GRAM15 15ZD90N-VX50K | laptop   | 1410000 |
+----------------------+----------+---------+
4 rows in set (0.00 sec)

JSON_ARRAY를 이용해서 JSON 배열로 리턴 할 수 있다.

mysql> SELECT JSON_ARRAY(name, price, category) from goods;
+---------------------------------------------+
| JSON_ARRAY(name, price, category)           |
+---------------------------------------------+
| ["ryzen 3700x", 542000, "pc"]               |
| ["ryzen 2700x", 250000, "pc"]               |
| ["MSI AIM-i5", 658000, "laptop"]            |
| ["GRAM15 15ZD90N-VX50K", 1410000, "laptop"] |
+---------------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

JSON_EXTRACT

JSON 경로와 일치하는 데이터를 리턴한다.

mysql> SET @j='[10, 20, [30, 40]]';

mysql> SELECT JSON_EXTRACT(@j, '$[0]');
+--------------------------+
| JSON_EXTRACT(@j, '$[0]') |
+--------------------------+
| 10                       |
+--------------------------+

mysql> SELECT JSON_EXTRACT(@j, '$[1]');
+--------------------------+
| JSON_EXTRACT(@j, '$[1]') |
+--------------------------+
| 20                       |
+--------------------------+

JSON_OBJECT

이 함수는 SELECT 결과를 JSON 형태로 변환해서 받아보고 싶을 때 사용 할 수 있다.

mysql> SELECT JSON_OBJECT("name","yundream", "age", 25, "address", "seoul");
+---------------------------------------------------------------+
| JSON_OBJECT("name","yundream", "age", 25, "address", "seoul") |
+---------------------------------------------------------------+
| {"age": 25, "name": "yundream", "address": "seoul"}           |
+---------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

아래와 같이 JSON으로 리턴할 수 있다.

mysql> SELECT JSON_OBJECT('name',name, 'category',category, 'price', price) from goods;
+--------------------------------------------------------------------------+
| JSON_OBJECT('name',name, 'category',category, 'price', price)            |
+--------------------------------------------------------------------------+
| {"name": "ryzen 3700x", "price": 542000, "category": "pc"}               |
| {"name": "ryzen 2700x", "price": 250000, "category": "pc"}               |
| {"name": "MSI AIM-i5", "price": 658000, "category": "laptop"}            |
| {"name": "GRAM15 15ZD90N-VX50K", "price": 1410000, "category": "laptop"} |
+--------------------------------------------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)

아래와 같이 INSERT 문에도 사용 할 수 있다.

INSERT INTO users SET email='foo@joinc.co.kr', info=JSON_OBJECT("age", 28, "tel","000-000-0000", "name","foobar", "address1", "busan");

JSON_SET

JSON_SET은 JSON 문서에 필드를 추가하거나 업데이트하기 위해서 사용한다. 같은 필드가 있을 경우 업데이트하고, 새로운 필드는 insert 한다.

mysql> SET @j=JSON_OBJECT("a", 1, "b", JSON_ARRAY(2,3));
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> SELECT  @j;
+-----------------------+
| @j                    |
+-----------------------+
| {"a": 1, "b": [2, 3]} |
+-----------------------+

mysql> SELECT JSON_SET(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]');
+-------------------------------------------------+
| JSON_SET(@j, '$.a', 10, '$.c', '[true, false]') |
+-------------------------------------------------+
| {"a": 10, "b": [2, 3], "c": "[true, false]"}    |
+-------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

저장된 레코드의 JSON 문서의 데이터를 업데이트 해보자.

mysql> UPDATE users SET info=JSON_SET(info, "$.address1", "seoul", "$.address2", "sin-sa") WHERE id = 2;
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Rows matched: 1  Changed: 1  Warnings: 0

mysql> SELECT * FROM users WHERE id = 2;
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| id | email                  | info                                                                                                      |
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  2 | hong.chang@example.com | {"age": "41", "tel": "010-111-3279", "name": "kim hong chang", "address1": "seoul", "address2": "sin-sa"} |
+----+------------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

JSON_INSERT

같은 필드에 대한 값을 변경하지 않는다. 새로운 필드만 추가한다.

mysql> SELECT @j;
+-----------------------+
| @j                    |
+-----------------------+
| {"a": 1, "b": [2, 3]} |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT JSON_INSERT(@j, '$.a', 10, '$.c', '[treu, false]');
+----------------------------------------------------+
| JSON_INSERT(@j, '$.a', 10, '$.c', '[treu, false]') |
+----------------------------------------------------+
| {"a": 1, "b": [2, 3], "c": "[treu, false]"}        |
+----------------------------------------------------+

"a" 필드의 값은 업데이트되지 않고, "c"만 추가된걸 확인 할 수 있다.

JSON_REPLACE

같은 필드가 존재할 경우 변경한다. 존재하지 않는 필드는 무시한다.

mysql> SELECT @j;
+-----------------------+
| @j                    |
+-----------------------+
| {"a": 1, "b": [2, 3]} |
+-----------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SELECT JSON_REPLACE(@j, '$.a', 10, '$.c', '[treu, false]');
+-----------------------------------------------------+
| JSON_REPLACE(@j, '$.a', 10, '$.c', '[treu, false]') |
+-----------------------------------------------------+
| {"a": 10, "b": [2, 3]}                              |
+-----------------------------------------------------+
1 row in set (0.01 sec)

JSON_VALID

JSON 문서 형식이 올바른지 검사한다.

mysql> SELECT JSON_VALID('{"a": 1}'), JSON_VALID('hello');
+------------------------+---------------------+
| JSON_VALID('{"a": 1}') | JSON_VALID('hello') |
+------------------------+---------------------+
|                      1 |                   0 |
+------------------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)

JSON 색인

아래 SQL문을 보자.

select * from users where JSON_EXTRACT(info, "$.age") = 38;

잘 작동하지만 색인이 걸려있지 않기 때문에 비효율적으로 작동 할 것이다. EXPLAIN을 이용해서 쿼리를 측정해보자.

mysql> EXPLAIN select * from users where info->"$.age" = 38;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    5 |   100.00 | Using where |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

type필드는 테이블에서 행을 어떻게 찾았는지를 알려준다. ALL은 SQL문을 수행하기 위해서 전체 레코드를 전부 스캔했음을 의미한다. 실제 서비스에서 SQL문을 사용해서는 안될 것이다.

MYSQL 5.7.14 부터는 JSON 컬럼의 Key에 대해서도 색인을 만들 수 있다. 테이블을 다시 만들었다.

CREATE TABLE users (
    id    INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(64) NOT NULL,
    info JSON,                                          
    age_virtual INT GENERATED ALWAYS AS (info->'$.age')          

);

CREATE TABLE로 테이블을 만들 때, 아래와 같이 컬럼을 추가 할 수 있다.

`column_name` datatype GENERATED ALWAYS AS (expression)

여기에서 핵심은 GENERATED ALWAYS와 AS다. GENERATED ALWAYS라는 문구는 선택사항이다. 테이블 열이 generated된 컬럼임을 명시적으로 나타내려는 경우에만 필요하다. 필요한 것은 생성된 컬럼에 원하는 값을 리턴하는 AS문이다.

`age_virtual` INT GENERATED ALWAYS AS (info->'$.age')

나는 age_virtual 이라는 INT 데이터를 저장하는 컬럼을 만들었다. 이 컬럼에는 info컬럼의 age에 접근한다는 걸 알려주기 위해서 info->'$.age' 문을 사용했다. 이제 age_virtual 컬럼은 info->'$.age'를 가리키게 된다.

테이블 구성을 살펴보자.

mysql> desc users;
+-------------+-------------+------+-----+---------+-------------------+
| Field       | Type        | Null | Key | Default | Extra             |
+-------------+-------------+------+-----+---------+-------------------+
| id          | int(11)     | NO   | PRI | NULL    | auto_increment    |
| email       | varchar(64) | NO   |     | NULL    |                   |
| info        | json        | YES  |     | NULL    |                   |
| age_virtual | int(11)     | YES  |     | NULL    | VIRTUAL GENERATED |
+-------------+-------------+------+-----+---------+-------------------+

이제 CREATE INDEX문을 이용해서 age_virtual 컬럼을 색인해보자.

CREATE INDEX age_idx ON users(age_virtual);

EXPLAN 문을 이용해서 쿼리를 평가해보자.

mysql> EXPLAIN select * from users where info->"$.age" = 38;
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | age_idx       | age_idx | 5       | const |    2 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+

모든 row를 스캔하는 대신에 age_idx 인덱스를 사용해서 2개의 행에 대해서만 쿼리가 수행 된 것을 확인 할 수 있다.

데이터베이스가 운영 중이라면 ALTER를 이용해서 색인을 추가 할 수 있다. info.name을 색인해 보자.

ALTER TABLE users ADD COLUMN name_virtual VARCHAR(64) GENERATED ALWAYS AS (info->'$.name') NOT NULL;

인덱스를 만들어보자.

CREATE INDEX `name_idx` ON users(name_virtual);

색인이 적용되는지 쿼리를 평가해보자.

mysql> EXPLAIN select * from users where name_virtual = 'yundream';
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key      | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | users | NULL       | ref  | name_idx      | name_idx | 258     | const |    1 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

JSON_STORAGE_SIZE & JSON_STORAGE_FREE

JSON_STORAGE_SIZE은 JSON 문서를 저장하는데 사용된 바이트 수를 반환한다.

mysql> select JSON_STORAGE_SIZE(info) AS Size FROM users;
+------+
| Size |
+------+
|  102 |
|   89 |
|  104 |
|  108 |
|  102 |
+------+

보통은 sum, avg 등의 함수와 같이 사용한다.

mysql> select sum(JSON_STORAGE_SIZE(info)) AS TotalSize, avg(JSON_STORAGE_SIZE(info)) AS AVGSize FROM users;
+-----------+----------+
| TotalSize | AVGSize  |
+-----------+----------+
|       505 | 101.0000 |
+-----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

정리

SQL을 사용 할 수 있다는 것은 엄청난 장점이다.
PostGresql도 JSON 데이터 타입을 지원한다. 유연성을 확보한 건데, 이렇게 되면 "수평적 확장"이 핵심 기술이 아닌 한 MySQL 써도 될 거 같다. 여기에 관계도 맺을 수 있고..
그냥 MySQL도 통일해도 되겠는데, 거기에 AWS RDS 사용하면 운영/관리 문제도 해결 할 수 있고.

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