PostgreSQL 9.4 正在加载一项新功能叫jsonb,是一种新型资料,可以储存支援GIN索引的JSON 资料。换言之,此功能,在即将来临的更新中最重要的是,如果连这都不重要的话,那就把Postgres 置于文件为本数据库系统的推荐位置吧。
自从9.2开始,一个整合JSON 资料类型已经存在,带有一整套功能(例如资料产生和资料解构功能),还有9.3新增的操作者。当使用JSON 资料类型,资料的被存储成一完全一样的副本,功能还在此之上运作,还另外需要后台运作的重新分析。
这心得JSONB 资料类型以已降解的2元格式存储,所以,插入此资料会比JSON高效,因为后台不再需要重新分析,因此让它更快速运行,而且还兼顾GIN 索引。就是因为最后这个原因,我们实际上建议读者使用jsonb来代替json制作程式(当然你还可以因应需要而使用json)。请记住jsonb使用相同的操作者和功能,读者们可以看我之前的帖子去令你得到些什么启发(或者干脆看Postgres的文件)。
现在让我们看一下JSONB是如何工作的,同时和JSON比较一下。采用的测试数据是860万的geobase类型数据,大概1.1G大小,包括了城市名,国家代码(可以在这参见完整列表)等很多字段。首先通过底层复制(raw copy)来把这些数据存储到数据库的一个新表里面,之后把这张表通过一组填充因子是100的表转换成JSON/JSONB,之后来看它们各占多少空间。
=# COPY geodata FROM '$HOME/Downloads/allCountries.txt';
COPY 8647839
=# CREATE TABLE geodata_jsonb (data jsonb) with (fillfactor=100);
CREATE TABLE
=# CREATE TABLE geodata_json (data json) with (fillfactor=100);
CREATE TABLE
=# \timing
Timing is on.
=# INSERT INTO geodata_json SELECT row_to_json(geodata) FROM geodata;
INSERT 0 8647839
Time: 287158.457 ms
=# INSERT INTO geodata_jsonb SELECT row_to_json(geodata)::jsonb FROM geodata;
INSERT 0 8647839
Time: 425825.967 ms
生成JSONB数据花费稍微长一点时间,大小有没有区别呢?
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_json'::regclass)) AS json,
pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_jsonb'::regclass)) AS jsonb;
json | jsonb
---------+---------
3274 MB | 3816 MB
(1 row)
在JSON数据上面做索引从9.3版本开始,比如用操作符(注意 因为它返回文本,所以'->>'被采用;并且根据查询不同,索引采用不同的关键字)
=# CREATE INDEX geodata_index ON
geodata_json ((data->>'country_code'), (data->>'asciiname'));
CREATE INDEX
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_index'::regclass))
AS json_index;
json_index
------------
310 MB
(1 row)
=# SELECT (data->>'population')::int as population,
data->'latitude' as latitude,
data->'longitude' as longitude
FROM geodata_json WHERE data->>'country_code' = 'JP' AND
data->>'asciiname' = 'Tokyo' AND
(data->>'population')::int != 0;
population | latitude | longitude
------------+----------+-----------
8336599 | 35.6895 | 139.69171
(1 row)
=# -- Explain of previous query
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on geodata_json (cost=6.78..865.24 rows=215 width=32)
Recheck Cond: (((data ->> 'country_code'::text) = 'JP'::text) AND ((data ->> 'asciiname'::text) = 'Tokyo'::text))
Filter: (((data ->> 'population'::text))::integer > 0)
-> Bitmap Index Scan on geodata_index (cost=0.00..6.72 rows=216 width=0)
Index Cond: (((data ->> 'country_code'::text) = 'JP'::text) AND ((data ->> 'asciiname'::text) = 'Tokyo'::text))
Planning time: 0.172 ms
(6 rows)
在这个例子里,计划(planner)可以使用bitmap索引扫描,同时使用了之前产生的索引。
现在,JSONB的一个新特点就是检查包含带有操作符@>的数据容量,这种数据是可以用GIN来索引的,这种操作符数据也包括了?,?|和?(为了检查给定的关键字是否存在)。 GIN索引对两类操作符起作用:
缺省操作符类,之前列出的四个;
jsonb_hash_ops,仅支持@>,但是当搜索数据时性能表现不错,而且所占磁盘空间较小;
下面是它如何工作:
=# CREATE INDEX geodata_gin ON geodata_jsonb
USING GIN (data jsonb_hash_ops);
CREATE INDEX
=# SELECT (data->>'population')::int as population,
data->'latitude' as latitude,
data->'longitude' as longitude
FROM geodata_jsonb WHERE data @> '{"country_code": "JP", "asciiname": "Tokyo"}' AND
(data->>'population')::int != 0;
population | latitude | longitude
------------+----------+-----------
8336599 | 35.6895 | 139.69171
(1 row)
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_gin'::regclass)) AS jsonb_gin;
jsonb_gin
-----------
1519 MB
(1 row)
=# -- EXPLAIN of previous query
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on geodata_jsonb (cost=131.01..31317.76 rows=8605 width=418)
Recheck Cond: (data @> '{"asciiname": "Tokyo", "country_code": "JP"}'::jsonb)
Filter: (((data ->> 'population'::text))::integer > 0)
-> Bitmap Index Scan on geodata_gin (cost=0.00..128.86 rows=8648 width=0)
Index Cond: (data @> '{"asciiname": "Tokyo", "country_code": "JP"}'::jsonb)
Planning time: 0.134 ms
根据应用的需求,你或许想采用空间消耗低的索引,比如BTree建立在JSON数据上的索引类型;GIN索引有着更多的优点,因为它覆盖了所有的JSON字段,并且检查容量;
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