MySQL JSON数据分析实战：从基础统计到高级聚合，洞察数据价值

# 1. MySQL JSON数据分析基础**

JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，广泛用于存储和传输复杂数据。MySQL 5.7版本引入了对JSON数据的原生支持，使我们能够直接在数据库中存储、查询和分析JSON数据。

本节将介绍MySQL JSON数据分析的基础知识，包括JSON数据结构、MySQL中JSON数据的存储和查询语法，为后续章节的深入分析奠定基础。

# 2. JSON数据统计分析

### 2.1 基本统计函数

#### 2.1.1 COUNT()

**语法：**

COUNT(column_name)

**参数：**

* `column_name`：要统计的 JSON 列或字段

**功能：**

`COUNT()` 函数统计指定 JSON 列中非空值的个数。如果 JSON 列中包含数组或对象，则函数将统计数组中的元素个数或对象中的键值对个数。

**代码示例：**

SELECT COUNT(JSON_data) FROM table_name;

**逻辑分析：**

该代码统计 `table_name` 表中 `JSON_data` 列中非空值的个数。

#### 2.1.2 SUM()

**语法：**

SUM(column_name)

**参数：**

* `column_name`：要统计的 JSON 列或字段

**功能：**

`SUM()` 函数计算指定 JSON 列中所有数字值的总和。如果 JSON 列中包含数组或对象，则函数将对数组中的元素或对象中的键值对进行求和。

**代码示例：**

SELECT SUM(JSON_data->'$.sales') FROM table_name;

**逻辑分析：**

该代码计算 `table_name` 表中 `JSON_data` 列中 `$.sales` 字段的所有数字值的总和。

#### 2.1.3 AVG()

**语法：**

AVG(column_name)

**参数：**

* `column_name`：要统计的 JSON 列或字段

**功能：**

`AVG()` 函数计算指定 JSON 列中所有数字值的平均值。如果 JSON 列中包含数组或对象，则函数将对数组中的元素或对象中的键值对进行平均。

**代码示例：**

SELECT AVG(JSON_data->'$.rating') FROM table_name;

**逻辑分析：**

该代码计算 `table_name` 表中 `JSON_data` 列中 `$.rating` 字段的所有数字值的平均值。

### 2.2 高级统计函数

#### 2.2.1 GROUP BY

**语法：**

SELECT column_name, COUNT(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name;

**参数：**

* `column_name`：要分组的 JSON 列或字段

**功能：**

`GROUP BY` 子句将指定 JSON 列中的值分组，并对每个组应用聚合函数。

**代码示例：**

SELECT JSON_data->'$.category', COUNT(JSON_data->'$.category')
FROM table_name
GROUP BY JSON_data->'$.category';

**逻辑分析：**

该代码将 `table_name` 表中 `JSON_data` 列中 `$.category` 字段的值分组，并统计每个组中 `$.category` 字段的个数。

#### 2.2.2 HAVING

**语法：**

SELECT column_name, COUNT(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(column_name) > 10;

**参数：**

* `column_name`：要分组的 JSON 列或字段

**功能：**

`HAVING` 子句对分组后的结果应用过滤条件，仅保留满足条件的组。

**代码示例：**

该代码将 `table_name` 表中 `JSON_data` 列中 `$.category` 字段的值分组，并统计每个组中 `$.category` 字段的个数。然后，它只保留 `$.category` 字段个数大于 10 的组。

#### 2.2.3 WINDOW FUNCTIONS

**语法：**

SELECT column_name, SUM(column_name) OVER (PARTITION BY partition_column ORDER BY or