在PGConf.CN2019大会的培训PPT中,Oleg Bartunov,一位PostgreSQL的专业研究科学家,来自莫斯科大学,分享了关于JSONPATH的深入探讨。此讲座聚焦于JSONPATH作为一种用于JSON的数据查询语言,其历史背景和发展以及在PostgreSQL中的应用。 JSONPATH作为一个强大的工具,允许开发者在JSON数据结构中执行高效查询。从最早的HSTORE(2003年)到JSON(2012年),再到JSONB(2014年)的引入,PostgreSQL对JSON的支持逐步增强。HSTORE提供类似于Perl的哈希存储,适合非嵌套对象和数组,但不支持索引。而JSON类型虽然文本存储,但需要解析且索引支持有限。 2016年的SQL/JSON引入了更全面的JSON操作,包括函数和运算符,这使得处理JSON数据变得更直观和高效。特别是JSONB的出现,作为二进制存储格式,具有无需解析、内置索引支持、去除多余空格、不允许重复键(最后一个键保留)、键按长度和字母顺序排序等特性。这些改进使得Jsonb在性能上有了显著提升,得益于其强大的索引功能。 在比较Json和Jsonb时,Jsonb的优势在于它的二进制存储方式和内置索引,提供了更好的性能。例如,以下SQL示例展示了Jsonb在存储和处理JSON数据时的差异: ```sql SELECT j::json AS json, j::jsonb AS jsonb FROM (SELECT '{"cc":0,"aa":2,"aa":1,"b":1}' AS j) AS foo; ``` 结果展示: - Json:原始文本存储,如`{"cc":0,"aa":2,"aa":1,"b":1}` - Jsonb:二进制存储并带有索引支持,如`{"b":1,"aa":1,"cc":0}` 此外,演讲还提到了SQL/JSON在2020年的更新,提供了更加完整的SQL/JSON支持,进一步优化了语法和索引机制,确保了在处理现代JSON数据时的高效性和易用性。 这次讲座不仅介绍了JSONPATH的基本概念,还深入剖析了PostgreSQL如何通过不断演进的JSON数据类型和SQL/JSON功能来满足现代数据处理需求,特别是在处理大量JSON数据时的性能优化和索引策略。这对于任何使用或开发与PostgreSQL打交道的JSON应用来说,都是非常有价值的参考资料。
剩余84页未读,继续阅读
- 粉丝: 62
- 资源: 41
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- JDK 17 Linux版本压缩包解压与安装指南
- C++/Qt飞行模拟器教员控制台系统源码发布
- TensorFlow深度学习实践:CNN在MNIST数据集上的应用
- 鸿蒙驱动HCIA资料整理-培训教材与开发者指南
- 凯撒Java版SaaS OA协同办公软件v2.0特性解析
- AutoCAD二次开发中文指南下载 - C#编程深入解析
- C语言冒泡排序算法实现详解
- Pointofix截屏:轻松实现高效截图体验
- Matlab实现SVM数据分类与预测教程
- 基于JSP+SQL的网站流量统计管理系统设计与实现
- C语言实现删除字符中重复项的方法与技巧
- e-sqlcipher.dll动态链接库的作用与应用
- 浙江工业大学自考网站开发与继续教育官网模板设计
- STM32 103C8T6 OLED 显示程序实现指南
- 高效压缩技术:删除重复字符压缩包
- JSP+SQL智能交通管理系统:违章处理与交通效率提升