JSONの要素を抜き出しIndexに格納して検索を行う:Generated Columns と Secondary Index その2
前回この記事で、Secondary IndexとGenerated Columnsを活用してSQLの実行を効率化させテーブルフルスキャンを避ける方法などをまとめました。
この記事ではこの2つの機能を組み合わせデータ行にJSONが含まれている場合、JSON内の特定要素を抜き出しインデックス化させ検索対象とさせる手順を纏めます。
Generated Columns と Index の違い
前回の記事でまとめましたがGenerated Columnsには仮想型と保存型の2種類があります。保存型はあらかじめ計算がされているという意味においてIndexとは別の方式でSQLを高速化させることが可能です。
ただしGenerated ColumnsはIndexではないためSHOW INDEXESコマンドでは表示されません。
一方Generated Columnsをテーブル作成時にKEYとして指定するとINDEXとして認識させることが出来ます。この場合仮想型であったとしてもインデックス化はされていますのでSQLの高速化が期待できます。
さっそくやってみる
にサンプルなどがありますのでそれをやっていきます。
まずはテーブルを作成します。
use test;
CREATE TABLE person (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) ,
address_info JSON ,
city VARCHAR(64) AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(address_info, '$.city')))
);
desc person;
SHOW INDEXES FROM person;
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
|---|---|---|---|---|---|
| id | int(11) | NO | PRI | auto_increment | |
| name | varchar(255) | YES | |||
| address_info | json | YES | |||
| city | varchar(64) | YES | VIRTUAL GENERATED |
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression | Clustered |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| person | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 0 | BTREE | YES | YES |
この通りIndexはデフォルト/PRIMARYの一つのみでGenerated Columsのcity列はIndexではありません。
では再度作り直します。
use test;
drop table person;
CREATE TABLE person (
id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255) ,
address_info JSON ,
city VARCHAR(64) AS (JSON_UNQUOTE(JSON_EXTRACT(address_info, '$.city'))),
KEY(city)
);
desc person;
SHOW INDEXES FROM person;
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment | Visible | Expression | Clustered |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| person | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 0 | BTREE | YES | YES | ||||||
| person | 1 | city | 1 | city | A | 0 | YES | BTREE | YES | NO |
Indexがもう一つ作成されていることがわかります。違いはKEY(city)です。
ではここに以下のSQLでテスト用データを挿入します。
use test;
INSERT INTO person (name, address_info) VALUES
('Alice Smith', '{"city": "New York", "street": "5th Avenue", "postal_code": "10001"}'),
('Bob Johnson', '{"city": "Los Angeles", "street": "Sunset Boulevard", "postal_code": "90001"}'),
('Carol White', '{"city": "Chicago", "street": "Michigan Avenue", "postal_code": "60601"}'),
('David Brown', '{"city": "Houston", "street": "Main Street", "postal_code": "77001"}'),
('Eva Green', '{"city": "Phoenix", "street": "Camelback Road", "postal_code": "85001"}');
address_infoには当然SQLの中で指定されている{"city": "Phoenix", "street": "Camelback Road", "postal_code": "85001"}が格納されていますが、自動でcity列が生成されcity要素が抜き出されてインデックス化されています。
| id | name | address_info | city |
|---|---|---|---|
| 1 | Alice Smith | {city": "New York" "postal_code": "10001" "street": "5th Avenue"}" | New York |
| 2 | Bob Johnson | {city": "Los Angeles" "postal_code": "90001" "street": "Sunset Boulevard"}" | Los Angeles |
| 3 | Carol White | {city": "Chicago" "postal_code": "60601" "street": "Michigan Avenue"}" | Chicago |
| 4 | David Brown | {city": "Houston" "postal_code": "77001" "street": "Main Street"}" | Houston |
| 5 | Eva Green | {city": "Phoenix" "postal_code": "85001" "street": "Camelback Road"}" | Phoenix |
cityを対象にした検索を行う場合以下のSQLで実行計画を見てみるとフルスキャンが行われずインデックスが使われていることがわかります。
EXPLAIN SELECT name, id FROM person WHERE city = 'Chicago';
| id | estRows | task | access | object | operator | info |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Projection_4 | 0.01 | root | test.person.name, test.person.id | |||
| Projection_12 | 0.01 | root | test.person.id, test.person.name, test.person.city | |||
| IndexLookUp_11 | 0.01 | root | ||||
| IndexRangeScan_9(Build) | 0.01 | cop[tikv] | table:person, index:city(city) | range:[Chicago",Chicago], keep order:false, stats:pseudo" | ||
| TableRowIDScan_10(Probe) | 0.01 | cop[tikv] | table:person | keep order:false, stats:pseudo |
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