MySQL 5.7 & JSON - Nouvelles opportunités pour les dévelopeurs

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MySQL 5.7 & JSON

Nouvelles Oportunités pour les Dévelopeurs

Septembre 2016

Frédéric Descamps

MySQL Community Manager

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Safe Harbor StatementThe following is intended to outline our general product direction. It is intended forinformation purpose only, and may not be incorporated into any contract. It is not acommitment to deliver any material, code, or functionality, and should not be relied up inmaking purchasing decisions. The development, release and timing of any features orfunctionality described for Oracle's product remains at the sole discretion of Oracle.


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about.me/lefred

Qui suis-je ?


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Frédéric Descamps@lefredMySQL EvangelistManaging MySQL since 3.23devops believerhttp://lefred.behttp://lefred.be


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http://lefred.be/

http://lefred.be/

SGDB & MySQL

Base de données Relationnelle


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Bases de données RelationnellesIntégrité des données


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normalization


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normalizationcontraintes (clés étrangères, ...)


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Atomicité, Cohérence, Isolarion et Durabilité - ACID


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Atomicité, Cohérence, Isolarion et Durabilité - ACIDtransactions


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SQL


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SQLpuissant language de requêtes


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SGDB & MySQL

Base de données NoSQL


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NoSQL ou Base de données DocumentsSans schéma


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pas de design de schémas, pas de normalization, de clés étrangères, decontraintes, de type de données (data types), etc...


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pas de design de schémas, pas de normalization, de clés étrangères, decontraintes, de type de données (data types), etc...dévelopement initial très rapide


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Structures flexibles des données


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Structures flexibles des donnéesobjets et tableaux imbriqués


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Structures flexibles des donnéesobjets et tableaux imbriquéscertaines données sont simplement naturellement non structurées et nepeuvent être modélisées de façon optimale dans un modèle relationel


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Structures flexibles des donnéesobjets et tableaux imbriquéscertaines données sont simplement naturellement non structurées et nepeuvent être modélisées de façon optimale dans un modèle relationelpersistence des objets sans utilisation d'un ORM (mapping objet-relationnel)


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NoSQL ou Base de données Documents (2)JSON


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proche du frontend


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proche du frontend"natif " en Javascript


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proche du frontend"natif " en Javascriptutilisé en Node.js


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proche du frontend"natif " en Javascriptutilisé en Node.js

Aprentissage facile, et facile à utiliser


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Bases de données Relationnelles ou Base dedonnées Documents


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Bases de données Relationnelles ou Base dedonnées Documents

Pourquoi pas les deux ?


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MySQL 5.7

Support de JSON


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Support JSONType natif de données (native datatype)


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Support JSONType natif de données (native datatype)Valeurs en JSON stockées dans des tables MySQL


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Support JSONType natif de données (native datatype)Valeurs en JSON stockées dans des tables MySQLFormat de stokage JSON en binaire


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Support JSONType natif de données (native datatype)Valeurs en JSON stockées dans des tables MySQLFormat de stokage JSON en binaireConversion à partir des types SQL "natifs" vers des valeurs JSON


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Support JSONType natif de données (native datatype)Valeurs en JSON stockées dans des tables MySQLFormat de stokage JSON en binaireConversion à partir des types SQL "natifs" vers des valeurs JSONFunctions de manipulation du JSON

extraire (JSON_EXTRACT, JSON_KEYS, ...)

inpecter (JSON_CONTAINS, ...)

modifier (JSON_SET, JSON_INSERT, JSON_REMOVE, ...)

création de tableaux et d'objets (JSON_ARRAY, JSON_OBJECT)

recherche d'objets (JSON_SEARCH)


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Support JSON (2)Inline SQL JSON path expressions

SELECT doc->'$.object.array[0].item' FROM some_table


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Support JSON (2)Inline SQL JSON path expressions

SELECT doc->'$.object.array[0].item' FROM some_table

Opérateurs booléens (comparaison de valeurs JSON, ...)

foo = doc->'$.field'


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Support JSON (3)

le meilleur pour la fin...


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Support JSON (3)


Colonnes Générées/Virtuelles (generated/virtual columns)Index de données JSONClés étrangères vers données JSONVues SQL pour des données JSON


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Support JSON (3)


Colonnes Générées/Virtuelles (generated/virtual columns)Index de données JSONClés étrangères vers données JSONVues SQL pour des données JSON

ALTER TABLE test_features ADD COLUMN street VARCHAR(30) GENERATED ALWAYS AS (json_unquote(json_extract(feature,'$.properties.STREET'))) VIRTUAL;


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Document

Cas d'utilisation


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Extraire du JSON du DB Relationnelle

Relational In, Relational + Document Out

Données stockées dans des tables relationnelles, mais le fronted utilise JSONLe JSON fait directement du mapping des structures de données pour plusieurslangagesFonctions SQL pour construire du JSON

JSON_OBJECT(), JSON_ARRAY()


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Exemple:

SELECT JSON_OBJECT('cust_id', id, 'name', name, 'email', email) FROM customer;

CREATE VIEW customer_json AS SELECT JSON_OBJECT('cust_id', id, 'name', name, 'email', email) FROM customer;

SELECT * FROM customer_json;

Les modifications et les insertions se font toujours dans les colonnes de la table.


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Utiliser MySQL comme container de DocumentsJSON

Document In, Relational + Document Out

Virtuellement sans schéma (schemaless)Données non-structuréesPas de structure fixe, les enregistrements peuvent avoir des champs différentsExemple: "product_info", "propriétés", "options", ...

Les données ne sont pas facilement modélisables dans un modèle relationnel, voirimpossible


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product_info

product_id attribute value

9 size M

9 color red

9 fabric cotton

11 flavour strawberry

12 capacity 128G

12 spee class class 10

{ "product_id": 9, "size": "M", "color": "red", "fabric": "cotton" }, { "product_id": 11, "flavour": "strawberry" }, { "product+id": 12, "capacity" "128GB" "speed class": "class 10" }

Utiliser MySQL comme container de DocumentsJSON (2)


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Utiliser MySQL comme container de DocumentsJSON

Une table MySQL ordinaire avec une colonne JSONLes colonnes générées permettent au moteur SQL to vérifier dans les données MySQL.

colonnes virtuellesclés primairesIndexesClés étrangères

Ecriture direcement dans le JSONLis dans un premier temps, les informations du JSON


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Solution Hybride de Relationnel et de JSON

Relational + Document In, Relational + Document out

Les bases de données sont majoritèrement relationnellesColonnes JSON dans les tables relationnellesLes requêtes peuvent mixer plusieurs backends


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Document Store

The X DevAPI


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Opérations orientées Document via SQLTrès puissantPermet la construction de requêtes complexesMais... encore difficile à utiliser

CREATE TABLE product ( id VARCHAR(32) GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(doc, '$.id')) STORED, doc JSON);INSERT INTO product VALUYES (1, '{...}');SELECT * FROM product WHERE JSON_EXTRACT(doc, '$.field') = value;


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The X DevAPIAbstraction au-dessus de SQLAxé sur 4 opérations CRUD de base (Create, Read, Update, Delete)Native Language APIPas nécessaire de connaître le SQLX Protocol

les requêtes CRUD sont encodées au niveau du protocol


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Exemple

mydb = session.getSchema("mydb");

mydb.createCollection("products");

products = mydb.getCollection("products");

products.add({"name":"bananas", "color":"yellow"}).execute();

products.find("color = 'yellow'").sort(["name"]).execute();

products.modify("product_id = 123").set("color", "red").execute();

products.remove("product_id = 123").execute();

mydb.post.createIndex("email").field("author.email", "text(30)", false)


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tout nouveau tout chaud

MySQL Shell


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MySQL ShellMySQL Shell est un client avancé en ligne commande.En plus de SQL, MySQL Shell offreégalement des capacités de script en Javascript et Python. Lorsque MySQL Shell estconnecté au serveur MySQL via le protocol X, le X DevAPI peut être utilisé pour manipulerles deux types de données, relationnelles et documents.


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Questions ?

Merci !


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