MySQL 8.0中一个很棒的新功能是文档存储。现在使用MySQL，您可以将JSON文档存储在集合中，并使用CRUD操作对其进行管理。NoSQL现在是MySQL的一部分！而不是MongoDB和MySQL的混合，现在你可以消除MongoDB并与MySQL合并！

这是NoSQL和SQL在同一个数据库服务器上的历史性汇集！

要将MySQL 8.0用作文档存储，您需要安装X插件（默认情况下从8.0.11开始）。该插件支持[X DevAPI]，提供编程接口。使用X协议与MySQL服务器通信的客户端可以使用X DevAPI开发应用程序。然后X协议允许这些客户端和服务器之间更灵活的连接。它支持SQL和NoSQL API，并且可以执行非阻塞异步调用。

让我们来看下使用MySql来完成你NoSQL功能的主要原因

MySQL关心你的数据安全！ MySql的NoSQL完全符合ACID标准
CRUD操作并不一定需要SQL来完成
无模式
Document的数据完整性提供了保证
允许SQL查询Document（对分析非常重要）
文档没有16MB的限制
提供简单的查询语法

MySQL关心你的数据！ NoSQL完全符合ACID标准

与传统的NoSQL数据库不同，MySQL符合完整的[ACID] （原子性，一致性，隔离性和耐久性）。大多数时候NoSQL数据库都被人诟病，说它们缺乏持久性。这意味着有时数据可能会在崩溃后丢失。实际上，也不保证一致性 。

但是 MySQL Document Store依赖于InnoDB存储引擎，因此文档存储受益于InnoDB的强大和强大。默认情况下，开箱即用，InnoDB是完全持久的，一旦数据被确认为已提交，它将不会丢失：

 innodb_flush_log_at_trx_commit = 1 innodb_doublewrite = ON sync_binlog = 1

MySQL Document 存储也支持原子性和隔离，因为还支持事务！

看下下面的示例：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.find() [ { "_id": "00005ad754c90000000000000001", "name": "lefred" } ] 1 document in set (0.0109 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> session.startTransaction() Query OK, 0 rows affected (0.0069 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.add({name: 'dim0'}) Query OK, 1 item affected (0.0442 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.find().fields('name') [ { "name": "lefred" }, { "name": "dim0" } ] 2 documents in set (0.0579 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> session.rollback() Query OK, 0 rows affected (0.1201 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.find().fields('name') [ { "name": "lefred" } ] 1 document in set (0.0004 sec)

正如您所看到的，是不是在使用上和mongodb 很像了，而且MySQL使用简单的语义支持事务，

CRUD操作（SQL不再是强制性的）

通过新的MySQL文档存储和X协议，我们引入了新的操作来管理集合和/或关系表。这些操作称为[CRUD] （创建，读取，更新，删除）操作，它们允许您在不编写单行SQL的情况下管理数据。

我们当然将CRUD操作区分为两组，一组用于集合，另一组用于表：

Collection上的CRUD函数表上的CRUD函数add() ：CollectionInsertObjinsert() ：InsertObjfind() ：CollectionFindObjselect() ：SelectObjmodify() ：CollectionUpdateObjupdate() ：UpdateObjremove() ：CollectionDeleteObjdelete() ：DeleteObj

您已经在上面的示例中看到了如何使用find()和add() ，这个时候不使用sql语句也能操作数据了。

无框架

MySQL Document Store为您带来了新的无模式数据。实际上，在存储文档时，您不需要事先知道所有属性，如果需要，您可以随时修改文档。由于您不需要专注于表设计，因此您无需处理规范化，外键和约束甚至数据类型。这使您可以进行非常快速的初始开发。由于文档是动态的，因此模式迁移也不再是问题，并且可以忘记大的ALTER语句。

例如，让我们使用以下数据：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.find() [ { "_id": "00005ad754c90000000000000001", "name": "lefred" }, { "_id": "00005ad754c90000000000000003", "name": "dim0" }, { "_id": "00005ad754c90000000000000004", "name": "Dave" }, { "_id": "00005ad754c90000000000000005", "name": "Luis" }, { "_id": "00005ad754c90000000000000006", "name": "Sunny" } ] 5 documents in set (0.0007 sec)

现在让我们假设我们想为所有用户添加一个新属性，您可以在不运行ALTER语句的情况下执行此操作：

MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.modify('1').set('department', 'development') Query OK, 5 items affected (0.1910 sec)

让我们验证其中一条记录：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.users.find("name = 'Sunny'") [ { "_id": "00005ad754c90000000000000006", "department": "development", "name": "Sunny" } ] 1 document in set (0.0005 sec)

因此，具有这种可能性，为开发人员提供了更多的自由来维护他们编写文档的方式，并且他们不依赖于需要运行大型alter语句的运营团队

文档可以提供数据完整性

即使无模式非常重要，有时人们也希望强制数据完整性。使用MySQL文档存储，也可以为文档创建和维护约束和外键。

这是一个我们有两个集合的例子：用户和部门，我们创建了一个GENERATED STORED列作为外键：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> alter table departments add column dept varchar(20) generated always as (doc->>"$.name") STORED ; Query OK, 2 rows affected (0.3633 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> alter table users add column dept varchar(20) generated always as (doc->>"$.department") STORED ; Query OK, 5 rows affected (0.1302 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> select * from users; +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | doc | _id | dept | +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | {"_id": "00005ad754c90000000000000001", "name": "lefred", "department": "community"} | 00005ad754c90000000000000001 | community | | {"_id": "00005ad754c90000000000000003", "name": "dim0", "department": "community"} | 00005ad754c90000000000000003 | community | | {"_id": "00005ad754c90000000000000004", "name": "Dave", "department": "community"} | 00005ad754c90000000000000004 | community | | {"_id": "00005ad754c90000000000000005", "name": "Luis", "department": "development"} | 00005ad754c90000000000000005 | development | | {"_id": "00005ad754c90000000000000006", "name": "Sunny", "department": "development"} | 00005ad754c90000000000000006 | development | +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ 5 rows in set (0.0010 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> select * from departments; +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | doc | _id | dept | +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | {"_id": "00005ad754c90000000000000007", "name": "development", "manager": "Tomas"} | 00005ad754c90000000000000007 | development | | {"_id": "00005ad754c90000000000000008", "name": "community", "manager": "Andrew"} | 00005ad754c90000000000000008 | community | +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ 2 rows in set (0.0004 sec)

让我们在这些新列上添加一些索引：

MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> alter table users add index dept_idx(dept); Query OK, 0 rows affected (0.0537 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> alter table departments add index dept_idx(dept); Query OK, 0 rows affected (0.1278 sec)

现在，让我们创建约束，我希望如果我删除部门，那些部门的所有用户都会被删除：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> alter table users add foreign key (dept) references departments(dept) on delete cascade; Query OK, 5 rows affected (0.2401 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> delete from departments where doc->>"$.manager" like 'Andrew'; Query OK, 1 row affected (0.1301 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> select * from departments; +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | doc | _id | dept | +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | {"_id": "00005ad754c90000000000000007", "name": "development", "manager": "Tomas"} | 00005ad754c90000000000000007 | development | +------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ 1 row in set (0.0007 sec) MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> select * from users; +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | doc | _id | dept | +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ | {"_id": "00005ad754c90000000000000005", "name": "Luis", "department": "development"} | 00005ad754c90000000000000005 | development | | {"_id": "00005ad754c90000000000000006", "name": "Sunny", "department": "development"} | 00005ad754c90000000000000006 | development | +---------------------------------------------------------------------------------------+------------------------------+-------------+ 2 rows in set (0.0006 sec)

正如您所看到的，实现外键约束以增强数据完整性是可能且非常容易的。

允许SQL（对分析非常重要）

正如您在前面的观点中看到的那样，可以将SQL和NoSQL混合使用，事实上，我认为前端的开发人员只会使用NoSQL来创建和使用看作对象的数据，而在后台工作更多的人将继续使用SQL来创建报表和分析。

为了说明使用Documents的MySQL的强大功能，我将使用另一种流行的NoSQL解决方案中受欢迎的餐厅示例集合。

这是存储在集合中的文档示例：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> db.restaurants.find().limit(1) [ { "_id": "5ad5b645f88c5bb8fe3fd337", "address": { "building": "1007", "coord": [ -73.856077, 40.848447 ], "street": "Morris Park Ave", "zipcode": "10462" }, "borough": "Bronx", "cuisine": "Bakery", "grades": [ { "date": "2014-03-03T00:00:00Z", "grade": "A", "score": 2 }, { "date": "2013-09-11T00:00:00Z", "grade": "A", "score": 6 }, { "date": "2013-01-24T00:00:00Z", "grade": "A", "score": 10 }, { "date": "2011-11-23T00:00:00Z", "grade": "A", "score": 9 }, { "date": "2011-03-10T00:00:00Z", "grade": "B", "score": 14 } ], "name": "Morris Park Bake Shop", "restaurant_id": "30075445" } ]

可以看到餐厅可以评级，当然还有一种美食风格。

我们可以尝试找到结果的一个简单查询是：每家餐厅的平均成绩是多少？（并将结果限制为10）

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> SELECT name, cuisine, avg(rating) FROM restaurants, -> JSON_TABLE(doc, "$" columns(name varchar(100) path "$.name", -> cuisine varchar(100) path "$.cuisine", -> nested path "$.grades[*]" -> columns (rating int path "$.score"))) -> AS jt GROUP BY name, cuisine LIMIT 10; +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ | name | cuisine | avg(rating) | +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ | Morris Park Bake Shop | Bakery | 8.2000 | | Wendy'S | Hamburgers | 9.4404 | | Dj Reynolds Pub And Restaurant | Irish | 9.2500 | | Riviera Caterer | American | 9.0000 | | Tov Kosher Kitchen | Jewish/Kosher | 17.7500 | | Brunos On The Boulevard | American | 17.0000 | | Kosher Island | Jewish/Kosher | 10.5000 | | Wilken'S Fine Food | Delicatessen | 10.0000 | | Regina Caterers | American | 9.6000 | | Taste The Tropics Ice Cream | Ice Cream, Gelato, Yogurt, Ices | 8.2500 | +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ 10 rows in set, 13 warnings (1.5114 sec)

是不是特别的棒，用sql也完成了Document的查询

再来看下一个另外的问题

给我10家最好的餐厅，但他们都必须来自不同的美食！（这意味着，如果两个最好的餐厅是2个意大利餐厅，我只想看到两个中最好的餐厅，列表中的下一个餐厅应该是第三个是不供应意大利食品）。

在MySQL 8.0文档存储中，我们可以使用公用表表达式（CTE）通过一个查询实现此目的：

 MySQL [localhost+ ssl/docstore] SQL> SELECT name, cuisine, avg(rating) FROM restaurants, -> JSON_TABLE(doc, "$" columns(name varchar(100) path "$.name", -> cuisine varchar(100) path "$.cuisine", -> nested path "$.grades[*]" -> columns (rating int path "$.score"))) -> AS jt GROUP BY name, cuisine LIMIT 10; +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ | name | cuisine | avg(rating) | +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ | Morris Park Bake Shop | Bakery | 8.2000 | | Wendy'S | Hamburgers | 9.4404 | | Dj Reynolds Pub And Restaurant | Irish | 9.2500 | | Riviera Caterer | American | 9.0000 | | Tov Kosher Kitchen | Jewish/Kosher | 17.7500 | | Brunos On The Boulevard | American | 17.0000 | | Kosher Island | Jewish/Kosher | 10.5000 | | Wilken'S Fine Food | Delicatessen | 10.0000 | | Regina Caterers | American | 9.6000 | | Taste The Tropics Ice Cream | Ice Cream, Gelato, Yogurt, Ices | 8.2500 | +--------------------------------+---------------------------------+-------------+ 10 rows in set, 13 warnings (1.5114 sec)

酷不是吗？所以SQL不再是强制性的，但它仍然可以提供帮助。您还可以执行更多操作，例如使用关系表等连接文档......当然，不要忘记我们的工程师实施的大型JSON函数面板。

文件的16MB限制

与其他一些NoSQL解决方案不同，MySQL不会将文档大小限制为16MB（mongdb就有着限制）.但现在他们有一个解决方案：MySQL！

MySQL文档存储中的单个文档大小可以为1GB ！它受[maxallowedpacket]大小的限制。

因此，如果您有非常大的文档，MySQL是最适合您的解决方案。在MySQL 8.0中，我们还改进了MySQL处理大型文档的方式。 InnoDB实现了[JSON部分更新]，复制团队[为二进制日志]实现了[部分JSON]。

最简单的查询语法

MySQL文档存储的目标不是成为MongoDB的替代品，即使[将数据迁移MySQL也非常容易。新CRUD API的目标是为开发人员提供编写应用程序的最简单方法，而无需过多地处理数据库后端，并能够以最简单的方式查询数据。因此，MySQL使用非常简单的语法来查询存储在MySQL 8.0中的文档。

让我们比较MongoDB和MySQL中的相同查询：

MongoDB中的第一个：

db.restaurants.find({"cuisine": "French", "borough": { $not: /^Manhattan/} }, {"_id":0, "name": 1,"cuisine": 1, "borough": 1}).limit(2) { "borough" : "Queens", "cuisine" : "French", "name" : "La Baraka Restaurant" } { "borough" : "Queens", "cuisine" : "French", "name" : "Air France Lounge" }

那是什么意思呢？上面的语法是否特别怪癖？

那接下来使用MySql的语法来看下上面的语句

MySQL [localhost+ ssl/docstore] JS> restaurants.find("cuisine='French' AND borough!='Manhattan'").fields(["name","cuisine","borough"]).limit(2) [ { "borough": "Queens", "cuisine": "French", "name": "La Baraka Restaurant" }, { "borough": "Queens", "cuisine": "French", "name": "Air France Lounge" } ] 2 documents in set (0.0853 sec)

更明显不是吗？是不是也更好理解了，这就是我们使用该语法的原因！