事务场景：
（1）因图书存在多种标签类型，如科幻，科技，天然等类似分类。假如采用数据库字段区分会形成表太大。到数据量到达千万级时，查询效果明显不可。
解决方案：
mysql5.7+以上版本提供了json数据类型，用来解决数据文本检索。
运用过程：
1.创建数据库字段为json类型
altertable‘表名’add’字段名’jsonnullcomment’测验json字段’;
2.刺进json格局数据
3.查询检查一下效果
explainselectjson->’$.字段’from’表名’wherejson->’$.字段’=’条件值’
4.实际场景中，一般咱们都不会进场3查询。一般采用虚拟列来表明json字段中的列，这样方便于查询。创建虚拟列如下。
altertable‘表名’
addcolumn’虚拟字段名’carchar(50)
generatedalawysas(json_unquote(json_extract(json,utf8mb4’$.json需求虚拟的字段’)))virtualnull;
json_unquote函数：去掉引号的功能将原json串的引号去掉转成string类型
json_extract函数：根据键查目标
5.当建好虚拟列之后就可以正常写SQL查询，假如修改了json字段数据中文本，呼应的虚拟字段会不时更新为最新的。
json数据库设计思路
使命的阶段信息直接存储为JSON格局，这种格局避免了表关联，避免建表，应用层处理也简略的多了。
1.JSON内容为信息性质，而不具备非统计功能；简略讲便是展示，不能用于深度处理；
2.JSON内容不应该是多表需要的；比如一些信息其实是被多表共享的，这就不可以了，因为存在一个更新批量的问题；JSON内容一旦修改/创立其实是要影响多个表，那么慎用JSON；
3.JSON内容应该是依靠性比较强，比如阶段信息永远都是依靠于使命而存在，假如有逻辑要独自针对“阶段”内容进行处理，或许在表的概念上有需要以“阶段表”做主表的情况下，JSON化慎用，最好是独自处理为一张表。
4.JSON中的字段作为检索条件的慎用，虽然MySql以及MongoDB都支持关于JSON的运用，但是假如数据库服务器还要对JSON进行解析再处理无疑在功率上是有问题的。
