JSON vs Колонки в базе: оптимальное хранение данных

Быстрый ответ

Если присутствует необходимость в динамичных, изменчивых данных, где строгая схема базы данных кажется не подходящей, лучше всего хранить данные в формате JSON. Но если данные стабильны, подобно строгости метронома, и требуется максимизировать производительность, то следует использовать оформление отдельных столбцов. Вот краткий обзор:

-- JSON обеспечивает гибкость для изменчивых данных
CREATE TABLE users (
    id SERIAL,
    attributes JSONB   -- В PostgreSQL тип JSONB идеален для данных сложной структуры
);

-- Для стабильности данных и повышения производительности используйте столбцы
CREATE TABLE users (
    id SERIAL,
    name TEXT,
    birthdate DATE,
    email TEXT
);

В двух словах, JSON — это спаситель в мире постоянно изменяющихся данных, а столбцы — оплот порядка в мире структурированной информации. Ваш выбор должен основываться на характеристиках ваших данных и требованиях к скорости обработки.

Когда выбирать между JSON и столбцами

Стабильность данных или их динамичность?

Данные могут быть непредсказуемыми или стабильными. JSON идеально подходит для маневрирования при изменениях данных: минимизирует необходимость в миграциях и облегчает прототипирование. Но если ваши данные постоянны и стабильны, то подход на основе столбцов обеспечит высокую производительность и оптимизацию индексации.

Подробнее об этом расскажет наш спикер на видео

Преимущества JSON

Хранение данных в формате JSON обеспечивает гибкость при работе с полуструктурированными данными, но при этом может показать более низкую скорость выполнения запросов в сравнении с реляционной структурой, где скорость и производительность являются приоритетами, особенно при работе с более предсказуемыми данными.

Планирование и архитектура

Прежде чем принимать решение о хранении данных в виде JSON или использовании реляционной структуры, подумайте, насколько схемы ваших данных могут измениться в будущем. Структура на основе столбцов обеспечивает прозрачность и облегчает поддержку как данных, так и всей системы в целом.

Визуализация

Схематично структура базы данных может быть представлена следующим образом:

Хранение в JSON:      Добавление столбцов:

| 🧥 Большой карман   | 🧣 Шарф        | 🧦 Носки       | 🧤 Перчатки |
| (может содержать    | 🧤 Перчатки    | 🧣 Шарф        | 🧥 Пальто   |
| всё, вплоть до      | 🧦 Носки       | 🎩 Шляпа       | 🎩 Шляпа    |
| врат в Нарнию)      |

Хранение в JSON: один большой карман 🧥 (поле JSON), способный вместить всё, от носков до портала в Нарнию.

Новые столбцы: каждому элементу предназначено своё место; проще найти нужное или реорганизовать пространство.

При желании сочетать несочетаемое

Гибридны подходы

Возможен гибридный подход, сочетающий JSON и Столбцы: оставлять основные атрибуты в отдельных столбцах, а вспомогательные хранить в JSON. Главное – найти баланс, чтобы не усложнить систему.

Оптимизация производительности

Создание индексов для полей JSON, хоть и может показаться привлекательным решением, не всегда бывает эффективным. Прежде всего, анализируйте ваши текущие запросы к базе, объективно оценивая их оптимизацию под JSON.

Контроль состояния

Когда является на сцену функциональность JSON, валидация данных перекладывается с базы данных на приложение, что может обусловить ошибки. Если вы рассматриваете переход к NoSQL, убедитесь, что такая смена действительно оправдана с точки зрения приложения и необходимости использования данных.

Полезные материалы

1. PostgreSQL: Документация по типам JSON — Руководство по использованию типов JSON в PostgreSQL.
2. JSON Функции и Операторы — Справочник по работе с JSON в SQLite.
3. MySQL: Создание индекса — Инструкция для оптимизации работы с JSON в MySQL.
4. Stack Exchange: Обсуждение отката транзакций в MS SQL Server — Обсуждение вопросов отката транзакций при ошибках.
5. Vertabelo Database Modeler — Обсуждение роли JSON в реляционных базах данных.