8.14. Types JSON

La syntaxe d'entrée/sortie pour les types de données JSON est identique à celle spécifiée dans la RFC 7159.

Les exemples suivants sont tous des expressions json (ou jsonb) valides :

-- Simple valeur scalaire/primitive
-- Les valeurs primitives peuvent être des nombres, chaînes entre guillemets, true, false ou null
SELECT '5'::json;

-- Tableau de zéro ou plus éléments (les éléments doivent être du même type)
SELECT '[1, 2, "foo", null]'::json;

-- Objets contenant des paires de clé et valeurs
-- À noter que les clés d'objets doivent toujours être des chaînes entre guillemets
SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active": false}'::json;

-- Tableaux et objets peuvent être imbriqués arbitrairement
SELECT '{"foo": [true, "bar"], "tags": {"a": 1, "b": null}}'::json;
   

Comme dit précédemment, quand une valeur JSON est renseignée puis affichée sans traitement additionnel, json renvoie le même texte qui était fourni en entrée, alors que jsonb ne préserve pas les détails sémantiquement non significatifs comme les espaces. Par exemple, il faut noter la différence ici :

SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::json;
                      json
-------------------------------------------------
 {"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}
(1 row)

SELECT '{"bar": "baz", "balance": 7.77, "active":false}'::jsonb;
                      jsonb
--------------------------------------------------
 {"bar": "baz", "active": false, "balance": 7.77}
(1 row)
   

un détail sémantiquement non significatif qu'il faut souligner est qu'avec jsonb, les nombres seront affichés en fonction du type numeric sous-jacent. En pratique, cela signifie que les nombres renseignés avec la notation E seront affichés sans. Par exemple :

SELECT '{"reading": 1.230e-5}'::json, '{"reading": 1.230e-5}'::jsonb;
         json          |          jsonb
-----------------------+-------------------------
 {"reading": 1.230e-5} | {"reading": 0.00001230}
(1 row)
   

Toutefois, jsonb préservera les zéros en fin de partie fractionnaire, comme on peut le voir dans cet exemple, même si ceux-ci ne sont pas sémantiquement significatifs, pour des besoins tels que des tests d'égalité.

Représenter des données en JSON peut être considérablement plus flexible que le modèle de données relationnel traditionnel, qui est contraignant dans des environnements où les exigences sont souples. Il est tout à fait possible que ces deux approches puissent coexister, et qu'elles soient complémentaires au sein de la même application. Toutefois, même pour les applications où on désire le maximum de flexibilité, il est toujours recommandé que les documents JSON aient une structure quelque peu fixée. La structure est typiquement non vérifiée (bien que vérifier des règles métier de manière déclarative soit possible), mais le fait d'avoir une structure prévisible rend plus facile l'écriture de requêtes qui résument utilement un ensemble de « documents » (datums) dans une table.

Les données JSON sont sujettes aux mêmes considérations de contrôle de concurrence que pour n'importe quel autre type de données quand elles sont stockées en table. Même si stocker de gros documents est prévisible, il faut garder à l'esprit que chaque mise à jour acquiert un verrou de niveau ligne sur toute la ligne. Il faut envisager de limiter les documents JSON à une taille gérable pour réduire les contentions sur verrou lors des transactions en mise à jour. Idéalement, les documents JSON devraient chacun représenter une donnée atomique, que les règles métiers imposent de ne pas pouvoir subdiviser en données plus petites qui pourraient être modifiées séparément.

Tester l'inclusion est une capacité importante de jsonb. Il n'y a pas d'ensemble de fonctionnalités parallèles pour le type json. L'inclusion teste si un des documents jsonb est contenu dans un autre. Ces exemples renvoient vrai, sauf note explicite :

-- Simple valeur scalaire/primitive qui contient une seule valeur identique :
SELECT '"foo"'::jsonb @> '"foo"'::jsonb;

-- Le tableau de droite est contenu dans celui de gauche :
SELECT '[1, 2, 3]'::jsonb @> '[1, 3]'::jsonb;

-- L'ordre des éléments d'un tableau n'est pas significatif, donc ceci est tout
-- aussi vrai :
SELECT '[1, 2, 3]'::jsonb @> '[3, 1]'::jsonb;

-- Les éléments dupliqués d'un tableau n'ont pas plus d'importance :
SELECT '[1, 2, 3]'::jsonb @> '[1, 2, 2]'::jsonb;

-- L'objet avec une seule paire à droite est contenu
-- dans l'objet sur le côté gauche :
SELECT '{"product": "PostgreSQL", "version": 9.4, "jsonb":true}'::jsonb @> '{"version":9.4}'::jsonb;

-- Le tableau du côté droit n'est <emphasis>pas</emphasis> considéré comme contenu
-- dans le tableau du côté gauche, même si un tableau similaire est imbriqué dedans :
SELECT '[1, 2, [1, 3]]'::jsonb @> '[1, 3]'::jsonb;  -- renvoie faux

-- Mais avec une couche d'imbrication, il est contenu :
SELECT '[1, 2, [1, 3]]'::jsonb @> '[[1, 3]]'::jsonb;

-- De la même manière, l'inclusion n'est pas valable ici :
SELECT '{"foo": {"bar": "baz"}}'::jsonb @> '{"bar": "baz"}'::jsonb;  -- renvoie faux

-- Une clé du niveau racine et un objet vide sont contenus :
SELECT '{"foo": {"bar": "baz"}}'::jsonb @> '{"foo": {}}'::jsonb;
  

Le principe général est que l'objet inclus doit correspondre à l'objet devant le contenir à la fois pour la structure et pour les données, peut-être après la suppression d'éléments de tableau ou d'objets paires clé/valeur ne correspondant pas à l'objet contenant. Mais rappelez-vous que l'ordre des éléments dans un tableau n'est pas significatif lors d'une recherche de contenance, et que les éléments dupliqués d'un tableau ne sont réellement considérés qu'une seule fois.

Comme exception qui confirme la règle que les structures doivent correspondre, un tableau peut inclure une valeur primitive :

-- Ce tableau inclut la valeur primitive chaîne :
SELECT '["foo", "bar"]'::jsonb @> '"bar"'::jsonb;

-- Cette exception n'est pas réciproque, la non-inclusion est rapportée ici :
SELECT '"bar"'::jsonb @> '["bar"]'::jsonb;  -- renvoie faux
  

jsonb a également un opérateur d'existence, qui est une variation sur le thème de l'inclusion : il teste si une chaîne (sous forme de valeur text) apparaît comme une clé d'objet ou un élément de tableau au niveau supérieur de la valeur jsonb. Ces exemples renvoient vrai; sauf note explicite :

-- La chaîne existe comme un élément de tableau :
SELECT '["foo", "bar", "baz"]'::jsonb ? 'bar';

-- La chaîne existe comme une clé d'objet :
SELECT '{"foo": "bar"}'::jsonb ? 'foo';

-- Les valeurs d'objets ne sont pas examinées :
SELECT '{"foo": "bar"}'::jsonb ? 'bar';  -- renvoie faux

-- Comme pour l'inclusion, l'existence doit correspondre au niveau supérieur :
SELECT '{"foo": {"bar": "baz"}}'::jsonb ? 'bar'; -- renvoie faux

-- Une chaîne est examinée pour l'existence si elle correspond à une primitive chaîne JSON :
SELECT '"foo"'::jsonb ? 'foo';
  

Les objets JSON sont plus adaptés que les tableaux pour tester l'inclusion ou l'existence quand il y a de nombreux éléments ou clés impliqués, car contrairement aux tableaux, ils sont optimisés de manière interne pour la recherche et n'ont pas besoin d'être parcourus linéairement.

Les différents opérateurs d'inclusion d'existence, avec tous les autres opérateurs et fonctions JSON, sont documentés dans Section 9.15, « Fonctions et opérateurs JSON ».

Les index GIN peuvent être utilisés pour chercher efficacement des clés ou paires clé/valeur se trouvant parmi un grand nombre de documents (datums) jsonb. Deux « classes d'opérateurs » GIN sont fournies, offrant différents compromis entre performances et flexibilité.

La classe d'opérateur GIN par défaut pour jsonb supporte les requêtes avec des opérateurs de haut niveau clé-existe ?, ?& et des opérateurs ?| et l'opérateur chemin/valeur-existe @>. (Pour des détails sur la sémantique que ces opérateurs implémentent, voir Tableau 9.43, « Opérateurs jsonb supplémentaires ».) Un exemple de création d'index avec cette classe d'opérateurs est :

CREATE INDEX idxgin ON api USING GIN (jdoc);
   

La classe d'opérateurs GIN qui n'est pas par défaut jsonb_path_ops supporte l'indexation de l'opérateur @> seulement. Un exemple de création d'index avec cette classe d'opérateurs est :

CREATE INDEX idxginp ON api USING GIN (jdoc jsonb_path_ops);
   

En étudiant l'exemple d'une table qui stocke des documents JSON récupérés par un service web tiers, avec une définition de schéma documentée, un document typique serait :

{
    "guid": "9c36adc1-7fb5-4d5b-83b4-90356a46061a",
    "name": "Angela Barton",
    "is_active": true,
    "company": "Magnafone",
    "address": "178 Howard Place, Gulf, Washington, 702",
    "registered": "2009-11-07T08:53:22 +08:00",
    "latitude": 19.793713,
    "longitude": 86.513373,
    "tags": [
        "enim",
        "aliquip",
        "qui"
    ]
}
   

Ces documents sont stockés dans une table nommée api, dans une colonne de type jsonb nommée jdoc. Si un index GIN est créé sur cette colonne, des requêtes semblables à l'exemple suivant peuvent utiliser cet index :

-- Trouver les documents dans lesquels la clé "company" a pour valeur "Magnafone"
SELECT jdoc->'guid', jdoc->'name' FROM api WHERE jdoc @> '{"company": "Magnafone"}';
   

Toutefois, cet index ne pourrait pas être utilisé pour des requêtes comme dans l'exemple suivant, car bien que l'opérateur ? soit indexable, il n'est pas appliqué directement sur la colonne indexée jdoc :

-- Trouver les documents dans lesquels la clé "tags" contient une clé ou un élément tableau "qui"
SELECT jdoc->'guid', jdoc->'name' FROM api WHERE jdoc -> 'tags' ? 'qui';
   

Toutefois, avec l'utilisation appropriée d'index sur expression, la requête ci-dessus peut utiliser un index. Si le requêtage d'éléments particuliers de la clé "tags" est fréquent, définir un index comme ceci pourrait être particulièrement bénéfique :

-- À noter que l'opérateur "jsonb -> text" ne peut être appelé que sur un
-- objet JSON, donc la conséquence de créer cet index est que le premier niveau de
-- chaque valeur "jdoc" doit être un objet. Ceci est vérifié lors de chaque insertion.
CREATE INDEX idxgintags ON api USING GIN ((jdoc -> 'tags'));
   

Dorénavant, la clause WHERE jdoc -> 'tags' ? 'qui' sera reconnue comme une application de l'opérateur indexable ? pour l'expression indexée jdoc -> 'tags'. (Plus d'informations sur les index sur expression peuvent être trouvées dans Section 11.7, « Index d'expressions ».)

Une autre approche pour le requêtage et l'exploitation de l'inclusion, par exemple :

-- Trouver les documents dans lesquels la clé "tags" inclut l'élément tableau "qui"
SELECT jdoc->'guid', jdoc->'name' FROM api WHERE jdoc @> '{"tags": ["qui"]}';
   

Un simple index GIN sur la colonne jdoc peut répondre à cette requête. Mais il faut noter qu'un tel index stockera des copies de chaque clé et chaque valeur de la colonne jdoc, alors que l'index sur expression de l'exemple précédent ne stockera que les données trouvées pour la clé tags. Alors que l'approche d'index simple est bien plus souple (puisqu'elle supporte les requêtes sur n'importe quelle clé), les index sur des expressions ciblées ont bien plus de chances d'être plus petits et plus rapides pour la recherche qu'un simple index.

Bien que la classe d'opérateur jsonb_path_ops ne supporte que les requêtes avec l'opérateur @>, elle a des avantages de performances notables par rapport à la classe d'opérateur par défaut jsonb_ops. Un index jsonb_path_ops est généralement bien plus petit qu'un index jsonb_ops pour les mêmes données, et la spécificité de la recherche est meilleure, particulièrement quand les requêtes contiennent des clés qui apparaissent fréquemment dans les données. Par conséquent, les opérations de recherche sont généralement plus performantes qu'avec la classe d'opérateur par défaut.

La différence technique entre des index GIN jsonb_ops et jsonb_path_ops est que le premier crée des éléments d'index indépendants pour chaque clé et valeur dans les données, alors que le second crée des éléments d'index uniquement pour chaque valeur dans les données. ^[6] Fondamentalement, chaque élément d'index jsonb_path_ops est un hachage de la valeur et de la ou des clés y menant ; par exemple pour indexer {"foo": {"bar": "baz"}}, un seul élément dans l'index sera créé, incorporant les trois foo, bar et baz dans une valeur hachée. Ainsi, une requête d'inclusion cherchant cette structure résulterait en une recherche d'index extrêmement spécifique, mais il n'y a pas d'autre moyen de savoir si foo apparaît en tant que clé. D'un autre côté, un index jsonb_ops créerait trois éléments d'index représentant foo, bar et baz séparément ; ainsi, pour faire la requête d'inclusion, il faudrait rechercher les lignes contenant chacun des trois éléments. Bien que les index GIN puissent effectuer de telles recherches et de manière tout à fait efficace, cela sera toujours moins spécifique et plus lent que la recherche équivalente jsonb_path_ops, surtout s'il y a un très grand nombre de lignes contenant n'importe lequel des trois éléments d'index.

Un désavantage de l'approche jsonb_path_ops est qu'elle ne produit d'entrées d'index que pour les structures JSON ne contenant aucune valeur, comme {"a": {}}. Si une recherche pour des documents contenant une telle structure est demandée, elle nécessitera un parcours de la totalité de l'index, ce qui peut être assez long. jsonb_path_ops est donc mal adapté pour des applications qui effectuent souvent de telles recherches.

jsonb supporte également les index btree et hash. Ceux-ci ne sont généralement utiles que s'il est important de vérifier l'égalité de documents JSON entiers. Le tri btree pour des données jsonb est rarement d'un grand intérêt, mais afin d'être exhaustif, il est :

Objet > Tableau > Booléen > Nombre > Chaîne > Null

Objet avec n paires > objet avec n - 1 paires

Tableau avec n éléments > tableau avec n - 1 éléments
   

Les objets avec le même nombre de paires sont comparés dans cet ordre :

clé-1, valeur-1, clé-2 ...
   

À noter que les clés d'objet sont comparées dans leur ordre de stockage ; en particulier, puisque les clés les plus courtes sont stockées avant les clés les plus longues, cela peut amener à des résultats contre-intuitifs, tels que :

{ "aa": 1, "c": 1} > {"b": 1, "d": 1}
   

De la même manière, les tableaux avec le même nombre d'éléments sont comparés dans l'ordre :

élément-1, élément-2 ...
   

Les valeurs JSON primitives sont comparées en utilisant les mêmes règles de comparaison que pour les types de données PostgreSQL™ sous-jacents. Les chaînes sont comparées en utilisant la collation par défaut de la base de données.