介绍PostgreSQL中的jsonb数据类型
PostgreSQL 9.4 正在加载⼀项新功能叫jsonb，是⼀种新型资料，可以储存⽀援GIN索引的JSON 资料。换⾔之，此功能，在即将来临的更新中最重要的是，如果连这都不重要的话，那就把Postgres 置于⽂件为本数据库系统的推荐位置吧。
⾃从9.2开始，⼀个整合JSON 资料类型已经存在，带有⼀整套功能（例如资料产⽣和资料解构功能），还有9.3新增的操作者。当使⽤JSON 资料类型，资料的被存储成⼀完全⼀样的副本，功能还在此之上运作，还另外需要后台运作的重新分析。
这⼼得JSONB 资料类型以已降解的2元格式存储，所以，插⼊此资料会⽐JSON⾼效，因为后台不再需要重新分析，因此让它更快速运⾏，⽽且还兼顾GIN 索引。就是因为最后这个原因，我们实际上建议读者使⽤jsonb来代替json制作程式（当然你还可以因应需要⽽使⽤json）。请记住jsonb使⽤相同的操作者和功能，读者们可以看我之前的帖⼦去令你得到些什么启发（或者⼲脆看Postgres的⽂件）。
现在让我们看⼀下JSONB是如何⼯作的，同时和JSON⽐较⼀下。采⽤的测试数据是860万的类型数据，⼤概1.1G⼤⼩，包括了城市名，国家代码（可以参见完整列表）等很多字段。⾸先通过底层复制(raw copy)来把这些数据存储到数据库的⼀个新表⾥⾯，之后把这张表通过⼀组填充因⼦是100的表转换成JSON/JSONB，之后来看它们各占多少空间。
=# COPY geodata FROM '$HOME/';
COPY 8647839
=# CREATE TABLE geodata_jsonb (data jsonb) with (fillfactor=100);
CREATE TABLE
=# CREATE TABLE geodata_json (data json) with (fillfactor=100);
CREATE TABLE
=# \timing
Timing is on.
=# INSERT INTO geodata_json SELECT row_to_json(geodata) FROM geodata;
INSERT 0 8647839
Time: 287158.457 ms
=# INSERT INTO geodata_jsonb SELECT row_to_json(geodata)::jsonb FROM geodata;
INSERT 0 8647839
Time: 425825.967 ms
⽣成JSONB数据花费稍微长⼀点时间，⼤⼩有没有区别呢？
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_json'::regclass)) AS json,
pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_jsonb'::regclass)) AS jsonb;
json  | jsonb
---------+---------
3274 MB | 3816 MB
(1 row)
在JSON数据上⾯做索引从9.3版本开始，⽐如⽤操作符（注意因为它返回⽂本，所以'->>'被采⽤；并且根据查询不同，索引采⽤不同的关键字）
=# CREATE INDEX geodata_index ON
geodata_json ((data->>'country_code'), (data->>'asciiname'));
CREATE INDEX
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_index'::regclass))
AS json_index;
json_index
------------
310 MB
(1 row)
=# SELECT (data->>'population')::int as population,
data->'latitude' as latitude,
data->'longitude' as longitude
FROM geodata_json WHERE data->>'country_code' = 'JP' AND
data->>'asciiname' = 'Tokyo' AND
(data->>'population')::int != 0;
population | latitude | longitude
------------+----------+-----------
8336599 | 35.6895 | 139.69171
(1 row)
=# -- Explain of previous query
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on geodata_json (cost=6.78..865.24 rows=215 width=32)
Recheck Cond: (((data ->> 'country_code'::text) = 'JP'::text) AND ((data ->> 'asciiname'::text) = 'Tokyo'::text))
json检查Filter: (((data ->> 'population'::text))::integer <> 0)
-> Bitmap Index Scan on geodata_index (cost=0.00..6.72 rows=216 width=0)
Index Cond: (((data ->> 'country_code'::text) = 'JP'::text) AND ((data ->> 'asciiname'::text) = 'Tokyo'::text))
Planning time: 0.172 ms
(6 rows)
在这个例⼦⾥，计划(planner)可以使⽤bitmap索引扫描，同时使⽤了之前产⽣的索引。
现在，JSONB的⼀个新特点就是检查包含带有操作符@>的数据容量，这种数据是可以⽤GIN来索引的，这种操作符数据也包括了?，?|和?&(为了检查给定的关键字是否存在)。 GIN索引对两类操作符起作⽤：
缺省操作符类，之前列出的四个；
jsonb_hash_ops，仅⽀持@>，但是当搜索数据时性能表现不错，⽽且所占磁盘空间较⼩；
下⾯是它如何⼯作：
=# CREATE INDEX geodata_gin ON geodata_jsonb
USING GIN (data jsonb_hash_ops);
CREATE INDEX
=# SELECT (data->>'population')::int as population,
data->'latitude' as latitude,
data->'longitude' as longitude
FROM geodata_jsonb WHERE data @> '{"country_code": "JP", "asciiname": "Tokyo"}' AND
(data->>'population')::int != 0;
population | latitude | longitude
------------+----------+-----------
8336599 | 35.6895 | 139.69171
(1 row)
=# SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('geodata_gin'::regclass)) AS jsonb_gin;
jsonb_gin
-----------
1519 MB
(1 row)
=# -- EXPLAIN of previous query
QUERY PLAN
-
------------------------------------------------------------------------------------
Bitmap Heap Scan on geodata_jsonb (cost=131.01..31317.76 rows=8605 width=418)
Recheck Cond: (data @> '{"asciiname": "Tokyo", "country_code": "JP"}'::jsonb)
Filter: (((data ->> 'population'::text))::integer <> 0)
-> Bitmap Index Scan on geodata_gin (cost=0.00..128.86 rows=8648 width=0)
Index Cond: (data @> '{"asciiname": "Tokyo", "country_code": "JP"}'::jsonb)
Planning time: 0.134 ms
根据应⽤的需求，你或许想采⽤空间消耗低的索引，⽐如BTree建⽴在JSON数据上的索引类型；GIN索引有着更多的优点，因为它覆盖了所有的JSON字段，并且检查容量；

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