JSON
达梦提供了丰富的JSON处理函数：
-- 创建包含JSON字段的表 CREATE TABLE user_info ( id INT, profile JSON, settings JSONB ); -- 插入JSON数据 INSERT INTO user_info VALUES (1, '{"name": "张三", "age": 25}', '{"theme": "dark"}'); -- 查询JSON字段 SELECT id, profile->'name' as user_name FROM user_info; -- 使用JSON函数 SELECT JSON_VALUE(profile, '$.age') as age FROM user_info; -- 为JSON字段创建索引 CREATE INDEX idx_profile ON user_info(JSON_VALUE(profile, '$.name'));支持的JSON类型
JSON类型
存储JSON文本数据
数据以纯文本格式存储
写入时进行基本格式验证
读取时进行解析
JSONB类型（DM 8.1版本起支持）
以二进制格式存储JSON数据
支持索引，查询性能更好
存储时对键进行排序并删除重复键
存储空间更小，访问速度更快
主要JSON函数
达梦提供了丰富的JSON处理函数：
JSON_EXTRACT()- 提取JSON值
JSON_VALUE()- 获取标量值
JSON_QUERY()- 查询JSON对象/数组
JSON_MODIFY()- 修改JSON数据
JSON_VALID()- 验证JSON格式
JSON_OBJECT()- 构造JSON对象
JSON_ARRAY()- 构造JSON数组
XML
达梦提供了丰富的xml处理函数：
-- 1. XML解析（需要将文本转换为XML对象处理） SELECT XMLPARSE(CONTENT xml_content) FROM xml_docs; -- 2. XML提取 SELECT EXTRACT(xmlparse(content xml_content), '/root/node') FROM xml_docs; -- 3. XML验证 SELECT ISXMLVALID(xml_content) FROM xml_docs; -- 4. 创建XML SELECT XMLELEMENT("employee", XMLATTRIBUTES(id as "emp_id"), XMLFOREST(name as "emp_name", dept as "department") ) as xml_result FROM employees;1.TEXT/CLOB 类型（推荐用于文本形式的XML）
-- 使用 CLOB 存储（适合大文本） CREATE TABLE xml_docs ( id INT PRIMARY KEY, xml_content CLOB, doc_name VARCHAR(100) ); -- 使用 TEXT 存储（语法糖，实际是 CLOB） CREATE TABLE xml_docs ( id INT, xml_data TEXT );2.BLOB 类型（适合二进制或带编码的XML）
-- 如果需要保持原始字节格式 CREATE TABLE xml_files ( id INT, xml_blob BLOB, encoding VARCHAR(20) );3.VARCHAR 类型（仅适用于小XML）
-- 小于 8188 字节的XML片段 CREATE TABLE config_xml ( id INT, small_xml VARCHAR(8000) );存储建议对比
| 数据类型 | 最大容量 | 适用场景 | 注意事项 |
|---|---|---|---|
| CLOB/TEXT | 2^31-1字节 | 大型XML文档、需要文本查询 | 支持字符集转换 |
| BLOB | 2^31-1字节 | 保持原始格式、二进制XML | 按字节存储，无字符集转换 |
| VARCHAR | 8188字节 | 小型XML配置片段 | 长度受限 |
场景一：仅存储，偶尔查询
-- 使用压缩减少存储空间 CREATE TABLE xml_archive ( id INT, xml_data CLOB COMPRESS, create_time TIMESTAMP );场景二：需要频繁查询内容
-- 存储XML + 提取关键字段到关系列 CREATE TABLE orders ( order_id INT, xml_data CLOB, -- 完整XML order_no VARCHAR(50) AS (EXTRACTVALUE(xml_data, '/order/number')), customer VARCHAR(100) AS (EXTRACTVALUE(xml_data, '/order/customer')), INDEX idx_order_no (order_no) );场景三：大文件存储
-- 使用外部文件存储（DM 8.0+） CREATE TABLE large_xml ( id INT, xml_file LONGVARBINARY, -- 指向外部文件 file_path VARCHAR(500) );性能优化建议
索引关键字段：提取XML中的查询条件到关系列并创建索引
分区表：按时间对XML存储表分区
使用物化列：将频繁查询的XML节点提取为物化列
考虑版本化：大型XML可以考虑版本控制存储
达梦XML处理限制
没有专门的XML数据类型（如Oracle的XMLType）
XML函数相比Oracle/PostgreSQL较少
大XML处理性能需要考虑内存使用
如果您的XML数据需要复杂的查询和更新操作，建议：
结构化数据：考虑将XML解析后存储到关系表中
混合存储：XML原始文件 + 关键字段提取
应用层处理：在应用程序中处理XML逻辑
执行计划)
