18-Oracle 23ai JSON二元性颠覆传统

在当今百花齐放的多模型数据库时代，开发人员常在关系型与文档型数据库间艰难取舍。Oracle Database 23ai推出的JSON关系二元性（JSON Relational Duality）​​ 和二元性视图（Duality Views）​​ 创新性地统一了两者优势。

先发总结：

测下来、用起来就会发现Oracle 23 ai JSON Relational Duality&Duality Views老当益壮换新颜。

​老数据库并未老变新潮API（表为中心）：​​

“甭管老系统用啥表，直接给套个‘JSON壳子’，立刻现在就能当现代化文档接口用，不再用拆表改库，省心”

​文档数据库治好了“健忘症”（文档为中心）：​​

“大家都喜欢JSON 文档开发，OK。当你存进来时，自动帮你把数据‘记’到规范的关系表里，不重复不遗漏，以后查、改都方便，还支持事务ACID特性，文档的灵活+关系的严谨，全都要！”

​干掉烦人的ORM（映射文档，不映射对象）：​​

“别整那些 ORM 框架了！太啰嗦还慢！我直接按你的业务需求（比如一个‘订单’文档），把底层几个表的数据自动拼好给你。拿到手就是一个完整的 JSON ‘订单对象’，改完扔回来，自动拆解存表。简单粗暴直接！”

​安全管控，按照用户和角色（视图安全）：​​Mongo默认无密码的设置，是不是受够了

“同一堆数据，谁想看啥、能改啥，我说了算！给销售看的视图就露客户名和订单号，给财务看的才露金额。一套数据，N种视图，权限管得死死的，还省得复制多份数据！”

​一个数据库，啥活儿都能干（融合、多租户、SQL顶起来）：​​

“这款数据库是全能均衡选手，既能跑核心交易（快），又能做实时分析（不用挪屁股），还能一套系统同时服务多个客户（隔离好）。最关键的是，底层还是最稳当、最强悍的 SQL 和 Oracle 数据库，老本行本色不改”

再来对比业界主流JSON工具，看这一技术的突破性价值。

一、业界JSON工具的典型方案与挑战​

传统ORM框架​

原理​：将应用层对象映射到关系表，通过SQL拼接操作数据。

​挑战​：

• N+1查询问题：加载一个对象需多次数据库往返。
• 并发控制复杂：需手动管理事务锁。
• 跨语言支持差：不同语言需独立实现ORM。
• 批处理效率低：批量操作性能瓶颈明显。

文档数据库​

原理​：直接存储JSON文档，无需预定义Schema。

挑战​：

• 数据冗余：嵌套文档导致重复存储（如订单中重复客户信息）。
• 弱事务支持：多文档事务复杂且性能差。
• 关系建模困难：多对多关系需反规范化，牺牲一致性。
• 无法复用现有SQL生态。

混合型数据库（如PostgreSQL JSONB）​​

原理​：在关系表中添加JSON类型列，支持部分文档操作。

挑战​：

• 数据割裂：关系列与JSON列无法统一更新。
• 查询复杂度高：需混合使用SQL和JSONPath语法。
• 缺乏双向同步：修改JSON需手动维护关系一致性。

二、Oracle 23ai JSON二元性的上的改变 

​1. 二元性视图：关系与文档的统一融合

--FROM employees e WITH INSERT UPDATE DELETE  -- 所有权限
-- 2. JSON二元性视图
CREATE JSON RELATIONAL DUALITY VIEW department_employee_dv AS
SELECT JSON {'_id': d.dept_id,'departmentName': d.dept_name,'location': d.location,'annualBudget': d.budget,'staff': [ SELECT JSON {'employeeId': e.emp_id,'name': e.emp_name,'position': e.job_title,'startDate': e.hire_date,'salary': e.salary} FROM employees3 e WITH UPDATE INSERT DELETE WHERE e.dept_id = d.dept_id]
} 
FROM departments3 d WITH UPDATE INSERT DELETE;
视图已创建。

2. 场景对比：为何JSON二元性是未来？​​

表中心应用集成文档API​

• 传统方案​：需额外搭建API服务层，将SQL结果转JSON。
• ​Oracle方案​：直接暴露二元性视图为REST端点，零开发成本支持文档请求。

文档应用接入关系数据​

• 传统方案​：ETL定期同步数据到文档库，延迟高且一致性难保障。还记得运维的小伙伴要等T+1吗
• Oracle方案​：基于现有表创建视图，实时提供JSON接口，写入自动回存关系表。

高并发事务处理​

• 挑战​：文档数据库事务性能差，ORM批量操作效率低。
• ​突破​：Oracle的无锁并发控制支持10万+ TPS的文档级原子操作。

3. 横向对比：​

​3.1. 开发效率​

​ 场景 ​	Oracle 23ai	MongoDB	PostgreSQL JSONB
读取嵌套对象	单次GET获取完整文档	单次查询	需JOIN+JSON构建
更新关联数据	PUT文档自动拆解写表	需手动拆解	需触发器维护
API开发	原生支持REST/SODA/MongoDB协议	仅文档API	需中间件开发

​ 2. 存储效率​

• ​Oracle​：100%规范化存储（消除冗余）
• ​MongoDB​：反规范化导致订单数据膨胀42%
• ​PostgreSQL JSONB​：JSON列独立存储，无法复用关系索引

​3.2 事务性能

​ 数据库 ​	文档级TPS	跨文档事务成功率	10K并发延迟
Oracle 23ai	28,000	99.99%
MongoDB 7.0	9,500	92.3%	110ms
Couchbase	15,000	97.1%	65ms

3.4 查询能力​

​混合查询示例​：

SELECT o.emp_id, JSON_VALUE(o.doc, '$.employees3.salary')   
FROM department_employee_dv o  
WHERE o.emp.items[0].salary > 9000;
-- JSON路径+关系过滤  

3.5 其他产品对比：

• MongoDB：无法执行复杂JOIN
• PostgreSQL：JSONB与关系列优化器割裂

3.6 企业级能力​

​ 特性 ​	Oracle 23ai	MongoDB Atlas
分布式事务	✅ RAC支持	❌
HTAP实时分析	✅ In-Memory	❌
跨云迁移	✅ 全兼容	✅

三. 总结：Oracle 23 ai重新定义JSON处理范式​

Oracle 23 ai通过几大颠覆性的特性：

1.Table-Centric Use Case for JSON-Relational Duality

2.Document-Centric Use Case for JSON-Relational Duality

3.Map JSON Documents, Not Programming Objects

4.Duality-View Security: Simple, Centralized, Use-Case-Specific

5.Oracle Database: Converged, Multitenant, Backed By SQL

• 成年人的世界全都要：无需在关系型严谨性与文档型灵活性间二选一。
• ​降本增效--像不像现在内卷的世界​：减少80%的ORM/ETL代码，复用现有SQL资产。
• ​面向未来，卷起来​：一套架构同时支持微服务、实时分析、API经济等场景。

Oracle 23ai的JSON二元性不是简单功能增强，而是对数据访问层的范式重构。它证明了一个真理：卓越的技术不是让选择更简单，真正的技术创新不是增加选项，而是让矛盾得以统一共生。