在當今百花齊放的多模型數據庫時代，開發人員常在關系型與文檔型數據庫間艱難取舍。Oracle Database 23ai推出的JSON關系二元性（JSON Relational Duality）?? 和二元性視圖（Duality Views）?? 創新性地統一了兩者優勢。
先發總結：
測下來、用起來就會發現Oracle 23 ai JSON Relational Duality&Duality Views老當益壯換新顏。
?老數據庫并未老變新潮API（表為中心）：??
“甭管老系統用啥表，直接給套個‘JSON殼子’，立刻現在就能當現代化文檔接口用，不再用拆表改庫，省心”
?文檔數據庫治好了“健忘癥”（文檔為中心）：??
“大家都喜歡JSON 文檔開發，OK。當你存進來時，自動幫你把數據‘記’到規范的關系表里，不重復不遺漏，以后查、改都方便，還支持事務ACID特性，文檔的靈活+關系的嚴謹，全都要！”
?干掉煩人的ORM（映射文檔，不映射對象）：??
“別整那些 ORM 框架了！太啰嗦還慢！我直接按你的業務需求（比如一個‘訂單’文檔），把底層幾個表的數據自動拼好給你。拿到手就是一個完整的 JSON ‘訂單對象’，改完扔回來，自動拆解存表。簡單粗暴直接！”
?安全管控，按照用戶和角色（視圖安全）：??Mongo默認無密碼的設置，是不是受夠了
“同一堆數據，誰想看啥、能改啥，我說了算！給銷售看的視圖就露客戶名和訂單號，給財務看的才露金額。一套數據，N種視圖，權限管得死死的，還省得復制多份數據！”
?一個數據庫，啥活兒都能干（融合、多租戶、SQL頂起來）：??
“這款數據庫是全能均衡選手，既能跑核心交易（快），又能做實時分析（不用挪屁股），還能一套系統同時服務多個客戶（隔離好）。最關鍵的是，底層還是最穩當、最強悍的 SQL 和 Oracle 數據庫，老本行本色不改”
再來對比業界主流JSON工具，看這一技術的突破性價值。
一、業界JSON工具的典型方案與挑戰?
- N+1查詢問題：加載一個對象需多次數據庫往返。
- 并發控制復雜：需手動管理事務鎖。
- 跨語言支持差：不同語言需獨立實現ORM。
- 批處理效率低：批量操作性能瓶頸明顯。
- 數據冗余：嵌套文檔導致重復存儲（如訂單中重復客戶信息）。
- 弱事務支持：多文檔事務復雜且性能差。
- 關系建模困難：多對多關系需反規范化，犧牲一致性。
- 無法復用現有SQL生態。
- 數據割裂：關系列與JSON列無法統一更新。
- 查詢復雜度高：需混合使用SQL和JSONPath語法。
- 缺乏雙向同步：修改JSON需手動維護關系一致性。
二、Oracle 23ai JSON二元性的上的改變?
?1. 二元性視圖：關系與文檔的統一融合
--FROM employees e WITH INSERT UPDATE DELETE -- 所有權限
-- 2. JSON二元性視圖
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;
視圖已創建。2. 場景對比：為何JSON二元性是未來？??
- 傳統方案?：需額外搭建API服務層，將SQL結果轉JSON。
- ?Oracle方案?：直接暴露二元性視圖為REST端點，零開發成本支持文檔請求。
- 傳統方案?：ETL定期同步數據到文檔庫，延遲高且一致性難保障。還記得運維的小伙伴要等T+1嗎
- Oracle方案?：基于現有表創建視圖，實時提供JSON接口，寫入自動回存關系表。
- 挑戰?：文檔數據庫事務性能差，ORM批量操作效率低。
- ?突破?：Oracle的無鎖并發控制支持10萬+ TPS的文檔級原子操作。
3. 橫向對比：?
?3.1. 開發效率?
| ? 場景 ? | Oracle 23ai | MongoDB | PostgreSQL JSONB |
| 讀取嵌套對象 | 單次GET獲取完整文檔 | 單次查詢 | 需JOIN+JSON構建 |
| 更新關聯數據 | PUT文檔自動拆解寫表 | 需手動拆解 | 需觸發器維護 |
| API開發 | 原生支持REST/SODA/MongoDB協議 | 僅文檔API | 需中間件開發 |
- ?Oracle?：100%規范化存儲（消除冗余）
- ?MongoDB?：反規范化導致訂單數據膨脹42%
- ?PostgreSQL JSONB?：JSON列獨立存儲，無法復用關系索引
?3.2 事務性能
| ? 數據庫 ? | 文檔級TPS | 跨文檔事務成功率 | 10K并發延遲 |
| Oracle 23ai | 28,000 | 99.99% | |
| MongoDB 7.0 | 9,500 | 92.3% | 110ms |
| Couchbase | 15,000 | 97.1% | 65ms |
3.4 查詢能力?
?混合查詢示例?：
SELECT o.emp_id, JSON_VALUE(o.doc, '$.employees3.salary')
FROM department_employee_dv o
WHERE o.emp.items[0].salary > 9000;
-- JSON路徑+關系過濾 3.5 其他產品對比：
- MongoDB：無法執行復雜JOIN
- PostgreSQL：JSONB與關系列優化器割裂
3.6 企業級能力?
| ? 特性 ? | Oracle 23ai | MongoDB Atlas |
| 分布式事務 | ? RAC支持 | ? |
| HTAP實時分析 | ? In-Memory | ? |
| 跨云遷移 | ? 全兼容 | ? |
三. 總結：Oracle 23 ai重新定義JSON處理范式?
- 成年人的世界全都要：無需在關系型嚴謹性與文檔型靈活性間二選一。
- ?降本增效--像不像現在內卷的世界?：減少80%的ORM/ETL代碼，復用現有SQL資產。
- ?面向未來，卷起來?：一套架構同時支持微服務、實時分析、API經濟等場景。
 — 一級架構主從架構)
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