正如我在评论中所说的，我认为离开json是一条出路。但是，如果您想继续使用json，这个函数（我对这个问题的回答中的函数的直接副本，请参阅它在那里做什么的解释）和过程将执行您想要的操作。

DELIMITER //
DROP FUNCTION IF EXISTS json_merge_sum //
CREATE FUNCTION json_sum_merge(IN j1 JSON, IN total JSON) RETURNS JSON
BEGIN
  DECLARE knum INT DEFAULT 0;
  DECLARE jkeys JSON DEFAULT JSON_KEYS(j1);
  DECLARE kpath VARCHAR(30);
  DECLARE v INT;
  DECLARE l INT DEFAULT JSON_LENGTH(jkeys);
  kloop: LOOP
    IF knum >= l THEN
      LEAVE kloop;
    END IF;
    SET kpath = CONCAT('$.', JSON_EXTRACT(jkeys, CONCAT('$[', knum, ']')));
    SET v = JSON_EXTRACT(j1, kpath);
    IF JSON_CONTAINS_PATH(total, 'one', kpath) THEN
      SET total = JSON_REPLACE(total, kpath, JSON_EXTRACT(total, kpath) + v);
    ELSE
      SET total = JSON_SET(total, kpath, v);
    END IF;
    SET knum = knum + 1;
  END LOOP kloop;
  RETURN total;
END //

这个过程与我的另一个答案中的过程类似，因为它找到了与给定的子字符串相关联的所有不同的标记 time_id （指定为参数）并对与每个标记关联的值求和。然后，将单个标记和计数写入临时表，然后从临时表中按时间段和标记名称分组进行选择。

DELIMITER //
DROP PROCEDURE IF EXISTS count_tags //
CREATE PROCEDURE count_tags(IN period VARCHAR(50))
BEGIN
  DECLARE finished INT DEFAULT 0;
  DECLARE timeval VARCHAR(20);
  DECLARE knum, l INT;
  DECLARE jkeys JSON;
  DECLARE time_cursor CURSOR FOR SELECT DISTINCT time_id FROM tag_counter;
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET finished=1;
  CREATE TEMPORARY TABLE tag_counts (Time VARCHAR(20), Tag_Name VARCHAR(30), Tag_count_value INT, INDEX(Time, Tag_Name));
  OPEN time_cursor;
  time_loop: LOOP
    FETCH time_cursor INTO timeval;
    IF finished=1 THEN
      LEAVE time_loop;
    END IF;
    SET @total = '{}';
    SET @query = CONCAT("SELECT MIN(@total:=json_sum_merge(counters, @total)) INTO @json FROM TAG_COUNTER WHERE time_id='", timeval, "'");
    PREPARE stmt FROM @query;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
    SET @query = CONCAT('INSERT INTO tag_counts VALUES(', period, ', ?, ?)');
    PREPARE stmt FROM @query;
    SET @timeval = timeval;
    SET l = JSON_LENGTH(@total);
    SET jkeys = JSON_KEYS(@total);
    SET knum = 0;
    key_loop: LOOP
      IF knum >= l THEN
        LEAVE key_loop;
      END IF;
      SET @k = JSON_EXTRACT(jkeys, CONCAT('$[', knum, ']'));
      SET @t = JSON_EXTRACT(@total, CONCAT('$.', @k));
      EXECUTE stmt USING @k, @t;
      SET knum = knum + 1;
    END LOOP key_loop;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
  END LOOP time_loop;
  SELECT Time, Tag_Name, SUM(Tag_count_value) AS Tag_count_value FROM tag_counts GROUP BY Time, Tag_Name;
  DROP TABLE tag_counts;
END

一些例子是基于你之前问题的有限样本数据。在这些例子中 @timeval 相当于 time_id 列。输入数据：

account     time_id     counters
google      20180510    {"gmail_page_viewed": 2, "search_page_viewed": 51}
google      20180511    {"gmail_page_viewed": 3, "search_page_viewed": 102}
apple       20180511    {"apple_page_viewed": 5, "search_page_viewed": 16}

呼叫 count_tags('@timeval') :

Time        Tag_Name                Tag_count_value
20180510    "gmail_page_viewed"     2
20180510    "search_page_viewed"    51
20180511    "apple_page_viewed"     5
20180511    "gmail_page_viewed"     3
20180511    "search_page_viewed"    118

呼叫 count_tags('SUBSTRING(@timeval, 1, 6)') :

Time    Tag_Name                Tag_count_value
201805  "apple_page_viewed"     5
201805  "gmail_page_viewed"     5
201805  "search_page_viewed"    169

请注意，您还可以使用 json_sum_merge 简化你的工作 INSERT 查询，例如。

INSERT INTO `TAG_COUNTER`
  (`account`, `time_id`, `counters`)
VALUES
  ('apple', '20180511', '{"apple_page_viewed": 9, "itunes_page_viewed": 4}')
ON DUPLICATE KEY UPDATE `counters` = json_sum_merge(VALUES(counters), counters)

结果：

account     time_id     counters
apple       20180511    {"apple_page_viewed": 14, "itunes_page_viewed": 4, "search_page_viewed": 16}

关于你回答的具体问题：
不。这个答案表明它可以用你现有的数据格式来完成。
不适用。
不适用。
是的，你可以坚持现有的 {"key" : "value"} 格式
因为我们要检查每一个入口 tag_counter 为了得到标签列表，索引对该部分是不利的。对于临时表，我在 Time 以及 Tag_Name 列应该有利于速度，因为它们直接用于 GROUP BY 条款。
如果您要维护一个键列表（例如，在一个单独的表中，由插入/更新/删除到 tag_counter )这个代码可以变得更加简单和高效。但这是另一个问题。

我看不出有什么好的理由，为什么在这里使用json。同样不清楚的是，为什么您认为mysql中的“nosql模式”会做得更好。
你可能需要这样的东西：

CREATE TABLE TAG_COUNTER (
    account       varchar(36) NOT NULL,
    time_id       INT NOT NULL,
    tag_name      varchar(50) NOT NULL,
    counter       INT UNSIGNED NOT NULL,
    PRIMARY KEY   (account, time_id, tag_name)
);

这将简化您的查询。insert语句如下所示：

INSERT INTO TAG_COUNTER
  (account, time_id, tag_name, counter)
VALUES
  ('google', 2018061023, 'tag1', 1),
  ('google', 2018061023, 'tag2', 1)
ON DUPLICATE KEY UPDATE counter = counter + VALUES(counter);

select语句可能是这样的

SELECT
    SUBSTRING(time_id, 1, 6) AS month,
    tag_name,
    SUM(counter) AS counter_agg
FROM TAG_COUNTER
GROUP BY month, tag_name
ORDER BY month, counter_agg DESC;

请注意，我没有尝试为数据大小和性能优化表/模式。那将是另一个问题。但您必须看到，现在的查询要简单得多。