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从JSON列提取值非常慢

是指在数据库中存储了JSON格式的数据,并且在查询时需要提取JSON列中的特定值,但是这个过程非常耗时。为了解决这个问题,可以采取以下措施:

  1. 数据库索引优化:在JSON列上创建索引,以加快提取值的速度。可以使用数据库的全文索引或者特定的JSON索引来优化查询性能。
  2. 数据库查询优化:使用数据库的内置函数或者扩展函数来提取JSON列中的值,而不是通过应用程序进行解析。这样可以利用数据库的优化器和执行计划来提高查询性能。
  3. 数据库架构设计优化:考虑将JSON列中的重要值提取出来,存储为独立的列。这样可以避免每次查询都需要解析整个JSON列,从而提高查询速度。
  4. 数据库缓存优化:使用缓存技术,将经常查询的JSON值缓存起来,减少对数据库的访问次数,提高查询性能。
  5. 数据库版本升级:确保使用的数据库版本支持JSON列的高效查询和索引功能。如果数据库版本较低,考虑升级到支持JSON列优化的版本。
  6. 数据库分区和分片:如果JSON列中的数据量非常大,可以考虑将数据进行分区或者分片存储,以提高查询性能和扩展性。
  7. 使用云原生技术:利用云原生技术,将数据库部署在云上,并使用云提供的弹性扩展和自动化管理功能,以满足高并发和大规模数据处理的需求。

腾讯云相关产品推荐:

  • 云数据库 TencentDB:提供高性能、可扩展的数据库服务,支持JSON列的高效查询和索引功能。链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 云缓存 Redis:提供高速、可扩展的缓存服务,可用于缓存经常查询的JSON值,减少数据库访问次数。链接:https://cloud.tencent.com/product/redis
  • 云原生数据库 TDSQL:基于TiDB开源项目,提供分布式、弹性扩展的数据库服务,适用于大规模数据处理和高并发场景。链接:https://cloud.tencent.com/product/tdsql
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---- 作为一个 DBA,想必都有过被查询折腾的经历,一个查询有时候真的很让人抓狂,本文对常规和非常规手段进行了整理,由浅及深,简单介绍几个查询的分析手段。...手工执行的时候,在 Extra 里面,避免出现Use Temporary Table和Using file sort这类关键字,TYPE 中也尽量避免 ALL 类型(全表扫描)出现。...TYPE 是 ALL,显然这种语句是不合格的,“假设”索引“觉得”没问题,但是这个语句还是比预想的要,那么可以看看这条语句各个阶段的耗时,先执行一次 select,然后再查看 PROFILE 的结果...Sending data 并不只是在服务器端和客户端之间 Sending data,还包括了磁盘读取数据的时间,因为这个查询执行了全表扫描,所以这个时间会比较高,当然索引的效率不高也会导致这部分时间比较久...内容是非常长的 JSON 格式,所以推荐把结果转存到其他地方,然后用 JSON 的转换工具来辅助查看,如果要看索引的选择情况,就重点关注这个 JSON 的ref_optimizer_key_uses,rows_estimation

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