在SQL Server 2016中优化JSON查询处理

，可以采取以下几个步骤：

使用索引：在JSON列上创建索引可以提高查询性能。SQL Server 2016引入了JSON索引，可以通过创建计算列并在该列上创建索引来实现。例如，可以创建一个计算列，将JSON列中的特定属性提取出来，并在该计算列上创建索引。
使用索引视图：如果JSON数据存储在表中的一个列中，并且经常需要查询其中的某些属性，可以考虑创建一个索引视图。索引视图可以在JSON列上创建索引，从而提高查询性能。
使用CROSS APPLY和OPENJSON函数：SQL Server 2016引入了CROSS APPLY和OPENJSON函数，可以用于解析和查询JSON数据。CROSS APPLY函数可以将JSON数据转换为关系数据，并与其他表进行连接。OPENJSON函数可以将JSON数据解析为表格形式，从而可以使用SQL查询语句进行查询。
使用JSON_VALUE和JSON_QUERY函数：SQL Server 2016提供了JSON_VALUE和JSON_QUERY函数，可以用于提取JSON数据中的特定属性或子对象。这些函数可以在查询中使用，从而避免了在应用程序中进行额外的数据处理。
使用FOR JSON子句：如果需要将查询结果作为JSON返回给应用程序，可以使用FOR JSON子句。FOR JSON子句可以将查询结果转换为JSON格式，并直接返回给应用程序。

腾讯云提供了一系列与SQL Server相关的产品和服务，包括云数据库SQL Server、云数据库TDSQL、云数据库CynosDB等。这些产品提供了高可用性、高性能的SQL Server数据库服务，可以满足不同规模和需求的用户。具体产品介绍和链接如下：

云数据库SQL Server：提供了全托管的SQL Server数据库服务，支持自动备份、容灾、监控等功能。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_sqlserver
云数据库TDSQL：基于TDSQL引擎的云数据库服务，提供了高性能、高可用性的SQL Server数据库。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/tdsql
云数据库CynosDB：基于开源的TiDB分布式数据库引擎，提供了与SQL Server兼容的云数据库服务。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cynosdb

通过使用这些腾讯云的产品和服务，可以在SQL Server 2016中优化JSON查询处理，并获得高性能和可靠性的数据库服务。

在SQL Server 2016中优化JSON查询处理

json、sql-server、sql-server-2016

我在一个表中有一个JSON列，我正在解析它以创建一个视图。我的JSON字符串中有120列，它产生了大约1750行数据。问题是，这个查询需要17秒才能运行，它是一个基本的查询，如下图所示(选择了120列)： SELECT JSON_VALUE(json, '$.member.firstname') as MemberFirstName, JSON_VALUE(json, '$.member.lastname

浏览 31提问于2019-02-06得票数 1

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如何在SQL中获取特定的记录和所有相关的记录？

sql、sql-server、tsql、sql-server-2008-r2

现在我有了，但是我想在同一个SQL中选择所有的产品属性和品牌。因此，在我的应用程序中，我可以很容易地对xml或json进行反序列化。如果有更好的方法，请告诉我。

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IN、EXISTS和ANY/SOME的用法

sql、tsql、exists、any

我正在尝试优化一些存储过程，它们非常频繁地使用EXISTS、ANY或IN，我想知道哪种情况下IN、Exists或ANY是最好的。我使用IN、EXISTS和ANY创建了三个查询，并检查了它们的执行周期，但这三个查询的执行周期是相同的。我搞不懂为什么它是一样的，执行周期怎么可能不同，或者它可以不同的场景是什么。下面是我尝试过的三个查询和执行周期。谁能给我一个例子，如何改变执行周期，请分享任何场景或查询。子查询中还有一个问题，指定*或列的需要是什么？S

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为什么过时的统计数据会降低查询性能？

sql-server

估计执行计划由使用统计信息和查询处理器树的查询优化器创建。 2.实际执行计划是在执行查询后创建的。当统计数据失效时，存储引擎生成自己的计划，这与估计的计划不同。问题:如果Server在发现数据已被更改时能够创建准确的实际执行计划(通过存储引擎)，那么为什么还要考虑过时的统计数据呢？估计计划和实际计划之间的差异如何影响查询性能？

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实体框架从

c#、entity-framework、entity-framework-4

因此，目前在我的代码中，我使用以下代码返回自特定日期以来已完成的所有订单(状态7)。(我理解，在枚举集合之前不会检索客户订单，但即使到那时，系统也必须处理数千条记录，以查找在日期之后完成的记录。是否可以或希望在原始查询中包含状态和/或日期？我已经尝试了以下几个变体，但都不起作用。

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sql服务器批处理执行序列

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我有一个sql服务器批处理文件，它包含许多查询，如： insert_query_2;查询顺序很重要，这意味着它们应该逐一执行我的问题是，sql server是否会通过并行处理自动优化查询，这可能会破坏订单。如果是，如何确保顺序？

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SET NOEXEC ON和PARSEONLY ON的区别是什么？

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目前，server支持以下语句：集NOEXEC和集合参数。将NOEXEC设置为：当设置为PARSEONLY时，Server只解析该语句。如果我想验证SQL脚本的正确性，应该使用哪一个？

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为什么Access按表分解联接查询，然后将每个查询分别传递给ODBC (SQL Server)？

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为什么Access 2013需要一个非常好的查询，比如：from T1Inner Join t3

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LinqToSql -并行- DataContext和并行

linq-to-sql、.net-4.0、parallel-processing、datacontext

在.NET 4和多核环境中，如果使用DataLoadOptions.LoadWith，linq对象是否利用了新的并行？我知道linq不并行普通查询。options.LoadWith<Product>(p=>p.Category);} 生成以下sql

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我有一个SQL Server数据库，其中包含应用程序的使用数据(来自100多个设备)，收集了超过1年的数据(30 an数据库)。我还没有开始研究它，但我99%的操作都是(是的，我知道它不是SQL)：where date between date1 and date2 and

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Server 2014 -一些查询非常慢(基数估计器)

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在哪里订购条款对SARGability重要？

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假设我有一个包含1000条记录的表，并且有以下查询，它将返回7条总记录：FROM MyTable AND OtherIndexedColumn= 2AND AnotherIndexedColumn <> 12 如果这是WHERE子句中的最后一条

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Jet引擎的查询优化是基于统计数据的，但是如何使用链接表刷新它们呢？

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我正在处理一些遗留的access < 2007“数据库”。所有的表都是链接到SQL Server 2008的表。在建立odbc链接时，表结构与DSN字符串一起被复制到mdb-file中。这就是在Msysobjects中可以看到的。查询强制jet引擎在jet引擎优化方面从SQL Server检索数据。因此，每当sql server中发生更改时，都必须刷新odbc-link，例如添加新的索引解析

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是否有针对SQL Server的查询优化工具？

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是否有针对SQL Server2005及更高版本进行查询优化的工具？你有什么建议吗？如果此问题重复出现，您可以关闭它，但我没有看到任何类似的问题

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快速选择100K+记录

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我需要从一个SQL表中选择一些100k+记录并进行一些处理，然后对另一个表进行批量插入。我使用SQLBulkCopy来做批量插入，它运行得很快。问题:有时我在DataReader中遇到超时错误。我已经将超时时间增加到了一些可管理的数字。谢谢! 巴拉

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我有开发人员抱怨他们的报告运行非常慢，当我运行sp_who2和运行SQL Profiler时，它显示有许多由一些系统查询引起的阻塞。我现在如何解决这个问题？有没有人能告诉我。谢谢,

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实体框架查询优化

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我有几个月的使用实体框架的经验，主要是针对它编写大量的数据检索linq查询。我来自一个沉重的sql背景，如果我试图调试性能问题，我将尝试优化一些sql以提高性能和可读性。我注意到一些生成的sql做类似于列{ tableA，col2，col3}的事情。

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在SQL Server中，如何为SP中的单个查询提供多个执行计划，而不必每次都重新编译？

sql-server、sql-execution-plan

在SQL Server中，允许SP中的一个查询存在多个执行计划而不必每次都重新编译的最佳方式是什么？例如，我有一个例子，根据查询使用的临时表中有多少行，查询计划会有很大的不同。由于没有令人满意的“一刀切”计划，而且每次都重新编译是不可接受的，因此我最终在几个IF语句中多次复制/粘贴(ick) SP中的主查询，迫使SQL引擎为每个case提供自己的最佳计划。它实际上在性能方面看起来工作得很好，但感觉有点笨拙

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