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请考虑以下示例。假设我们正在为在线书店构建数据库。我们有一个 Book 表包含 n 条记录，一个 Type 表包含 m 条记录。n 是一个非常大的数字。m 很小。

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Book
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BookId
BookName
BookType
---------

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Type
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TypeId
TypeName
---------

加入这两个表的传统方法是创建一个名为 BookType 的第三个表

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BookType
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BookTypeId 
BookId 
TypeId
----------

如果我们想检索具有类型的书籍记录，我们可以这样做：

select B.*, T.Name from Book B
inner join BookType BT on B.BookId = BT.BookId
inner join Type T on BT.TypeId = T.TypeId

由于 Book 表很大，所以 BookType 表更大。由于 DB 索引使用的是类 B-Tree 算法，因此时间成本将为：2log(n) + Cm。正确的？（以 Book 表和 BookType 表为索引）

但是，如果我们可以将 TypeId 存储为 JSON 数组并使用它进行连接，那么我们可以一次获取数据。时间将是 log(n) + Cm，这至少是两倍快。语法可能类似于：

select B.*, T.Name from Book B
inner join Type T on ParseJsonAsIntArray(BookType) = T.TypeId

我找不到像 ParseJsonAsIntArray() 这样的 MySQL 函数。他们为什么不这样做？如果我遗漏了明显的东西，请道歉。

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不，在 MySQL 中没有用于解析 JSON 的内置函数。最接近的是ExtractValue()XML 数据。此函数使用 Xpath 表达式来挑选 XML 文档的元素。但无论如何，MySQL 不支持对 XML 或 JSON 等半结构化 blob 中的元素进行索引。这注定是一个低效的查询。

但首先要做的事情。您正在尝试使用非规范化来解决实际上是关系数据库优势的问题。BookType 表会很长，但行单独非常小。所以它不会像你想象的那么糟糕。

支持 by或 by 的BookType索引搜索是一个巨大的优势。当你去规范化时，你基本上使这些查找中的一个高效，但你牺牲了另一个查找。BookType

另请参阅我对在数据库列中存储逗号分隔列表真的那么糟糕吗？

于 2012-12-09T23:50:29.483 回答