Knex.js поддерживает работу с JSON-данными через специальные функции для запросов.
Допустим, у вас есть столбец `json_column`, который содержит JSON. Если вы хотите осуществить поиск данных внутри JSON, вы можете использовать JSON-функции SQL (для СУБД, поддерживающих JSON, таких как PostgreSQL, MySQL, SQLite и т. д.). Ниже приведен пример использования Knex для поиска в JSON-данных:
```javascript
// Пример поиска по ключу в JSON-данных
knex('your_table')
.whereRaw(`json_column->>'key' = ?`, ['value'])
.then(data => {
console.log(data);
});
```
Если ваши JSON-данные представляют из себя массив ID и вам нужно фильтровать записи по этим ID, будем считать, что у вас есть массив `ids`:
```javascript
const ids = [1, 2, 3];
```
Вы можете использовать функцию `.whereRaw` с использованием оператора JSON_CONTAINS (для MySQL) или с оператором @> (для PostgreSQL), чтобы отфильтровать записи:
```javascript
// Для PostgreSQL
knex('your_table')
.whereRaw(`json_column::jsonb @> ?`, [JSON.stringify(ids)])
.then(data => {
console.log(data);
});
// Для MySQL
knex('your_table')
.whereRaw(`JSON_CONTAINS(json_column, ?)`, [JSON.stringify(ids)])
.then(data => {
console.log(data);
});
```
Вам необходимо преобразовать JavaScript-массив в строку JSON перед тем, как передать его в SQL-запрос.
Насчёт улучшения кода для фильтрации числовых значений внутри JSON-массива, убедитесь, что:
1. Индексы созданы для столбцов с JSON-данными, если ваша СУБД поддерживает их для JSON.
2. Вы используете правильные операторы и функции, специфичные для вашей СУБД, для оптимальной производительности.
3. Минимизируйте размер JSON-данных насколько это возможно, чтобы ускорить операции поиска.
4. Проведите профилирование запросов, чтобы убедиться, что они отвечают требованиям производительности.
В зависимости от вашей конкретной базы данных и объема данных, эти советы могут помочь вам улучшить эффективность запросов к JSON-столбцам.