在我們的Web應用程序中，有時需要存儲一些大的JSON數據，很多情況下是配置或者是一些特殊請求需要的數據。然而，在大多數情況下，我們將這些大JSON存儲在MySQL或者關系型數據庫中。但是，當我們需要從這個JSON對象中提取數據時，查詢速度會變得非常緩慢，這導致了性能的下降。

為了解決這個問題，我們可以使用elasticsearch(ES)，它是一種基于lucene庫的搜索引擎，完全開源，可以存儲和搜索大量數據。ES通過將大量的數據分割成小的片段來存儲數據。每個數據片段稱為細分(shard)，ES使用分布式存儲和處理來增加可擴展性和性能。

// 創建一個新的index
PUT /my_index
// 創建一個mapping
PUT /my_index/_mapping
{
"properties": {
"large_json": {
"type": "object",
"enabled": false
}
}
}

在ES中，我們可以創建一個新的index，并使用mapping將大JSON對象映射為ES對象。通過將此對象設置為不啟用，我們允許ES存儲它，但不會為其創建索引。這樣我們可以在需要訪問這些數據時更快地獲取它們。

現在，我們可以將大JSON對象添加到ES中：

PUT /my_index/_doc/1
{
"large_json": {
"key1": "value1",
"key2": "value2",
"key3": "value3",
"key4": "value4"
// 省略其它屬性
}
}

大JSON對象現在存儲在ES中，我們可以通過簡單的查詢來檢索它們：

GET /my_index/_doc/1/_source

通過以上操作，我們可以將大JSON數據存儲在ES中，將提高性能并加快數據的訪問速度。