


PostgreSQL-String-Matching: LIKE vs. ~ für effiziente Abfragen regulärer Ausdrücke?
Reguläre Ausdrücke in PostgreSQL-LIKE-Klausel: Verwendung von LIKE vs. ~-Operator
In PostgreSQL können Sie reguläre Ausdrücke verwenden, um nach bestimmten Mustern zu suchen innerhalb von Daten. Wenn Sie jedoch auf Probleme mit Ihren Ausdrücken stoßen, ist es wichtig, die Nuancen und Einschränkungen zu verstehen.
Die Herausforderung: Drittes Zeichen stimmt nicht überein
Bedenken Sie die folgende Abfrage :
SELECT * FROM table WHERE value LIKE '00[1-9]%' -- (third character should not be 0)
Trotz der Absicht, jeden Wert mit dem dritten Zeichen „0“ auszuschließen, wird diese Abfrage diese Kriterien nicht erfüllen. Stattdessen stimmt es mit jedem Wert überein, der mit „00“ beginnt.
Die Lösung: Verwendung des ~-Operators
Um Klammerausdrücke effektiv zu nutzen, müssen wir den regulären Ausdrucksoperator verwenden ~:
SELECT * FROM tbl WHERE value ~ '^00[^0]'
^ ... bezeichnet den Anfang der Zeichenfolge und stellt sicher, dass das Muster nur an der Stelle übereinstimmt Anfang.
1 ... stellt eine Zeichenklasse dar, die mit allem außer „0“ übereinstimmt.
Ein optimierter Ansatz
Für eine optimale Leistung sollten Sie die Abfrage in zwei LIKE-Ausdrücke aufteilen:
SELECT * FROM tbl WHERE value LIKE '00%' -- starting with '00' AND value NOT LIKE '000%' -- third character is not '0'
LIKE ist weniger wirkungsvoll als reguläre Ausdrücke, aber normalerweise schneller. Durch die Begrenzung der Kandidaten mit dem sparsamen LIKE-Ausdruck verbessern wir die allgemeine Abfragegeschwindigkeit.
Darüber hinaus ist es wichtig, links verankerte Ausdrücke wie den Wert LIKE „00 %“ zu verwenden, da diese Indizes in PostgreSQL nutzen können. Dies ist besonders bei großen Tabellen von Vorteil, während der komplexere reguläre Ausdruck möglicherweise keine Indizierung unterstützt.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPostgreSQL-String-Matching: LIKE vs. ~ für effiziente Abfragen regulärer Ausdrücke?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Mysql'SbloBissableForstoringBinaryDatawithinarelationalDatabase, whilenosqloptionslikemongodb, Redis und CassandraofferFlexible, skalablessolutionenfornernstrukturierteData.blobissimplerbutcanslowdownscalgedlargedDataTTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTersScalgedlargedDataTersClaTTERSCHITHLARGEGEGEBEN

ToaddauserinMysql, Verwendung: createUser'username '@' host'identifiedBy'password '; hier'Showtodoitesecurely: 1) choosethehostCrefulyTocon TrolAccess.2) setResourcelimits withOptionslikemax_queries_per_hour.3) UsSeStong, Uniquepasswords.4) Enforcesl/tlsConnectionsWith

ToavoidCommonMistakeswithStringDatatypesinmysql, Verständnisstringtypenuances, ChoosetherightType, und ManageCodingandCollationsetingseffekt.1) UsecharforFixed-Länge-Strings, Varcharforvariable-Länge und Ventionlargerdata.2) -Tetcorrectaracters und Ventionlargerdata.2)

MySQLoffersCHAR,VARCHAR,TEXT,andENUMforstringdata.UseCHARforfixed-lengthstrings,VARCHARforvariable-length,TEXTforlargertext,andENUMforenforcingdataintegritywithasetofvalues.

Die Optimierung von MySQLblob -Anfragen kann durch die folgenden Strategien durchgeführt werden: 1. Reduzieren Sie die Häufigkeit von Blob -Abfragen, verwenden Sie unabhängige Anfragen oder Verzögerungsbelastungen; 2. Wählen Sie den entsprechenden Blob -Typ (z. B. Tinyblob) aus; 3.. Trennen Sie die BLOB -Daten in separate Tabellen. 4.. Komprimieren Sie die BLOB -Daten in der Anwendungsschicht; 5. Index die Blob -Metadaten. Diese Methoden können die Leistung effektiv verbessern, indem Überwachung, Zwischenspeicherung und Datenschärfe in tatsächlichen Anwendungen kombiniert werden.

Das Beherrschen der Methode zum Hinzufügen von MySQL -Benutzern ist für Datenbankadministratoren und -entwickler von entscheidender Bedeutung, da sie die Sicherheits- und Zugriffskontrolle der Datenbank gewährleistet. 1) Erstellen Sie einen neuen Benutzer, der den Befehl createUser verwendet, 2) Berechtigungen über den Zuschussbefehl zuweisen, 3) Verwenden Sie FlushPrivileges, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen wirksam werden.

ChooSeCharforfixed-LengthData, varcharforvariable-LengthData, undTextForLargetEXTFields.1) Charisefficiefforconsistent-LengthDatalikeCodes.2) varcharSefficienpyficyFoximent-Länge-Länge.3) VarcharSuitsVariable-Lengthdatalikenamen, BalancingFlexibilityPerance.3) textissideale

Best Practices für die Handhabung von String -Datentypen und -indizes in MySQL gehören: 1) Auswählen des entsprechenden Zeichenfolge -Typs, z. B. Zeichen für feste Länge, Varchar für variable Länge und Text für großen Text; 2) bei der Indexierung vorsichtig sein, über die Indexierung vermeiden und Indizes für gemeinsame Abfragen erstellen; 3) Verwenden Sie Präfixindizes und Volltextindizes, um lange String-Suchvorgänge zu optimieren. 4) Überwachen und optimieren Sie die Indizes regelmäßig, um die Indizes gering und effizient zu halten. Mit diesen Methoden können wir Lese- und Schreibleistung in Einklang bringen und die Datenbankeffizienz verbessern.


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