


Wie führt man in Oracle eine Suche ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung durch?
Führen Sie eine Suche ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung in der Oracle-Datenbank durch
Vergleichsoperatoren (wie LIKE, = usw.) in der Oracle-Datenbank berücksichtigen standardmäßig die Groß-/Kleinschreibung. Dies kann eine Herausforderung darstellen, wenn Sie Daten unabhängig von der Groß- und Kleinschreibung durchsuchen müssen. Um dieses Problem zu lösen, bietet Oracle mehrere Möglichkeiten zur Durchführung von Suchvorgängen ohne Beachtung der Groß- und Kleinschreibung, ohne auf Volltextindizes angewiesen zu sein.
Methode 1: Fallkonvertierung
Sie können die Funktion UPPER() oder LOWER() verwenden, um zu erzwingen, dass alle Daten in der gleichen Groß-/Kleinschreibung angegeben werden. Zum Beispiel:
select * from my_table where upper(column_1) = upper('my_string');
oder
select * from my_table where lower(column_1) = lower('my_string');
Dies erfordert möglicherweise einen vollständigen Tabellenscan, wenn column_1
nicht auf upper(column_1)
bzw. lower(column_1)
indiziert ist. Um dies zu vermeiden, erstellen Sie einen funktionsbasierten Index:
create index my_index on my_table ( lower(column_1) );
Fügen Sie für den LIKE-Operator % um die Suchzeichenfolge ein:
select * from my_table where lower(column_1) LIKE lower('my_string') || '%';
Methode 2: Regulärer Ausdruck
Die Funktion REGEXP_LIKE(), die ab Oracle 10g eingeführt wurde, ermöglicht eine Suche ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung durch Angabe des Übereinstimmungsparameters „i“:
select * from my_table where regexp_like(column_1, '^my_string$', 'i');
Um dies als Gleichheitsoperator zu verwenden, geben Sie den Anfang und das Ende der Zeichenfolge an (mit ^ und $):
select * from my_table where regexp_like(column_1, '^my_string$', 'i');
Für eine LIKE-äquivalente Suche entfernen Sie ^ und $. Beachten Sie, dass die Suchzeichenfolge Zeichen enthalten kann, die von der Engine für reguläre Ausdrücke unterschiedlich interpretiert werden.
Methode 3: Konfiguration auf Sitzungsebene
Der NLS_SORT-Parameter definiert die Sortierreihenfolge von Vergleichen, einschließlich = und LIKE. Sie können die Sortierung ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung für alle Abfragen in einer Sitzung aktivieren, indem Sie sie auf BINARY_CI:
festlegenalter session set nls_sort=BINARY_CI;
Möglicherweise möchten Sie NLS_COMP auch auf LINGUISTIC setzen, um einen Sprachvergleich zu erzwingen:
alter session set nls_comp=LINGUISTIC;
Um die Leistung zu verbessern, können Sie einen Sprachindex erstellen:
create index my_linguistc_index on my_table (NLSSORT(column_1, 'NLS_SORT = BINARY_CI'));
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie führt man in Oracle eine Suche ohne Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung durch?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Speichernde Verfahren sind vorkompilierte SQL -Anweisungen in MySQL zur Verbesserung der Leistung und zur Vereinfachung komplexer Vorgänge. 1. Verbesserung der Leistung: Nach der ersten Zusammenstellung müssen nachfolgende Anrufe nicht neu kompiliert werden. 2. Die Sicherheit verbessern: Beschränken Sie den Zugriff auf die Datenentabelle durch Berechtigungssteuerung. 3. Vereinfachen Sie komplexe Operationen: Kombinieren Sie mehrere SQL -Anweisungen, um die Logik der Anwendungsschicht zu vereinfachen.

Das Arbeitsprinzip des MySQL -Abfrage -Cache besteht darin, die Ergebnisse der ausgewählten Abfrage zu speichern. Wenn dieselbe Abfrage erneut ausgeführt wird, werden die zwischengespeicherten Ergebnisse direkt zurückgegeben. 1) Abfrage -Cache verbessert die Leistung der Datenbank und findet zwischengespeicherte Ergebnisse durch Hash -Werte. 2) Einfache Konfiguration, setzen Sie in MySQL -Konfigurationsdatei query_cache_type und query_cache_size. 3) Verwenden Sie das Schlüsselwort SQL_NO_Cache, um den Cache spezifischer Abfragen zu deaktivieren. 4) In Hochfrequenz-Update-Umgebungen kann Abfrage-Cache Leistungs Engpässe verursachen und muss für die Verwendung durch Überwachung und Anpassung von Parametern optimiert werden.

Die Gründe, warum MySQL in verschiedenen Projekten häufig verwendet wird, umfassen: 1. Hochleistungs und Skalierbarkeit, die mehrere Speichermotoren unterstützen; 2. Einfach zu verwendende und pflegende, einfache Konfiguration und reichhaltige Werkzeuge; 3. Reiches Ökosystem, das eine große Anzahl von Community- und Drittanbietern anzieht; V.

Zu den Schritten für die Aktualisierung der MySQL -Datenbank gehören: 1. Sicherung der Datenbank, 2. Stoppen Sie den aktuellen MySQL -Dienst, 3. Installieren Sie die neue Version von MySQL, 14. Starten Sie die neue Version des MySQL -Dienstes, 5. Wiederherstellen Sie die Datenbank wieder her. Während des Upgrade -Prozesses sind Kompatibilitätsprobleme erforderlich, und erweiterte Tools wie Perconatoolkit können zum Testen und Optimieren verwendet werden.

Zu den MySQL-Backup-Richtlinien gehören logische Sicherungen, physische Sicherungen, inkrementelle Sicherungen, replikationsbasierte Backups und Cloud-Backups. 1. Logical Backup verwendet MySQldump, um die Datenbankstruktur und -daten zu exportieren, die für kleine Datenbanken und Versionsmigrationen geeignet sind. 2. Physische Sicherungen sind durch das Kopieren von Datendateien schnell und umfassend, erfordern jedoch eine Datenbankkonsistenz. 3. Incremental Backup verwendet eine binäre Protokollierung, um Änderungen aufzuzeichnen, was für große Datenbanken geeignet ist. V. 5. Cloud -Backups wie AmazonRDs bieten Automatisierungslösungen, aber Kosten und Kontrolle müssen berücksichtigt werden. Bei der Auswahl einer Richtlinie sollten Datenbankgröße, Ausfallzeittoleranz, Wiederherstellungszeit und Wiederherstellungspunktziele berücksichtigt werden.

MysqlclusteringenhancesDatabaserObustnessandScalabilityBydiTributingDataacrossmultiPlenodes

Das Optimieren von Datenbankschema -Design in MySQL kann die Leistung in den folgenden Schritten verbessern: 1. Indexoptimierung: Erstellen Sie Indizes für gemeinsame Abfragespalten, Ausgleich des Aufwand der Abfragen und Einfügen von Aktualisierungen. 2. Tabellenstrukturoptimierung: Redundieren Sie die Datenreduktion durch Normalisierung oder Anti-Normalisierung und verbessern Sie die Zugangseffizienz. 3. Datentypauswahl: Verwenden Sie geeignete Datentypen, z. B. int anstelle von VARCHAR, um den Speicherplatz zu reduzieren. 4. Partitionierung und Untertisch: Verwenden Sie für große Datenvolumina die Partitionierung und Untertabelle, um Daten zu dispergieren, um die Abfrage- und Wartungseffizienz zu verbessern.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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