


Kombination aus „LIKE“- und „IN“-Ausdrücken in SQL
In SQL wird der LIKE-Operator verwendet, um einen musterbasierten String-Abgleich durchzuführen, während der IN-Operator prüft, ob ein Wert mit einem Wert in einer angegebenen Werteliste übereinstimmt. Es gibt jedoch keine direkte Möglichkeit, diese beiden Operatoren in einem einzigen Ausdruck zu kombinieren.
Eine gängige Lösung besteht darin, eine Reihe von OR-Anweisungen mit dem LIKE-Operator zu verwenden, zum Beispiel:
WHERE something LIKE 'bla%' OR something LIKE '%foo%' OR something LIKE 'batz%'
Dieser Ansatz ist ausführlich und kann unhandlich werden, wenn die Anzahl der Muster groß ist. Eine flexiblere und lesbarere Lösung ist die Verwendung einer Unterabfrage:
SELECT * FROM table WHERE something IN ( SELECT * FROM (VALUES ('bla%'), ('%foo%'), ('batz%')) AS patterns(pattern) )
In einigen Datenbanksystemen gibt es jedoch möglicherweise eine effizientere Option namens Volltextsuche (FTS). Sowohl Oracle als auch SQL Server bieten FTS-Implementierungen, die erweiterte Funktionen für die Suche nach Textdaten bieten.
Verwenden Sie FTS in Kombination mit LIKE und IN
FTS ermöglicht einen komplexeren Mustervergleich und enthält einen speziellen Operator namens CONTAINS. Mit diesem Operator können Sie mehrere Muster in einem einzigen Ausdruck kombinieren und so die Funktionalität von LIKE und IN effektiv kombinieren.
In Oracle lautet die Syntax für die Verwendung von CONTAINS:
WHERE CONTAINS(column, 'pattern1 OR pattern2 OR ...') > 0
In SQL Server ist die Syntax etwas anders:
WHERE CONTAINS(column, '"pattern1*" OR "pattern2*" OR ...')
Durch die Verwendung von FTS können Sie sauberere und effizientere Abfragen erstellen, die mehrere Muster in einem Schritt durchsuchen können. Dies kann die Leistung erheblich verbessern, insbesondere bei großen Datensätzen mit komplexen Suchbedingungen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich LIKE- und IN-Operatoren in SQL-Abfragen effizient kombinieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

TOGRANTREMMENTIONSTONEWMYSQLUSERS, folgt der THESESTEPS: 1) AccessMysqlasauser withSuffePrivileges, 2) CreateeNewuserwiththecreateuserCommand, 3) UsetheGrantcommandtospecifificpermissionSlikesSelect, Einfügung, orallprivileSontespezifizierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und orallprivileSonegierungen, und 4), orallprivileSONSONSONSONSONSORTIONALS, und4) und 4), und 4), und 4)), und 4), orallprivileSoneger

Toaddusersinmysqleffektiv und secury, folge theSesteps: 1) UseTheCreatErStatementToaddanewuser, spezifizieren derHostandastrongPassword.2) GrantNeornyprivileGeSusingTheGrantstatement, AdheringTothprincipleastprivilege.3) implementssecurityMectoNityMeaSualslyLection

ToaddanewuserwithComplexPermissionssinmysql, folge theSeSteps: 1) CreateThEserWithCreatUser'newuser '@' localhost'IdentifiedBy'pa ssword ';. 2) GranTeadaccessToAlltablesin'myDatabase'withGrantSelectonMyDatabase.to'newuser'@'localhost';.

Die String -Datentypen in MySQL umfassen Zeichen, Varchar, Binär, Varbarin, Blob und Text. Die Kollationen bestimmen den Vergleich und die Sortierung von Saiten. 1.Ch ist für Zeichenfolgen mit fester Länge geeignet. Varchar ist für Zeichenfolgen variabler Länge geeignet. 2. Für Binärdaten werden immer wieder variäarisch verwendet, und Blob und Text werden für große Objektdaten verwendet. 3.. Sortierregeln wie UTF8MB4_unicode_ci ignoriert den oberen und unteren Fall und eignet sich für Benutzernamen. UTF8MB4_BIN ist fallempfindlich und für Felder geeignet, die einen genauen Vergleich erfordern.

Die beste Auswahl der MySQLVarchar -Spaltenlänge sollte auf der Datenanalyse basieren, zukünftiges Wachstum berücksichtigen, die Leistungsauswirkungen bewerten und die Anforderungen an den Charaktersatz bewerten. 1) Analyse der Daten, um typische Längen zu bestimmen; 2) zukünftige Expansionsraum reservieren; 3) Auf die Auswirkungen großer Länge auf die Leistung achten; 4) Betrachten Sie die Auswirkungen von Zeichensätzen auf die Speicherung. Durch diese Schritte können die Effizienz und Skalierbarkeit der Datenbank optimiert werden.

Mysqlblobshavelimits: Tinyblob (255Bytes), Blob (65.535 Bytes), Mediumblob (16.777.215 Bytes), Andlongblob (4,294.967.295 Bytes) .TouseBl Obseffektiv: 1) TipperformanceImpactsandStorElargblobsexternal;

Zu den besten Tools und Technologien zur Automatisierung der Erstellung von Benutzern in MySQL gehören: 1. MySQLWorkbench, geeignet für kleine bis mittlere Umgebungen, einfach zu bedienen, aber mit hohem Ressourcenverbrauch. 2. Ansible, geeignet für Multi-Server-Umgebungen, einfache, aber steile Lernkurve; 3.. Benutzerdefinierte Python -Skripte, flexibel, müssen aber die Sicherheitskriptsicherheit gewährleisten. 4. Puppen- und Küchenchef, geeignet für groß angelegte Umgebungen, komplex, aber skalierbar. Bei der Auswahl sollten Maßstab, Lernkurve und Integrationsanforderungen berücksichtigt werden.

Ja, youcansearchinSideabloBinMysqlusingSpecifictechniques.1) konvertieren theBloboToAutf-8stringwithConvertfunctionandSearchused-Like.2) ficRpressedblobs, UseUncompressBeForeConversion.3) IncentalanceImpactSandSandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPactsandDataCoding.4) Forcompomplexdata, ExternalPracing.


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