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Wie kann man bestimmte Werte in durch Kommas getrennten Zeichenfolgen in MySQL-Abfragen effizient finden?

Patricia Arquette
Patricia ArquetteOriginal
2025-01-22 21:27:11862Durchsuche

How to Efficiently Find Specific Values in Comma-Separated Strings within MySQL Queries?

MySQL-Abfragen und durch Kommas getrennte Zeichenfolgenwerte: Ein fokussierter Ansatz

Die Verwaltung von Daten, die als durch Kommas getrennte Zeichenfolgen in MySQL-Datenbanken gespeichert sind, stellt beim Abrufen bestimmter Werte oft eine Herausforderung dar. Stellen Sie sich ein COLORS-Feld in einer SHIRTS-Tabelle vor, das durch Kommas getrennte Zahlen wie „1,2,5,12,15“ enthält, wobei jede Zahl eine Farbe darstellt.

Das Problem mit einfachen LIKE-Abfragen

Eine Abfrage wie SELECT * FROM SHIRTS WHERE COLORS LIKE '%1%' zielt darauf ab, Hemden mit der Farbe 1 (Rot) zu finden, gibt aber aufgrund der teilweisen Zeichenfolgenübereinstimmung fälschlicherweise auch Hemden mit Farben wie 12 (Grau) und 15 (Orange) zurück.

Präzise Wertabruftechniken

Um nur Hemden mit Farbe 1 zu isolieren, benötigen wir präzisere Methoden:

Methode 1: Nutzung von CONCAT für exaktes Matching

Durch das strategische Hinzufügen von Kommas mithilfe der Funktion CONCAT können wir eine genaue Übereinstimmung sicherstellen:

<code class="language-sql">SELECT * FROM SHIRTS WHERE CONCAT(',', COLORS, ',') LIKE '%,1,%'</code>

Dadurch werden Kommas am Anfang und Ende der COLORS-Zeichenfolge hinzugefügt, was eine präzise Suche nach „,1,“ ermöglicht.

Methode 2: Verwendung der Funktion „find_in_set“

Alternativ bietet die Funktion find_in_set eine direktere Lösung:

<code class="language-sql">SELECT * FROM SHIRTS WHERE FIND_IN_SET('1', COLORS) > 0</code>

FIND_IN_SET gibt einen Wert größer als 0 zurück, wenn die Suchzeichenfolge (in diesem Fall „1“) innerhalb der durch Kommas getrennten Zeichenfolge (COLORS) gefunden wird.

Diese Methoden bieten effiziente Möglichkeiten, bestimmte Werte aus durch Kommas getrennten Zeichenfolgen in Ihren MySQL-Abfragen genau zu extrahieren und so die Fallstricke ungenauer LIKE-Anweisungen zu vermeiden. Denken Sie daran, dass diese Lösungen zwar funktionieren, die Normalisierung Ihrer Datenbank zur Vermeidung von durch Kommas getrennten Werten jedoch im Allgemeinen die beste langfristige Lösung für Datenintegrität und Abfrageleistung ist.

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