


Optimisation des requêtes SQL avec plusieurs conditions LIKE : tables temporaires par rapport à d'autres approches
Les requêtes SQL impliquant plusieurs LIKE
conditions peuvent parfois être inefficaces. Une approche courante, utilisant directement plusieurs conditions LIKE
dans la clause WHERE
, pourrait ne pas être optimale pour les grands ensembles de données. Bien que la création d'une table temporaire soit une solution, explorons cette méthode et comparons-la aux alternatives.
La méthode originale :
select * from tbl where col like 'ABC%' or col like 'XYZ%' or col like 'PQR%';
Cela fonctionne, mais les performances peuvent se dégrader dans de nombreuses LIKE
conditions.
Utilisation d'une table temporaire :
Cette approche consiste à créer une table temporaire pour stocker les LIKE
modèles, puis à la joindre à la table principale.
- Créer une table temporaire :
CREATE TEMPORARY TABLE patterns (pattern VARCHAR(20));
- Remplissez la table temporaire :
INSERT INTO patterns VALUES ('ABC%'), ('XYZ%'), ('PQR%');
- Rejoignez et sélectionnez :
SELECT DISTINCT t.* -- DISTINCT removes duplicates if a row matches multiple patterns FROM tbl t JOIN patterns p ON t.col LIKE p.pattern;
Cette méthode peut être plus efficace que plusieurs OR
conditions, notamment avec un grand nombre de modèles, car la base de données peut optimiser l'opération de jointure. L'utilisation de DISTINCT
évite les résultats en double si une seule ligne correspond à plusieurs modèles.
Approches alternatives (souvent plus efficaces) :
-
Utilisation de
REGEXP
ouRLIKE
(si pris en charge par votre base de données) : Ces fonctions permettent une correspondance de modèles plus complexes à l'aide d'expressions régulières. Une seuleREGEXP
condition peut souvent remplacer plusieursLIKE
conditions, conduisant à une amélioration des performances. Par exemple :
SELECT * FROM tbl WHERE col REGEXP '^(ABC|XYZ|PQR).*$';
- Recherche en texte intégral : Si votre base de données prend en charge l'indexation en texte intégral, cela peut améliorer considérablement les performances des recherches impliquant plusieurs modèles ou des recherches de mots complexes.
Choisir la meilleure approche :
La solution optimale dépend de plusieurs facteurs :
- Système de base de données : Différents systèmes de bases de données ont différentes stratégies d'optimisation.
- Taille des données : Pour les petites tables, la différence de performances peut être négligeable.
- Nombre de motifs : Une table temporaire devient plus attrayante à mesure que le nombre de motifs augmente.
-
Complexité des modèles :
REGEXP
ou la recherche en texte intégral sont mieux adaptées aux modèles complexes.
Avant d'implémenter une table temporaire, il est recommandé de tester les performances de différentes approches en utilisant votre système de données et de base de données spécifique. Le profilage de vos requêtes peut vous aider à identifier les goulots d'étranglement et vous guider vers la solution la plus efficace. Souvent, la recherche REGEXP
ou en texte intégral offrira des performances supérieures par rapport à une approche par table temporaire.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

MySQL'sblobissuitable ForstoringBinaryDatawithInarelationDatabase, WhileLenosqloloptionsLikEmongoDB, redis et Cassandraofferflexible, ScalablesButions forununstructureddata.blobissimplerbutcanslowdownporduit

ToaddauserRinmysql, utilisation: CreateUser'Username '@' host'identifiedBy'password '; ici'showtodoitsecurely: 1) ChoosetheHostCarelyToCon trolaccess.2) setResourcelimits withoptionslikemax_queries_per_hour.3) usestrong, uniquepasswords.4) Enforcessl / tlsconnectionwith

ToavoidcomMonmistakeswithstringDatatyPesInmysql, compréhension de compréhension, chooseTherightType, andManageEncodingAndCollationSettingSeffectively.1) usECHARFORFIXED-LEGLINGSTRING

MySQLoffersEchar, Varchar, Text, andDenumForstringData.USECHARFORFIXED-LEGLINGSTRINGS, VARCHARERFORVARVARIABLE, TEXT FORLARGER Text, andEnUmForForCingDataEgrityWithaetofValues.

L'optimisation des demandes MySqlBlob peut être effectuée via les stratégies suivantes: 1. Réduire la fréquence de la requête BLOB, utiliser les demandes indépendantes ou retarder le chargement; 2. Sélectionnez le type BLOB approprié (tel que TinyBlob); 3. Séparez les données BLOB en tables séparées; 4. Compressez les données BLOB à la couche d'application; 5. Indexez les métadonnées blob. Ces méthodes peuvent efficacement améliorer les performances en combinant la surveillance, la mise en cache et la rupture de données dans les applications réelles.

La maîtrise de la méthode d'ajout d'utilisateurs de MySQL est cruciale pour les administrateurs et les développeurs de la base de données car il garantit le contrôle de sécurité et d'accès de la base de données. 1) Créez un nouvel utilisateur à l'aide de la commande CreateUser, 2) Attribuer des autorisations via la commande Grant, 3) Utilisez FlushPrivileges pour vous assurer que les autorisations prennent effet, 4) Audit régulièrement et nettoyez les comptes d'utilisateurs pour maintenir les performances et la sécurité.

ChooseCharForfixed-LengthData, Varcharforvariable-LengthData, andTextForLargetExtFields.1) ChariseFicientForConsistent-LengthDatalikEcodes.2)

Les meilleures pratiques pour gérer les types de données de chaîne et les index dans MySQL incluent: 1) la sélection du type de chaîne approprié, tel que le char pour la longueur fixe, le varchar pour la longueur variable et le texte pour un grand texte; 2) Soyez prudent dans l'indexation, évitez de sur-indexer et créez des index pour les requêtes communes; 3) Utilisez des index de préfixe et des index de texte complet pour optimiser les recherches de chaînes longues; 4) Surveiller et optimiser régulièrement les index pour maintenir les index petits et efficaces. Grâce à ces méthodes, nous pouvons équilibrer les performances de lecture et d'écriture et d'améliorer l'efficacité de la base de données.


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