


MySQL : optimisation des recherches multi-chaînes dans des listes séparées par des virgules
La fonction find_in_set
de MySQL offre une approche simple pour rechercher des chaînes uniques dans des listes séparées par des virgules. Cependant, la recherche simultanée de plusieurs chaînes à l'aide de find_in_set
présente des limites importantes. Cet article explore ces limitations et présente une alternative supérieure utilisant les expressions régulières.
Les find_in_set
Lacunes
La principale limitation de find_in_set
est son incapacité à gérer plusieurs chaînes de recherche dans une seule requête. Cette restriction devient problématique lorsqu'il s'agit de grands ensembles de données ou de nombreux termes de recherche.
Une approche plus efficace : exploiter les expressions régulières
La suggestion d'enchaîner plusieurs find_in_set
appels à l'aide de l'opérateur OR est inefficace et devient vite lourde. Une solution beaucoup plus évolutive et efficace implique les capacités d'expression régulière de MySQL. La requête suivante le démontre :
WHERE CONCAT(",", `setcolumn`, ",") REGEXP ",(val1|val2|val3),"
Ici, setcolumn
fait référence à la colonne contenant votre liste séparée par des virgules, et val1
, val2
et val3
sont les chaînes que vous recherchez. L'opérateur REGEXP
vérifie si la chaîne concaténée (y compris les virgules de début et de fin) correspond au modèle d'expression régulière. Ce modèle recherche l'une des valeurs spécifiées, séparées par des virgules.
Avantages de la méthode Regexp
L'approche des expressions régulières offre plusieurs avantages clés :
-
Performances améliorées : Une seule correspondance d'expression régulière est nettement plus rapide que plusieurs
find_in_set
opérations, en particulier avec un nombre croissant de termes de recherche. - Évolutivité améliorée : Cette méthode évolue efficacement avec des ensembles de données plus volumineux, conservant ainsi les performances même lorsque la taille des données ou le nombre de chaînes de recherche augmente.
- Plus grande flexibilité : Il est simple d'adapter le modèle d'expression régulière pour s'adapter à diverses combinaisons de chaînes.
Cette solution basée sur les expressions rationnelles fournit une méthode plus robuste et efficace pour les recherches multi-chaînes dans des listes séparées par des virgules dans MySQL.
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!

Les procédures stockées sont des instructions SQL précompilées dans MySQL pour améliorer les performances et simplifier les opérations complexes. 1. Améliorer les performances: après la première compilation, les appels ultérieurs n'ont pas besoin d'être recompilés. 2. Améliorez la sécurité: restreignez l'accès à la table de données grâce au contrôle de l'autorisation. 3. Simplifier les opérations complexes: combinez plusieurs instructions SQL pour simplifier la logique de la couche d'application.

Le principe de travail du cache de requête MySQL consiste à stocker les résultats de la requête sélectionnée, et lorsque la même requête est à nouveau exécutée, les résultats mis en cache sont directement renvoyés. 1) Le cache de requête améliore les performances de lecture de la base de données et trouve des résultats mis en cache grâce aux valeurs de hachage. 2) Configuration simple, définissez query_cache_type et query_cache_size dans le fichier de configuration mysql. 3) Utilisez le mot-clé SQL_NO_CACH pour désactiver le cache de requêtes spécifiques. 4) Dans les environnements de mise à jour à haute fréquence, le cache de requête peut provoquer des goulots d'étranglement des performances et doit être optimisé pour une utilisation par la surveillance et l'ajustement des paramètres.

Les raisons pour lesquelles MySQL sont largement utilisées dans divers projets comprennent: 1. Haute performances et évolutivité, en prenant en charge plusieurs moteurs de stockage; 2. Facile à utiliser et à maintenir, configuration simple et outils riches; 3. Écosystème riche, attirant un grand nombre de supports d'outils communautaires et tiers; 4. Prise en charge multiplateforme, adaptée à plusieurs systèmes d'exploitation.

Les étapes de mise à niveau de la base de données MySQL incluent: 1. Sauvegarder la base de données, 2. Arrêtez le service MySQL actuel, 3. Installez la nouvelle version de MySQL, 4. Démarrez la nouvelle version du service MySQL, 5. Récupérez la base de données. Des problèmes de compatibilité sont nécessaires pendant le processus de mise à niveau, et des outils avancés tels que Perconatoolkit peuvent être utilisés pour les tests et l'optimisation.

Les politiques de sauvegarde MySQL incluent une sauvegarde logique, une sauvegarde physique, une sauvegarde incrémentielle, une sauvegarde basée sur la réplication et une sauvegarde cloud. 1. Logical Backup utilise MySQLDump pour exporter la structure et les données de la base de données, ce qui convient aux petites bases de données et aux migrations de versions. 2. Les sauvegardes physiques sont rapides et complètes en copie les fichiers de données, mais nécessitent la cohérence de la base de données. 3. La sauvegarde incrémentielle utilise la journalisation binaire pour enregistrer les modifications, ce qui convient aux grandes bases de données. 4. La sauvegarde basée sur la réplication réduit l'impact sur le système de production en sauvegarde du serveur. 5. Les sauvegardes cloud telles que Amazonrds fournissent des solutions d'automatisation, mais les coûts et le contrôle doivent être pris en compte. Lors de la sélection d'une politique, de la taille de la base de données, de la tolérance aux temps d'arrêt, du temps de récupération et des objectifs de points de récupération doit être pris en compte.

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L'optimisation de la conception du schéma de la base de données dans MySQL peut améliorer les performances par les étapes suivantes: 1. Optimisation d'index: Créer des index sur les colonnes de requête communes, équilibrant la surcharge de la requête et insertion des mises à jour. 2. Optimisation de la structure du tableau: Réduisez la redondance des données par normalisation ou anti-normalisation et améliorez l'efficacité d'accès. 3. Sélection du type de données: utilisez des types de données appropriés, tels que INT au lieu de Varchar, pour réduire l'espace de stockage. 4. Partionnement et sous-table: Pour les volumes de données importants, utilisez le partitionnement et la sous-table pour disperser les données pour améliorer l'efficacité de la requête et de la maintenance.

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