


Effectuer une recherche sans distinction de casse dans la base de données Oracle
Les opérateurs de comparaison (tels que LIKE, =, etc.) dans la base de données Oracle sont sensibles à la casse par défaut. Cela peut présenter un défi lorsque vous devez rechercher des données sans tenir compte du cas. Pour résoudre ce problème, Oracle propose plusieurs méthodes permettant d'effectuer des recherches insensibles à la casse sans recourir aux index de texte intégral.
Méthode 1 : Conversion de cas
Vous pouvez utiliser la fonction UPPER() ou LOWER() pour forcer toutes les données à être dans la même casse. Par exemple :
select * from my_table where upper(column_1) = upper('my_string');
ou
select * from my_table where lower(column_1) = lower('my_string');
Cela peut nécessiter une analyse complète de la table si column_1
n'est pas indexé sur upper(column_1)
ou lower(column_1)
respectivement. Pour éviter cela, créez un index basé sur des fonctions :
create index my_index on my_table ( lower(column_1) );
Pour l'opérateur LIKE, ajoutez % autour de la chaîne de recherche :
select * from my_table where lower(column_1) LIKE lower('my_string') || '%';
Méthode 2 : Expression régulière
La fonction REGEXP_LIKE() introduite à partir d'Oracle 10g permet une recherche insensible à la casse en spécifiant le paramètre de correspondance 'i' :
select * from my_table where regexp_like(column_1, '^my_string$', 'i');
Pour l'utiliser comme opérateur d'égalité, spécifiez le début et la fin de la chaîne (en utilisant ^ et $) :
select * from my_table where regexp_like(column_1, '^my_string$', 'i');
Pour une recherche équivalente LIKE, supprimez ^ et $. Notez que la chaîne de recherche peut contenir des caractères interprétés différemment par le moteur d'expression régulière.
Méthode 3 : Configuration au niveau de la session
Le paramètre NLS_SORT définit l'ordre de tri des comparaisons, y compris = et LIKE. Vous pouvez activer le tri insensible à la casse pour toutes les requêtes d'une session en le définissant sur BINARY_CI :
alter session set nls_sort=BINARY_CI;
Vous pouvez également définir NLS_COMP sur LINGUISTIC pour forcer la comparaison des langues :
alter session set nls_comp=LINGUISTIC;
Pour améliorer les performances, vous pouvez créer un index de langue :
create index my_linguistc_index on my_table (NLSSORT(column_1, 'NLS_SORT = BINARY_CI'));
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.

MysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilityByDistritingDataacRossMultiplenodes.itUsEsthendBenginefordataReplication andfaultToleance, assurant la manière

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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