MySQL 列文字列の一致: INSTR と LIKE
タイプ 'varchar'、'text の MySQL 列内の部分文字列を検索する場合'、または 'blob' を使用する場合、INSTR と LIKE という 2 つの一般的な検索方法が使用されます。しかし、どちらのアプローチがより効率的でしょうか?
質問の中心は、INSTR 関数を使用して指定された文字列の位置を特定する INSTR と、ワイルドカードを使用したパターン マッチングを利用する LIKE のどちらが最適であるかという点です。
パフォーマンスの比較
ベンチマークにより、フルテーブル スキャンでは、INSTR と LIKE はどちらも同様のパフォーマンスを示します:
INSTR( columnname, 'mystring' ) > 0: 5.54 sec columnname LIKE '%mystring%': 5.54 sec
ただし、インデックス付き列でプレフィックス検索を実行する場合、重要な違いが現れます:
Name LIKE 'search%': 3.88 sec
このシナリオでは、LIKE接尾辞のワイルドカードのみを使用すると、INSTR よりも大幅にパフォーマンスが向上します。
代替: FULLTEXT Search
INSTR と LIKE は両方とも文字列の一致に役立ちますが、部分文字列の検索では FULLTEXT 検索の効率が優れていることに注意することが重要です。インデックス付きの単語リストを活用し、特に大きな列を検索する場合に超高速のパフォーマンスを実現します。速度が最優先される場合は、FULLTEXT の採用を検討してください。
以上がMySQL 文字列マッチング: INSTR と LIKE: どちらが効率的ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

WebアプリケーションにおけるMySQLの主な役割は、データを保存および管理することです。 1.MYSQLは、ユーザー情報、製品カタログ、トランザクションレコード、その他のデータを効率的に処理します。 2。SQLクエリを介して、開発者はデータベースから情報を抽出して動的なコンテンツを生成できます。 3.MYSQLは、クライアントサーバーモデルに基づいて機能し、許容可能なクエリ速度を確保します。

MySQLデータベースを構築する手順には次のものがあります。1。データベースとテーブルの作成、2。データの挿入、および3。クエリを実行します。まず、createdAtabaseおよびcreateTableステートメントを使用してデータベースとテーブルを作成し、InsertINTOステートメントを使用してデータを挿入し、最後にSelectステートメントを使用してデータを照会します。

MySQLは、使いやすく強力であるため、初心者に適しています。 1.MYSQLはリレーショナルデータベースであり、CRUD操作にSQLを使用します。 2。インストールは簡単で、ルートユーザーのパスワードを構成する必要があります。 3.挿入、更新、削除、および選択してデータ操作を実行します。 4. Orderby、Where and Joinは複雑なクエリに使用できます。 5.デバッグでは、構文をチェックし、説明を使用してクエリを分析する必要があります。 6.最適化の提案には、インデックスの使用、適切なデータ型の選択、優れたプログラミング習慣が含まれます。

MySQLは初心者に適しています。1)インストールと構成、2)リッチラーニングリソース、3)直感的なSQL構文、4)強力なツールサポート。それにもかかわらず、初心者はデータベースの設計、クエリの最適化、セキュリティ管理、データのバックアップなどの課題を克服する必要があります。

はい、sqlisaprogramginglanguagespecializedfordatamanamanagement.1)それはdeclarative、focusingonwhattoachieveratherthanhow.2)

酸性属性には、原子性、一貫性、分離、耐久性が含まれ、データベース設計の基礎です。 1.原子性は、トランザクションが完全に成功するか、完全に失敗することを保証します。 2.一貫性により、データベースがトランザクションの前後に一貫性を保証します。 3.分離により、トランザクションが互いに干渉しないようにします。 4.永続性により、トランザクションの提出後にデータが永久に保存されることが保証されます。

MySQLは、データベース管理システム(DBMS)であるだけでなく、プログラミング言語にも密接に関連しています。 1)DBMSとして、MySQLはデータを保存、整理、取得するために使用され、インデックスを最適化するとクエリのパフォーマンスが向上する可能性があります。 2)SQLとPythonに埋め込まれたプログラミング言語とSQLalchemyなどのORMツールを使用すると、操作を簡素化できます。 3)パフォーマンスの最適化には、インデックス、クエリ、キャッシュ、ライブラリ、テーブル分割、およびトランザクション管理が含まれます。

MySQLはSQLコマンドを使用してデータを管理します。 1.基本コマンドには、select、挿入、更新、削除が含まれます。 2。高度な使用には、参加、サブクエリ、および集計関数が含まれます。 3.一般的なエラーには、構文、ロジック、パフォーマンスの問題が含まれます。 4。最適化のヒントには、インデックスの使用、Select*の回避、制限の使用が含まれます。


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