LIKE 句を含むクエリの最適なインデックス作成
LIKE 句を含むデータベース クエリを最適化する場合、最も効率的なインデックス戦略を決定するのは困難な場合があります。このシナリオでは、さまざまな演算子を利用し、LIKE 式を含む複雑なクエリが表示されます。
LIKE 演算子をパターンの先頭でワイルドカード文字とともに使用すると、データベースがインデックスの利点を活用できなくなります。 。ただし、指定されたクエリの 2 番目の LIKE 式はワイルドカードで始まっていないため、インデックスを使用できます。
このクエリを最適化するために、いくつかのインデックス作成オプションを検討します。
- タグ(名前、使用法ガイド)
- タグ(使用法ガイド, name)
- tags(name)
- tags(usage_guidance)
最適なインデックスの選択usage_guidance の複合インデックスです。名前。このインデックスにより、非ワイルドカード LIKE 式の効率的な検索操作が容易になり、クエリでインデックスを利用して実行を最適化できるようになります。
ただし、OR や などの他の演算子の存在に注意することが重要です。 IN は、クエリのパフォーマンスとインデックスの有効性に影響を与える可能性があります。実際のテーブル構造とサンプル データを提供すると、さらなる分析と潜在的なクエリの最適化が可能になります。
以上がLIKE 句とワイルドカード文字を使用してデータベース クエリを最適化する方法の詳細内容です。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。

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PHP Webインターフェイスを介してMySQLユーザーを追加すると、MySQLI拡張機能を使用できます。手順は次のとおりです。1。MySQLデータベースに接続し、MySQLI拡張機能を使用します。 2。ユーザーを作成し、CreateUserステートメントを使用し、パスワード()関数を使用してパスワードを暗号化します。 3. SQLインジェクションを防ぎ、MySQLI_REAL_ESCAPE_STRING()関数を使用してユーザー入力を処理します。 4.新しいユーザーに権限を割り当て、助成金ステートメントを使用します。

mysql'sblobissuitable forstoringbinarydatawithinarationaldatabase、whileenosqloptionslikemongodb、redis、andcassandraofferferulesions forunstructureddata.blobissimplerbutcanslowdowdowd withwithdata

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