MyISAM とストアド プロシージャを使用した InnoDB での全文検索
InnoDB テーブルで全文検索を実行する迅速かつ効率的な方法を見つけると、挑戦してください。 Sphinx などのツールが解決策を提供しますが、この記事では MyISAM とストアド プロシージャを使用した純粋な MySQL アプローチを検討します。
課題
複数の文字列を検索する単純なクエリLIKE ステートメントを使用する行は、パフォーマンスが遅いため問題が発生する可能性があります。
SELECT ... WHERE row LIKE '%some%' OR row LIKE '%search%' OR row LIKE '%string%'
解決策
提案された解決策には、InnoDB テーブルにインデックスを付ける MyISAM フルテキスト テーブルを作成することが含まれます。これにより、検索が必要な特定の列 (件名など) にインデックスを付けることができます。
データベース構造
InnoDB テーブルは、ユーザーやユーザーなどのプライマリ データに対して定義されます。
create table users (...) engine=innodb; create table forums (...) engine=innodb; create table threads ( ... subject varchar(255) not null, -- column we want to search ... ) engine=innodb;
MyISAM フルテキスト テーブル (threads_ft など) は検索を提供します。 Index.
create table threads_ft ( ... subject varchar(255) not null, fulltext (subject), -- fulltext index on subject ... ) engine=myisam;
ストアド プロシージャ
ストアド プロシージャ (例: ft_search_threads) は、検索語を入力として受け入れ、MyISAM フルテキスト インデックスを使用して検索を実行します。次に、結果を InnoDB テーブルと結合して、必要なデータを取得します。
create procedure ft_search_threads ( in p_search varchar(255) ) begin ... select t.*, ... from threads_ft tft ... match(tft.subject) against (p_search in boolean mode) ... order by rank desc ... end;
使用例
ストアド プロシージャは、PHP アプリケーションまたはコマンドライン ツール:
call ft_search_threads('+innodb +clustered +index');
この例では、検索語に一致するスレッド テーブルの上位 100 件の結果が返されます。 "innodb クラスター化インデックス。"
このアプローチを利用すると、パフォーマンスを損なうことなく、InnoDB テーブルでフルテキストのような検索機能を実現できます。これには、インデックスを作成するための専用の MyISAM テーブルを作成し、検索とデータ取得を実行するストアド プロシージャを作成することが含まれます。
以上がMyISAM とストアド プロシージャを使用して InnoDB テーブルで効率的な全文検索を実行するにはどうすればよいですか?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。

tograntpermissionstonewmysqlusers、フォローステープ:1)Accessmysqlasauserwithsufthiveerprivileges、2)createanewuser withthecreateusercommand、3)usethegrantcommandtospecifypermissionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionselect、挿入、挿入、挿入、更新、4)

toadduusersinmysqucrectivally andcurally、soflowthesteps:1)usethecreateuserstatementtoaddanewuser、指定するhostandastrongpassword.2)補助金を使用して、補助金を使用して、補助すること、

toaddanewuserwithpermissionsinmysql、followthesesteps:1)createtheuserwithcreateuser'newuser '@' localhost'identifiedifiedifiedifiedby'pa ssword ';。2)grantreadacestoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';。3)grantwriteaccessto '

MySQLの文字列データ型には、CHAR、VARCHAR、バイナリ、Varbinary、BLOB、およびテキストが含まれます。照合は、文字列の比較とソートを決定します。 1.Charは固定長の文字列に適しており、Varcharは可変長文字列に適しています。 2.バイナリとVarbinaryはバイナリデータに使用され、BLOBとテキストは大規模なオブジェクトデータに使用されます。 3. UTF8MB4_UNICODE_CIなどのルールのソートは、高度と小文字を無視し、ユーザー名に適しています。 UTF8MB4_BINは症例に敏感であり、正確な比較が必要なフィールドに適しています。

最適なMySQLVarcharの列の長さの選択は、データ分析に基づいており、将来の成長を検討し、パフォーマンスの影響を評価し、文字セットの要件を評価する必要があります。 1)データを分析して、典型的な長さを決定します。 2)将来の拡張スペースを予約します。 3)パフォーマンスに対する大きな長さの影響に注意してください。 4)ストレージに対する文字セットの影響を考慮します。これらの手順を通じて、データベースの効率とスケーラビリティを最適化できます。

mysqlblobshavelimits:tinyblob(255bytes)、blob(65,535bytes)、mediumblob(16,777,215bytes)、andlongblob(4,294,967,295bytes).tousebl難易度:1)PROFFORMANCESANDSTORERGEBLOBSEXTERNALLY;

MySQLでユーザーの作成を自動化するための最良のツールとテクノロジーには、次のものがあります。1。MySQLWorkBench、中小サイズの環境に適した、使いやすいがリソース消費量が高い。 2。アンシブル、マルチサーバー環境に適した、シンプルだが急な学習曲線。 3.カスタムPythonスクリプト、柔軟性がありますが、スクリプトセキュリティを確保する必要があります。 4。大規模な環境に適した人形とシェフ、複雑ですがスケーラブル。選択する際には、スケール、学習曲線、統合のニーズを考慮する必要があります。

はい、youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1)converttheblobtoautf-8stringwithconvert function andsearchusinglike.2)


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