InnoDB 上のフルテキストのような機能を使用した MySQL データの検索
InnoDB テーブルの文字列検索に "LIKE" を使用する従来のアプローチには問題があります。パフォーマンスの制限と、各検索語を個別に確認する必要があるためです。検索機能を強化するには、InnoDB テーブルでの全文検索を模倣するソリューションが望ましいです。
解決策: インデックス作成に別個の MyISAM テーブルを利用する
このアプローチには、別個の MyISAM テーブルを作成することが含まれます。 InnoDB テーブルをミラーリングする MyISAM テーブル。 MyISAM テーブルには、「FULLTEXT」キーワードでインデックス付けされた追加の列が含まれています。この MyISAM テーブルに行データを設定することで、フルテキストのような高速な検索機能をサポートするインデックスを効率的に作成できます。
実装
次の例を考えてみましょう。
-- InnoDB tables CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(255), PRIMARY KEY (id)); CREATE TABLE forums (id INT, name VARCHAR(255), PRIMARY KEY (id)); CREATE TABLE threads (id INT, subject VARCHAR(255), user_id INT, forum_id INT, PRIMARY KEY (id)); -- MyISAM fulltext table CREATE TABLE threads_ft (id INT, subject VARCHAR(255), FULLTEXT(subject), PRIMARY KEY (id));
同期中データ
MyISAM フルテキスト テーブルを最新の状態に保つには、トリガー、バッチ更新、またはその他の適切なメカニズムを使用できます。
検索クエリの実行
全文のような検索を実行できるようになりましたクエリ:
-- Stored procedure for searching CREATE PROCEDURE ft_search_threads(IN p_search VARCHAR(255)) BEGIN SELECT * FROM threads_ft WHERE MATCH(subject) AGAINST (p_search IN BOOLEAN MODE) ORDER BY RANK() DESC; END; -- Example query CALL ft_search_threads('keyword1 keyword2 keyword3');
利点
このアプローチには次の利点があります:
- Sphinx のオーバーヘッドのないフルテキストのような検索機能または他の外部ツール
- 「LIKE」と比較して高速な検索パフォーマンスクエリ
- 実装とメンテナンスの簡素化
以上がMySQL の InnoDB テーブルでフルテキストのような検索を実現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。

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

toaddauserinmysql、使用:createuser'username '@' host'identifidedby'password '; here'showtodoitsely:1)chosehostcarefilytoconを選択しますTrolaccess.2)setResourcelimitslikemax_queries_per_hour.3)usestrong、uniquasswords.4)endforcessl/tlsconnectionswith

toavoidcommonMonmistakeswithStringDatatypesinmysql、undultingStringTypenuste、choosetherightType、andManageEncodingandCollationsEttingtingive.1)Usecharforfixed-LengthStrings、Varcharforaible Length、AndText/Blobforlardata.2)setCurrectCherts

mysqloffersechar、varchar、Text、anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings、varcharerforvariable-length、text forlarger text、andenumforenforcingdataantegritywithaetofvalues。

MySQLBlob要求の最適化は、次の戦略を通じて実行できます。1。ブロブクエリの頻度を減らす、独立した要求の使用、または読み込みの遅延。 2。適切なブロブタイプ(TinyBlobなど)を選択します。 3。ブロブデータを別々のテーブルに分離します。 4.アプリケーションレイヤーでBLOBデータを圧縮します。 5.ブロブメタデータをインデックスします。これらの方法は、実際のアプリケーションでの監視、キャッシュ、データシェルディングを組み合わせることにより、パフォーマンスを効果的に改善できます。

MySQLユーザーを追加する方法を習得することは、データベース管理者と開発者にとって重要です。これは、データベースのセキュリティとアクセス制御を保証するためです。 1)CreateUserコマンドを使用して新しいユーザーを作成し、2)付与コマンドを介してアクセス許可を割り当て、3)FlushPrivilegesを使用してアクセス許可を有効にすることを確認します。

choosecharforfixed-lengthdata、varcharforvariable-lengthdata、andtextforlargetextfields.1)chariseffienceforconsistent-lengthdatalikecodes.2)varcharsuitsvariaible-lengthdatalikenames、balancingflexibilityandperformance.3)Textisidealforforforforforforforforforforforidex

MySQLの文字列データ型とインデックスを処理するためのベストプラクティスには、次のものが含まれます。1)固定長のchar、可変長さのvarchar、大規模なテキストのテキストなどの適切な文字列タイプを選択します。 2)インデックス作成に慎重になり、インデックスを避け、一般的なクエリのインデックスを作成します。 3)プレフィックスインデックスとフルテキストインデックスを使用して、長い文字列検索を最適化します。 4)インデックスを定期的に監視および最適化して、インデックスを小さく効率的に保つ。これらの方法により、読み取りと書き込みのパフォーマンスをバランスさせ、データベースの効率を改善できます。


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