InnoDB は全文検索のような機能を利用できますか?
複数の検索文字列を検索する場合、複数の LIKE 演算子を使用した単純なクエリは非効率になる可能性があります。 Sphinx などの外部ツールを利用せずに InnoDB テーブルでこの問題を解決するには、MyISAM フルテキスト テーブルを採用して InnoDB テーブルにインデックスを戻すことを検討してください。
データベース スキーマ
ストレージ エンジンとして InnoDB を使用するデータベース:
CREATE TABLE users (...) ENGINE=INNODB; CREATE TABLE forums (...) ENGINE=INNODB; CREATE TABLE threads ( forum_id SMALLINT UNSIGNED NOT NULL, thread_id INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, user_id INT UNSIGNED NOT NULL, subject VARCHAR(255) NOT NULL, -- Desired search field created_date DATETIME NOT NULL, next_reply_id INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, view_count INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (forum_id, thread_id) -- Composite clustered PK index ) ENGINE=INNODB;
次に、 MyISAM を使用した全文検索テーブル:
CREATE TABLE threads_ft ( forum_id SMALLINT UNSIGNED NOT NULL, thread_id INT UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0, subject VARCHAR(255) NOT NULL, FULLTEXT (subject), -- Fulltext index on subject PRIMARY KEY (forum_id, thread_id) -- Composite non-clustered index ) ENGINE=MYISAM;
検索ストアド プロシージャ
最後に、全文検索用のストアド プロシージャを作成します:
DROP PROCEDURE IF EXISTS ft_search_threads; DELIMITER # CREATE PROCEDURE ft_search_threads ( IN p_search VARCHAR(255) ) BEGIN SELECT t.*, f.title AS forum_title, u.username, MATCH(tft.subject) AGAINST (p_search IN BOOLEAN MODE) AS rank FROM threads_ft tft INNER JOIN threads t ON tft.forum_id = t.forum_id AND tft.thread_id = t.thread_id INNER JOIN forums f ON t.forum_id = f.forum_id INNER JOIN users u ON t.user_id = u.user_id WHERE MATCH(tft.subject) AGAINST (p_search IN BOOLEAN MODE) ORDER BY rank DESC LIMIT 100; END; CALL ft_search_threads('+innodb +clustered +index');
これらの変更により、外部ツールに頼ることなく、InnoDB テーブルにフルテキストのような検索機能を効果的に実装できます。解決策。
以上がInnoDB テーブルは外部ツールなしで全文検索機能を利用できますか?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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