LIKE 条件と IN 条件を使用したパラメータ化されたクエリ
.Net でのパラメータ化されたクエリの使用は、通常、次の例に示すように特定のパターンに従います。
SqlCommand comm = new SqlCommand(@" SELECT * FROM Products WHERE Category_ID = @categoryid ", conn); comm.Parameters.Add("@categoryid", SqlDbType.Int); comm.Parameters["@categoryid"].Value = CategoryID;
ただし、IN や LIKE などの条件を使用してより複雑なクエリを実行すると、
IN 条件と LIKE 条件の実装
カンマ区切りの文字列として保存されたカテゴリ ID のリストと、特殊文字が含まれる可能性のある製品名がある場合を考えてみましょう。このシナリオのパラメータ化されたクエリを構築するには:
-
IN 条件を分解します: カンマ区切りのカテゴリ ID 文字列を整数の配列に変換します。
int[] categoryIDs = Array.ConvertAll(CategoryIDs.Split(','), int.Parse);
-
パラメータの生成names: 一連のパラメーター名を作成します (例: @p0、@p1、@p2 など)。
string[] parameters = new string[categoryIDs.Length]; for (int i = 0; i
-
コマンドにパラメーターを追加します。 : 対応するカテゴリ ID をそのパラメータとしてコマンドに追加します。 value.
for (int i = 0; i
-
IN 条件を作成します: クエリの IN 句内でパラメータ名をカンマ区切りの文字列に結合します。
WHERE Category_ID IN (" + string.Join(",", parameters) + ")
-
「いいね」を処理する条件: ワイルドカード文字と入力文字列を使用して、LIKE 条件をパラメータ化します。
OR name LIKE @name
ここで、@name は、入力文字列を値としてコマンドに追加されるパラメータです。
すべてをまとめると、パラメーター化されたクエリは次のようになります。
string Name = "someone"; int[] categoryIDs = new int[] { 238, 1138, 1615, 1616, 1617, 1618, 1619, 1620, 1951, 1952 }; SqlCommand comm = conn.CreateCommand(); string[] parameters = new string[categoryIDs.Length]; for(int i=0;i<categoryids.length parameters comm.parameters.addwithvalue categoryids comm.commandtext="SELECT * FROM Products WHERE Category_ID IN (" string.join or name like><p>Thisこのアプローチでは、適切なパラメータ化で IN 条件と LIKE 条件の両方に対処する、完全にパラメータ化されたクエリを作成します。</p></categoryids.length>
以上が.NET で LIKE 条件と IN 条件を含むパラメーター化されたクエリを効果的に使用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。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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