SQL 'LIKE' と '=' のパフォーマンス: 包括的な分析
はじめに
SQL クエリで「LIKE」演算子を使用するか「=」演算子を使用するかの選択は、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。一般に、ワイルドカードを使用する場合、「=」は「LIKE」よりも高速であると考えられます。ただし、このルールには例外があり、パフォーマンスへの影響が逆転する可能性があります。
特定のケース分析
特定のコンテキストで、列に含まれる異なる数が限られている場合固定識別子であり、目的は特定の識別子に一致する行を選択することであるため、「LIKE」演算子は実際には、 '='.
-
'LIKE' 演算子:
- 一致を見つけるには最初の数文字をテストするだけで済みます。
- 提供された例 (「abc%」のような値) では、最初の 3 つだけを比較します。文字。
-
'=' 演算子:
- 文字列全体を比較する必要があります。
- In提供された例 (value = 'abcdefghijklmn') では、15 文字全体を比較します。 string.
この分析に基づくと、特にデータ セット サイズが小さいことを考慮すると、この特定の状況では 'LIKE' のパフォーマンスが向上すると予想されます。
インデックスの使用に関する考慮事項
実際には、インデックスの使用がパフォーマンスに与える影響も考慮する必要があります。 考慮された。引用されたリソースで概説されているルールによると、
- '=' はインデックス シークを使用する可能性が高く、その結果、フィールドのインデックス作成時のパフォーマンスが向上します。
- 'LIKE'ワイルドカードなし ('%' の可能性があるパラメーターなど) は、'=' と同じくらいインデックスを使用します。
- 'LIKE'先頭にワイルドカードを使用すると、インデックスが使用される可能性は低くなりますが、それでもインデックス スキャンが実行される可能性があります。最初に文字列を指定し、その後にワイルドカードを指定した
- 'LIKE' は、インデックス シークを使用して開始文字を見つけてから、正確なスキャンを実行する可能性があります。 match scan.
結論として、ワイルドカードを使用する場合、一般的に「=」は「LIKE」より高速ですが、特定の状況では「LIKE」の方が優れている可能性があります。文字列の先頭にワイルドカードを使用して、限られた固定識別子のセットをクエリする場合など、パフォーマンスが低下します。いつものように、特定のクエリに対する最適なアプローチを決定するには、特定のコンテキストでのテストが重要です。
以上がSQL `LIKE` と `=`: `LIKE` が `=` よりも優れているのはどのような場合ですか?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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MySQL関数は、データ処理と計算に使用できます。 1.基本的な使用には、文字列処理、日付計算、数学操作が含まれます。 2。高度な使用法には、複数の関数を組み合わせて複雑な操作を実装することが含まれます。 3.パフォーマンスの最適化では、Where句での機能の使用を回避し、GroupByおよび一時テーブルを使用する必要があります。

MySQLでデータを挿入するための効率的な方法には、次のものが含まれます。1。insertInto ...値構文、2。LoadDatainFileコマンドの使用、3。トランザクション処理の使用、4。バッチサイズの調整、5。Insurtignoreまたは挿入の使用...

MySQLでは、AlterTabletable_nameaddcolumnnew_columnvarchar(255)afterexisting_columnを使用してフィールドを追加し、andtabletable_namedopcolumncolumn_to_dropを使用してフィールドを削除します。フィールドを追加するときは、クエリのパフォーマンスとデータ構造を最適化する場所を指定する必要があります。フィールドを削除する前に、操作が不可逆的であることを確認する必要があります。オンラインDDL、バックアップデータ、テスト環境、および低負荷期間を使用したテーブル構造の変更は、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスです。


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