アクセントを無視した検索に対する PostgreSQL のアプローチ
一部のデータベース (Microsoft SQL Server など) とは異なり、PostgreSQL はアクセントを区別しない照合順序をネイティブにサポートしません。 PostgreSQL 12 では、大文字と小文字とアクセントを区別しない非決定的な ICU 照合が導入されましたが、これらにはパフォーマンスのトレードオフと操作上の制限が伴います。
PostgreSQL でのアクセントを区別しないクエリの戦略
PostgreSQL でアクセントを区別しない検索を実現するためのメソッドがいくつかあります。
1. unaccent
モジュール:
このモジュールは、文字列からアクセントを削除する unaccent()
関数を提供します。 これにより、次のようなクエリが可能になります。
SELECT * FROM users WHERE unaccent(name) = unaccent('João');
ただし、unaccent()
は IMMUTABLE ではないため、式インデックスでの使用が妨げられ、合字 (例: 'ā') は展開されません。
2.最適化された C 関数ラッパー:
unaccent()
の制限に対処するためのより効率的な解決策には、IMMUTABLE C 関数ラッパーの作成が含まれます。
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.f_unaccent(text) RETURNS text LANGUAGE sql IMMUTABLE PARALLEL SAFE STRICT RETURN public.immutable_unaccent(regdictionary 'public.unaccent', );
これにより、式インデックスの作成が可能になります:
CREATE INDEX users_unaccent_name_idx ON users(public.f_unaccent(name));
クエリではラップされた関数が使用されます。
SELECT * FROM users WHERE f_unaccent(name) = f_unaccent('João');
3.パターンマッチングと合字に pg_trgm
を利用する:
より柔軟なパターン マッチングと合字処理のために、トライグラム インデックスを備えた pg_trgm
モジュールが強力なソリューションを提供します。 トライグラム GIN インデックスにより、大文字と小文字を区別しない検索と類似性検出が可能になります。
CREATE INDEX users_unaccent_name_trgm_idx ON users USING gin (f_unaccent(name) gin_trgm_ops); SELECT * FROM users WHERE f_unaccent(name) LIKE ('%' || f_unaccent('João') || '%');
pg_trgm
インデックスは標準の B ツリー インデックスよりも多くのリソースを消費することに注意してください。
最適なアプローチの選択は、アプリケーションの特定のニーズに依存し、クエリのパフォーマンスとインデックスのメンテナンス コストおよび合字処理の要件のバランスを考慮します。
以上がPostgreSQL でアクセントを無視した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。

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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