mysql では、「SELECT」ステートメントと LIKE キーワードを使用して、指定した文字列を含むデータをクエリできます。LIKE キーワードは主に、一致するフィールドで指定されたコンテンツを検索するために使用されます。構文「SELECT」フィールド名 FROM テーブル名 WHERE フィールド名 [NOT] LIKE 'string';"。
このチュートリアルの動作環境: Windows7 システム、mysql8 バージョン、Dell G3 コンピューター。
mysql では、「SELECT」ステートメントと LIKE キーワードを使用して、指定した文字列を含むデータをクエリできます。
LIKE キーワードは主に、一致フィールドで指定されたコンテンツを検索するために使用されます。構文形式は次のとおりです:
[NOT] LIKE '字符串'
そのうち:
NOT: オプションのパラメータ。フィールドの内容が指定された文字列と一致しない場合に条件が満たされます。 。
文字列: 照合する文字列を指定します。 「文字列」には完全な文字列を指定することも、ワイルドカード文字を含めることもできます。
LIKE キーワードは、パーセント記号「%」とアンダースコア「_」のワイルドカード文字をサポートします。
ワイルドカードは特別なステートメントであり、主にファジー クエリに使用されます。実際の文字が不明な場合、またはフルネームを入力するのが面倒な場合は、ワイルドカードを使用して 1 つ以上の実際の文字を置き換えることができます。
「SELECT」ステートメントでの LIKE キーワードの使用例
with " %
" ワイルドカード クエリ
"%" は、MySQL で最も一般的に使用されるワイルドカード文字です。任意の長さの文字列を表すことができます。文字列は 0 です。たとえば、a%b は、文字 a で始まり文字 b で終わる任意の長さの文字列を表します。この文字列は、ab、acb、accb、acrb などの文字列を表すことができます。
例 1
tb_students_info テーブルで、文字「T」で始まるすべての学生名を検索します。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです。
mysql> SELECT name FROM tb_students_info -> WHERE name LIKE 'T%'; +--------+ | name | +--------+ | Thomas | | Tom | +--------+ 2 rows in set (0.12 sec)
ご覧のとおり、文字「T」で始まる学生名のみがクエリ結果で返されます。
注: 一致する文字列は一重引用符または二重引用符で囲む必要があります。
NOT LIKE
文字列が一致しない場合に条件が満たされることを示します。
例 2
tb_students_info テーブルで、文字「T」で始まらないすべての学生名を検索します。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです。
mysql> SELECT NAME FROM tb_students_info -> WHERE NAME NOT LIKE 'T%'; +-------+ | NAME | +-------+ | Dany | | Green | | Henry | | Jane | | Jim | | John | | Lily | | Susan | +-------+ 8 rows in set (0.00 sec)
ご覧のとおり、クエリ結果は文字「T」で始まらない学生の名前を返します。
例 3
tb_students_info テーブルで、文字「e」を含むすべての学生名を検索します。SQL ステートメントと実行結果は次のとおりです。
mysql> SELECT name FROM tb_students_info -> WHERE name LIKE '%e%'; +-------+ | name | +-------+ | Green | | Henry | | Jane | +-------+ 3 rows in set (0.00 sec)
ご覧のとおり、文字「e」を含むすべての生徒名がクエリ結果で返されます。
「」ワイルドカード文字を含むクエリ
例 4
tb_students_info テーブルで、文字「y」で終わり、「y」の前に 4 文字だけあるすべての学生名を検索します。SQL ステートメント実行結果は以下の通りです。mysql> SELECT name FROM tb_students_info -> WHERE name LIKE '____y'; +-------+ | name | +-------+ | Henry | +-------+ 1 row in set (0.00 sec)LIKE は大文字と小文字を区別します デフォルトでは、LIKE キーワードは文字を照合するときに大文字と小文字を区別しません。大文字と小文字を区別する必要がある場合は、BINARY キーワードを追加できます。
例 5
tb_students_info テーブルで、文字「t」で始まるすべての学生名を検索します。SQL ステートメントと操作では、大文字と小文字が区別されます。以下の通り。mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE name LIKE 't%'; +--------+ | name | +--------+ | Thomas | | Tom | +--------+ 2 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT name FROM tb_students_info WHERE name LIKE BINARY 't%'; Empty set (0.01 sec)結果からわかるように、大文字と小文字を区別すると、「Tom」や「Thomas」などのレコードは照合されなくなります。
[関連する推奨事項: mysql ビデオ チュートリアル
]###以上がmysqlで指定した文字列を含むデータをクエリ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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