最近在做项目的时候遇到一个问题,就是在查找记录的时候输入关键字找出满足条件的记录。一开始是每一个字段一个关键字,后面感觉有的查找的时候会涉及到6个甚至更多的字段,感觉在查找的时候相当困难。网上找了很久,想找到一种能够不需要指定字段就可以全表
最近在做项目的时候遇到一个问题,就是在查找记录的时候输入关键字找出满足条件的记录。一开始是每一个字段一个关键字,服务器空间,后面感觉有的查找的时候会涉及到6个甚至更多的字段,感觉在查找的时候相当困难。网上找了很久,想找到一种能够不需要指定字段就可以全表搜索的方法,可惜一直没找到,最后找到一个折中的办法:在每一个表中定义一个字段,这个字段存储其他所有字段的和,然后查找的时候就只要匹配这个字段就行了。
下面是实现思路:
因为在每条数据插入和修改的时候需要往这个字段中插入值或者是更新这个字段,而如果靠代码来控制的话会非常麻烦:你必须时时刻刻记得在哪里插入数据了,又在哪里修改了数据。最后想到了触发器,直接在数据库中建立一个触发器。
触发器语句如下:
Create trigger [GECOAssets_Trigger]
on [dbo].[GECOAssets] for
insert,update
as
Update GECOAssets Set
SumText=isnull(SourceID,'') +'∩'+isnull(SourceName,'')+'∩'+isnull(StateNow,'')+'∩'+isnull(BuyDepartment,'')+'∩'+isnull(Factory,'')
+'∩'+isnull(SourceType,'')+'∩'+isnull(BackInfo,'')
这样原本以为已经大功告成了,最后测试的时候发现,只要插入一条数据,或者表中的某个字段的值发生改变,所有的SumText的值都会被重新更新或者插入,美国空间,当数据量很大的时候或者数据更新插入很频繁的时候,势必给数据库造成很大的压力。
这时我突然想起了当初学Orace的时候老师讲过的行级触发器,于是百度、谷歌找了很久,最后得出的结论是:MS SQLServer不支持行级触发器。这下让我很受打击啊,毕竟自己觉得还不错的方法就这样被终结了,心情极度郁闷。不过,不抛弃不放弃是我的座右铭,于是死磕继续百度、谷歌,最后发现,在插入和更新数据的时候,会有一个表叫做inserted,而这个表会存储你更新时候的数据,这样,我灵光一闪:那这个表中肯定就会存储这条记录的ID值,只要能取到ID的值,想必就可以指定更新某一条记录了,也就可以实现行级触发器的效果了,我抱着试试看的心态把触发器改成了如下:
Alter trigger [GECOAssets_Trigger]
on [dbo].[GECOAssets] for
insert,update
as
Update GECOAssets Set
SumText=isnull(SourceID,'') +'∩'+isnull(SourceName,'')+'∩'+isnull(StateNow,'')+'∩'+isnull(BuyDepartment,'')+'∩'+isnull(Factory,'')
+'∩'+isnull(SourceType,'')+'∩'+isnull(BackInfo,'') where ID in (select ID from inserted)
果不其然,完美地实现了行级触发器的效果,至此就可以全表不指定字段(当然还是需要指定SumText字段的)搜索了,感觉虽然不是什么完美的解决方案,香港空间,但是毕竟还是比较理想的实现了想要的效果。不知道各位有没有更好的解决办法,或者说有没有第三方的组件来实现全表关键字搜索或者更牛的多表联合关键字搜索呢?
如果有的话,各位不要吝啬哦,小弟这厢有礼了...

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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