전체 텍스트 색인 문제: "FULLTEXT 색인 일치 열 목록을 찾을 수 없음" 문제 해결
테이블에서 용어를 검색하려고 할 때 FULLTEXT 인덱스를 사용하면 "열 목록과 일치하는 FULLTEXT 인덱스를 찾을 수 없습니다."라는 오류가 발생할 수 있습니다. 이는 사용 중인 인덱스가 MATCH 절에 지정된 열과 올바르게 정렬되지 않음을 나타냅니다.
이 문제를 해결하려면 FULLTEXT 인덱스의 구성을 검사하고 동일한 수의 열이 포함되어 있는지 확인해야 합니다. 열은 MATCH 절에 언급된 것과 동일한 순서로 지정됩니다.
주어진 예에서 검색 쿼리는 'Skoda'라는 용어에 대해 브랜드 열을 일치시키려고 시도합니다. 그러나 테이블에 정의된 FULLTEXT 인덱스에는 브랜드를 포함한 여러 열이 포함되어 있습니다. 인덱스와 MATCH 절 간의 불일치로 인해 오류가 발생합니다.
이 문제를 해결하려면 다음 명령을 실행하세요.
ALTER TABLE products ADD FULLTEXT(brand);
이렇게 하면 특별히 다음 항목만 포함하는 새 FULLTEXT 인덱스가 생성됩니다. 브랜드 칼럼. 새 인덱스가 생성되면 오류 없이 검색 작업을 수행할 수 있습니다.
이 문제가 재발하지 않도록 하려면 항상 FULLTEXT 인덱스에 동일한 수의 열이 포함되어 있는지 확인하세요. MATCH 절에 지정된 열과 동일한 순서입니다. 이렇게 하면 적절한 인덱스 활용과 효율적인 검색 결과가 보장됩니다.
위 내용은 FULLTEXT 인덱스 오류: \'열 목록과 일치하는 FULLTEXT 인덱스를 찾을 수 없습니다\'를 수정하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

MySQL 느린 쿼리를 최적화하려면 SlowQueryLog 및 Performance_Schema를 사용해야합니다. 1. SlowQueryLog 및 Set Stresholds를 사용하여 느린 쿼리를 기록합니다. 2. Performance_schema를 사용하여 쿼리 실행 세부 정보를 분석하고 성능 병목 현상을 찾고 최적화하십시오.

MySQL 및 SQL은 개발자에게 필수적인 기술입니다. 1.MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템이며 SQL은 데이터베이스를 관리하고 작동하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 2.MYSQL은 효율적인 데이터 저장 및 검색 기능을 통해 여러 스토리지 엔진을 지원하며 SQL은 간단한 문을 통해 복잡한 데이터 작업을 완료합니다. 3. 사용의 예에는 기본 쿼리 및 조건 별 필터링 및 정렬과 같은 고급 쿼리가 포함됩니다. 4. 일반적인 오류에는 구문 오류 및 성능 문제가 포함되며 SQL 문을 확인하고 설명 명령을 사용하여 최적화 할 수 있습니다. 5. 성능 최적화 기술에는 인덱스 사용, 전체 테이블 스캔 피하기, 조인 작업 최적화 및 코드 가독성 향상이 포함됩니다.

MySQL 비동기 마스터 슬레이브 복제는 Binlog를 통한 데이터 동기화를 가능하게하여 읽기 성능 및 고 가용성을 향상시킵니다. 1) 마스터 서버 레코드는 Binlog로 변경됩니다. 2) 슬레이브 서버는 I/O 스레드를 통해 Binlog를 읽습니다. 3) 서버 SQL 스레드는 데이터를 동기화하기 위해 Binlog를 적용합니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL의 설치 및 기본 작업에는 다음이 포함됩니다. 1. MySQL 다운로드 및 설치, 루트 사용자 비밀번호를 설정하십시오. 2. SQL 명령을 사용하여 CreateAbase 및 CreateTable과 같은 데이터베이스 및 테이블을 만듭니다. 3. CRUD 작업을 실행하고 삽입, 선택, 업데이트, 명령을 삭제합니다. 4. 성능을 최적화하고 복잡한 논리를 구현하기 위해 인덱스 및 저장 절차를 생성합니다. 이 단계를 사용하면 MySQL 데이터베이스를 처음부터 구축하고 관리 할 수 있습니다.

innodbbufferpool은 데이터와 색인 페이지를 메모리에로드하여 MySQL 데이터베이스의 성능을 향상시킵니다. 1) 데이터 페이지가 버퍼 풀에로드되어 디스크 I/O를 줄입니다. 2) 더러운 페이지는 정기적으로 디스크로 표시되고 새로 고침됩니다. 3) LRU 알고리즘 관리 데이터 페이지 제거. 4) 읽기 메커니즘은 가능한 데이터 페이지를 미리로드합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.

전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.


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