MySQL에서 악센트 구분 검색에 데이터 정렬 사용
MySQL에서 전체 텍스트 검색을 수행할 때 문자 악센트를 고려해야 할 수도 있습니다. 감광도. 이 상황에서는 질문에 제공된 예에서 알 수 있듯이 악센트가 있는 단어와 악센트가 없는 단어를 구별하려고 할 때 문제가 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하고 검색 시 악센트를 구분하도록 하려면 다음을 수행해야 합니다. 두 가지 옵션:
-
악센트 구분 선언 데이터 정렬:
utf8_bin과 같은 이진 데이터 정렬을 사용하려면 해당 필드의 데이터 정렬을 수정하세요. UTF-8로 인코딩된 바이트를 원시 데이터와 비교하여 악센트 구분이 적용됩니다.
ALTER TABLE words ALTER COLUMN word VARCHAR(10) COLLATE utf8_bin;
-
쿼리에서 대조 절 사용:
검색이 일반적으로 악센트를 구분하지 않지만 특정 쿼리에 대한 예외가 필요한 경우 문제가 있는 필드에 COLLATE 절을 추가할 수 있습니다. 쿼리:
SELECT * FROM `words` WHERE `word` = 'abád' COLLATE utf8_bin;
MySQL 8.0 및 향후 버전에 대한 추가 고려 사항:
- 항상 문자 집합을 시작 부분과 일치시킵니다. 데이터 정렬 이름입니다.
- _bin으로 끝나는 데이터 정렬 (예: utf8mb4_bin) 대소문자와 악센트를 모두 무시합니다.
- _as_(예: utf8mb4_as_ci)가 포함된 데이터 정렬은 악센트를 무시하지만 대소문자 구분은 유지합니다.
- 기본 문자 집합으로 utf8mb4를 사용하는 것이 좋습니다. 더 나은 유니코드 지원.
- 피하세요. 열 생성 또는 테이블 정의 중에 적절한 데이터 정렬을 지정하여 CONVERT()와 같은 변환 루틴을 사용합니다.
위 내용은 MySQL에서 악센트 구분 전체 텍스트 검색을 어떻게 수행할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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mysqloffersechar, varchar, text, anddenumforstringdata.usecharforfixed-lengthstrings, varcharerforvariable 길이, 텍스트 forlarger 텍스트, andenumforenforcingdataantegritystofvalues.

mysqlblob 요청 최적화는 다음 전략을 통해 수행 할 수 있습니다. 1. Blob 쿼리의 빈도를 줄이거나 독립적 인 요청을 사용하거나 지연로드를 사용하십시오. 2. 적절한 Blob 유형 (예 : TinyBlob)을 선택하십시오. 3. Blob 데이터를 별도의 테이블로 분리하십시오. 4. 응용 프로그램 계층에서 블로브 데이터를 압축합니다. 5. Blob Metadata를 색인하십시오. 이러한 방법은 실제 애플리케이션에서 모니터링, 캐싱 및 데이터 샤딩을 결합하여 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

MySQL 사용자를 추가하는 방법을 마스터하는 것은 데이터베이스 관리자 및 개발자가 데이터베이스의 보안 및 액세스 제어를 보장하기 때문에 데이터베이스 관리자 및 개발자에게 중요합니다. 1) CreateUser 명령을 사용하여 새 사용자를 만듭니다. 2) 보조금 명령을 통해 권한 할당, 3) FlushPrivileges를 사용하여 권한이 적용되도록하십시오.

ChooseCharfixed-lengthdata, varcharforvariable-lengthdata, andtextforlargetextfields.1) charisefficientsconsentent-lengthdatalikecodes.2) varcharsuitsvariable-lengthdatalikeNames, 밸런싱 플렉스 및 성능

MySQL에서 문자열 데이터 유형 및 인덱스를 처리하기위한 모범 사례는 다음과 같습니다. 1) 고정 길이의 Char, 가변 길이의 Varchar 및 큰 텍스트의 텍스트와 같은 적절한 문자열 유형 선택; 2) 인덱싱에 신중하고, 과도한 인덱싱을 피하고, 공통 쿼리에 대한 인덱스를 만듭니다. 3) 접두사 인덱스 및 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 긴 문자열 검색을 최적화합니다. 4) 인덱스를 작고 효율적으로 유지하기 위해 인덱스를 정기적으로 모니터링하고 최적화합니다. 이러한 방법을 통해 읽기 및 쓰기 성능의 균형을 맞추고 데이터베이스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.


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