SQL에서 LIKE
및 IN
결합: 직접 결합의 대안
SQL의 LIKE
연산자는 패턴 일치를 용이하게 하는 반면, IN
는 값 집합에 속하는지 확인합니다. 직접 조합을 사용할 수는 없지만 여러 LIKE
조건을 처리하거나 LIKE
을 일련의 값과 결합하는 효율적인 대안이 있습니다.
다양한 LIKE
조건의 도전
OR
와 함께 여러 LIKE
문을 사용하면 여러 패턴에 대해 다루기 힘들고 비효율적일 수 있습니다.
WHERE something LIKE 'bla%' OR something LIKE '%foo%' OR something LIKE 'batz%'
전체 텍스트 검색: 강력한 솔루션
여러 LIKE
조건이 필요하거나 LIKE
과 값 집합의 조합이 필요한 시나리오의 경우 FTS(전체 텍스트 검색)가 탁월한 접근 방식을 제공합니다. Oracle과 SQL Server 모두 FTS 기능을 제공합니다.
오라클의 FTS 구현
Oracle은 CONTAINS
연산자와 함께 OR
키워드를 사용하여 원하는 효과를 얻습니다.
WHERE CONTAINS(t.something, 'bla OR foo OR batz', 1) > 0
SQL Server의 FTS 구현
SQL Server도 CONTAINS
을 사용하지만 패턴 일치 구문이 약간 다릅니다.
WHERE CONTAINS(t.something, '"bla*" OR "foo*" OR "batz*"')
중요 사항: 최적의 FTS 성능을 위해서는 관련 열(이 예에서는 t.something
)이 전체 텍스트 인덱스를 사용하여 올바르게 인덱싱되었는지 확인하세요.
추가 자료
위 내용은 SQL에서 `LIKE`와 `IN` 연산자를 결합할 수 있습니까? 그렇지 않은 경우 대안은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

ToadDuserSinMySqleFeffectially, 다음에 따르면, 다음 사항을 따르십시오

toaddanewuser와 함께 complexpermissionsinmysql, followthesesteps : 1) createShereuser'NewUser '@'localhost'Identifiedby'pa ssword ';. 2) grantreadaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost';. 3) GrantWriteAccessto '

MySQL의 문자열 데이터 유형에는 char, varchar, binary, varbinary, blob 및 텍스트가 포함됩니다. 콜라이트는 문자열의 비교와 분류를 결정합니다. 1. 차량은 고정 길이 스트링에 적합하고 Varchar는 가변 길이 스트링에 적합합니다. 2. 이진 및 바이너리는 이진 데이터에 사용되며 Blob 및 텍스트는 큰 객체 데이터에 사용됩니다. 3. UTF8MB4_UNICODE_CI와 같은 정렬 규칙은 상류 및 소문자를 무시하며 사용자 이름에 적합합니다. UTF8MB4_BIN은 사례에 민감하며 정확한 비교가 필요한 필드에 적합합니다.

가장 좋은 mysqlvarchar 열 길이 선택은 데이터 분석을 기반으로하고, 향후 성장을 고려하고, 성능 영향을 평가하고, 문자 세트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) 일반적인 길이를 결정하기 위해 데이터를 분석합니다. 2) 미래 확장 공간을 예약하십시오. 3) 성능에 대한 큰 길이의 영향에주의를 기울이십시오. 4) 문자 세트가 스토리지에 미치는 영향을 고려하십시오. 이러한 단계를 통해 데이터베이스의 효율성과 확장 성을 최적화 할 수 있습니다.

mysqlblobshavelimits : tinyblob (255bodes), blob (65,535 bytes), mediumblob (16,777,215 bctes), andlongblob (4,294,967,295 Bytes) .tousebl obseffectical : 1) 고려 사항을 고려합니다

MySQL에서 사용자 생성을 자동화하기위한 최고의 도구 및 기술은 다음과 같습니다. 1. MySQLworkBench, 중소형 환경에 적합하고 사용하기 쉽지만 자원 소비가 높습니다. 2. 다중 서버 환경에 적합한 Ansible, 간단하지만 가파른 학습 곡선; 3. 사용자 정의 파이썬 스크립트, 유연하지만 스크립트 보안을 보장해야합니다. 4. 꼭두각시와 요리사는 대규모 환경에 적합하며 복잡하지만 확장 가능합니다. 선택할 때 척도, 학습 곡선 및 통합 요구를 고려해야합니다.

예, youcansearchinsideablobinmysqlusingspecifictechniques.1) converttheblobtoautf-8stringwithConvertFunctionandSearchusing


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