SQL 텍스트 검색 최적화: LIKE 및 IN 조건 결합
SQL에서 자주 발생하는 문제는 향상된 검색 기능을 위해 LIKE
및 IN
조건을 효율적으로 결합하는 것입니다. 직접적인 조합은 불가능하지만 효과적인 대안이 있습니다.
우수한 솔루션: 전체 텍스트 검색(FTS)
Oracle 및 SQL Server와 같은 데이터베이스 시스템은 최적화된 텍스트 검색을 위한 강력한 도구인 FTS를 제공합니다. FTS를 사용하면 번거로운 LIKE
문
Oracle FTS 구현:
Oracle의 FTS는 전체 텍스트 인덱스 열 내에서 효율적인 검색을 위해 CONTAINS
키워드를 활용합니다.
WHERE CONTAINS(t.something, 'bla OR foo OR batz', 1) > 0
SQL Server FTS 구현:
마찬가지로 SQL Server는 텍스트 검색에 CONTAINS
을 사용합니다.
WHERE CONTAINS(t.something, '"bla*" OR "foo*" OR "batz*"')
주요 고려 사항 및 전제 조건:
- 전체 텍스트 인덱스: FTS가 효과적으로 작동하려면 대상 열에 전체 텍스트 인덱스가 있어야 합니다.
- FTS 최적화: FTS는 기본적으로 단어 형태소 분석 및 중지 단어를 고려하여 검색을 최적화합니다.
추가 자료:
- Oracle 텍스트 문서: https://www.php.cn/link/bfb26b513b7a640448c79c3bdd6d2bb0
- Microsoft SQL Server 전체 텍스트 색인 설명서: https://www.php.cn/link/32f84b597629f37d9ef53d714fce6fa1
위 내용은 텍스트 검색을 위해 SQL에서 LIKE 및 IN 조건을 효율적으로 결합하려면 어떻게 해야 합니까?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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