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在SQL结构化查询语言中,LIKE语句有着至关重要的作用。
LIKE语句的语法格式是:select * from 表名 where 字段名 like 对应值(子串),它主要是针对字符型字段的,它的作用是在一个字符型字段列中检索包含对应子串的。假设有一个数据库中有个表table1,在table1中有两个字段,分别是name和sex二者全是字符型数据。现在我们要在姓名字段中查询以“张”字开头的记录,语句如下:
Java代码
- select * from table1 where name like "张*"
Java代码
- select * from table1 where name like "*张"
匹配类型
模式
举例 及 代表值
说明
多个字符
*
c*c代表cc,cBc,cbc,cabdfec等
它同于DOS命令中的通配符,代表多个字符。
多个字符
%
%c%代表agdcagd等
这种方法在很多程序中要用到,主要是查询包含子串的。
特殊字符
单字符
?
b?b代表brb,bFb等
同于DOS命令中的?通配符,代表单个字符
单数字
#
k#k代表k1k,k8k,k0k
大致同上,不同的是代只能代表单个数字。
字符范围
- [a-z]代表a到z的26个字母中任意一个 指定一个范围中任意一个
续上
排除 [!字符] [!a-z]代表9,0,%,*等 它只代表单个字符
数字排除 [!数字] [!0-9]代表A,b,C,d等 同上
组合类型 字符[范围类型]字符 cc[!a-d]#代表ccF#等 可以和其它几种方式组合使用
假设表table1中有以下记录:
name sex
张小明 男
李明天 男
李a天 女
王5五 男
王清五 男
下面我们来举例说明一下:
例1,查询name字段中包含有“明”字的。
select * from table1 where name like '%明%'
例2,查询name字段中以“李”字开头。
select * from table1 where name like '李*'
例3,查询name字段中含有数字的。
select * from table1 where name like '%[0-9]%'
例4,查询name字段中含有小写字母的。
select * from table1 where name like '%[a-z]%'
例5,查询name字段中不含有数字的。
select * from table1 where name like '%[!0-9]%'
以上例子能列出什么值来显而易见。但在这里,我们着重要说明的是通配符“*”与“%”的区别。
很多朋友会问,为什么我在以上查询时有个别的表示所有字符的时候用"%"而不用“*”?
例子结果:
- select * from table1 where name like *明*
- select * from table1 where name like %明%
大家会看到,前一条语句列出来的是所有的记录,而后一条记录列出来的是name字段中含有“明”的记录,所以说,当我们作字符型字段包含一个子串的查询时最好采用“%”而不用“*”,用“*”的时候只在开头或者只在结尾时,而不能两端全由“*”代替任意字符的情况下。
更多有关mysql数据库的内容,请参考:http://www.jbxue.com/db/mysql。bitsCN.com

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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