


Mencari Rentetan dalam Maze Pangkalan Data: Pengembaraan Pelayan SQL
Menavigasi pangkalan data yang luas boleh menjadi menakutkan, terutamanya apabila anda cuba mencari sumber data tertentu. SQL Server 2005 menawarkan penyelesaian yang mantap untuk cabaran ini: carian menyeluruh merentas semua jadual, baris dan lajur.
Untuk memulakan carian ini, mari kita teliti kod yang disediakan:
DECLARE @search_string VARCHAR(100), @table_name SYSNAME, @table_schema SYSNAME, @column_name SYSNAME, @sql_string VARCHAR(2000)
Kami mulakan dengan mengisytiharkan pembolehubah untuk menyimpan rentetan carian, maklumat jadual dan SQL pertanyaan.
SET @search_string = 'Test'
Seterusnya, kami mentakrifkan kursor untuk lelaran ke atas jadual dan lajur:
DECLARE tables_cur CURSOR FOR SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' DECLARE columns_cur CURSOR FOR SELECT COLUMN_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA = @table_schema AND TABLE_NAME = @table_name AND COLLATION_NAME IS NOT NULL
Kami mengehadkan carian kepada jadual asas dan menumpukan pada lajur dengan pengumpulan bukan nol, sebagai hanya rentetan yang mempunyai ini.
Gelung utama berulang di atas jadual dan lajur:
OPEN tables_cur FETCH NEXT FROM tables_cur INTO @table_schema, @table_name WHILE (@@FETCH_STATUS = 0) BEGIN OPEN columns_cur FETCH NEXT FROM columns_cur INTO @column_name WHILE (@@FETCH_STATUS = 0) BEGIN SET @sql_string = 'IF EXISTS (SELECT * FROM ' + QUOTENAME(@table_schema) + '.' + QUOTENAME(@table_name) + ' WHERE ' + QUOTENAME(@column_name) + ' LIKE ''%' + @search_string + '%'') PRINT ''' + QUOTENAME(@table_schema) + '.' + QUOTENAME(@table_name) + ', ' + QUOTENAME(@column_name) + '''' EXECUTE(@sql_string) FETCH NEXT FROM columns_cur INTO @column_name END CLOSE columns_cur DEALLOCATE columns_cur FETCH NEXT FROM tables_cur INTO @table_schema, @table_name END CLOSE tables_cur DEALLOCATE tables_cur
Untuk setiap gabungan jadual-lajur, ia membina pertanyaan SQL yang mencari rentetan yang disediakan dan mencetak hasilnya.
Kaveat:
Walaupun berkesan, pendekatan ini mempunyai kelemahannya:
- Ia terkenal lambat, terutamanya untuk pangkalan data yang besar.
- Pengendalian ralat tidak dilaksanakan dan kecerobohan mungkin wujud.
- Pakar pangkalan data harus dirujuk untuk memahami sepenuhnya sifat kompleks pangkalan data dan mengelakkan pertindihan atau lain-lain yang tersembunyi cabaran.
Alternatif Pendekatan:
Pilihan lain untuk mencari dalam pangkalan data yang besar ialah menggunakan carian teks penuh (FTS). FTS direka untuk tujuan ini dan boleh menjadi lebih pantas daripada kod di atas. Walau bagaimanapun, ia memerlukan pangkalan data dikonfigurasikan untuk FTS.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencari Rentetan Merentasi Semua Jadual dan Lajur dengan Cekap dalam Pangkalan Data Pelayan SQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Artikel ini meneroka mengoptimumkan penggunaan memori MySQL di Docker. Ia membincangkan teknik pemantauan (statistik Docker, skema prestasi, alat luaran) dan strategi konfigurasi. Ini termasuk had memori docker, swapping, dan cgroups, bersama -sama

Artikel ini menangani ralat "tidak dapat membuka perpustakaan kongsi" MySQL. Isu ini berpunca daripada ketidakupayaan MySQL untuk mencari perpustakaan bersama yang diperlukan (.so/.dll fail). Penyelesaian melibatkan mengesahkan pemasangan perpustakaan melalui pakej sistem m

Artikel ini membincangkan menggunakan pernyataan jadual Alter MySQL untuk mengubah suai jadual, termasuk menambah/menjatuhkan lajur, menamakan semula jadual/lajur, dan menukar jenis data lajur.

Artikel ini membandingkan memasang MySQL pada Linux secara langsung berbanding menggunakan bekas podman, dengan/tanpa phpmyadmin. Ia memperincikan langkah pemasangan untuk setiap kaedah, menekankan kelebihan Podman secara berasingan, mudah alih, dan kebolehulangan, tetapi juga

Artikel ini memberikan gambaran menyeluruh tentang SQLite, pangkalan data relasi tanpa server tanpa mandiri. Ia memperincikan kelebihan SQLITE (kesederhanaan, mudah alih, kemudahan penggunaan) dan kekurangan (batasan konkurensi, cabaran skalabiliti). C

Panduan ini menunjukkan pemasangan dan menguruskan pelbagai versi MySQL pada macOS menggunakan homebrew. Ia menekankan menggunakan homebrew untuk mengasingkan pemasangan, mencegah konflik. Pemasangan Butiran Artikel, Permulaan/Perhentian Perkhidmatan, dan PRA Terbaik

Artikel membincangkan mengkonfigurasi penyulitan SSL/TLS untuk MySQL, termasuk penjanaan sijil dan pengesahan. Isu utama menggunakan implikasi keselamatan sijil yang ditandatangani sendiri. [Kira-kira aksara: 159]

Artikel membincangkan alat MySQL GUI yang popular seperti MySQL Workbench dan PHPMyAdmin, membandingkan ciri dan kesesuaian mereka untuk pemula dan pengguna maju. [159 aksara]


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),
