


Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai Carian Tidak Sensitif Aksen dalam PostgreSQL?
Pendekatan PostgreSQL untuk Carian Tidak Sensitif Aksen
Tidak seperti sesetengah pangkalan data (seperti Microsoft SQL Server), PostgreSQL tidak menyokong himpunan tidak sensitif aksen secara asli. Walaupun PostgreSQL 12 memperkenalkan himpunan ICU bukan deterministik yang menawarkan ketidakpekaan kes dan aksen, ini disertakan dengan pertukaran prestasi dan sekatan operasi.
Strategi untuk Pertanyaan Tidak Sensitif Aksen dalam PostgreSQL
Beberapa kaedah wujud untuk mencapai carian tidak sensitif aksen dalam PostgreSQL:
1. Modul unaccent
:
Modul ini menyediakan fungsi unaccent()
, mengalih keluar aksen daripada rentetan. Ini membenarkan pertanyaan seperti:
SELECT * FROM users WHERE unaccent(name) = unaccent('João');
Walau bagaimanapun, unaccent()
tidak BOLEH UBAH, menghalang penggunaannya dalam indeks ungkapan dan ia tidak mengembangkan ligatur (cth., 'Œ').
2. Pembalut Fungsi C Dioptimumkan:
Untuk menangani batasan unaccent()
, penyelesaian yang lebih cekap melibatkan mencipta pembungkus fungsi C TIDAK BOLEH:
CREATE OR REPLACE FUNCTION public.f_unaccent(text) RETURNS text LANGUAGE sql IMMUTABLE PARALLEL SAFE STRICT RETURN public.immutable_unaccent(regdictionary 'public.unaccent', );
Ini membolehkan penciptaan indeks ekspresi:
CREATE INDEX users_unaccent_name_idx ON users(public.f_unaccent(name));
Pertanyaan kemudian gunakan fungsi yang dibalut:
SELECT * FROM users WHERE f_unaccent(name) = f_unaccent('João');
3. Memanfaatkan pg_trgm
untuk Padanan Corak dan Pengikat:
Untuk padanan corak dan pengendalian ligatur yang lebih fleksibel, modul pg_trgm
dengan indeks trigram menawarkan penyelesaian yang berkuasa. Indeks GIN trigram membolehkan carian tidak sensitif huruf besar dan pengesanan persamaan:
CREATE INDEX users_unaccent_name_trgm_idx ON users USING gin (f_unaccent(name) gin_trgm_ops); SELECT * FROM users WHERE f_unaccent(name) LIKE ('%' || f_unaccent('João') || '%');
Perhatikan bahawa pg_trgm
indeks lebih intensif sumber berbanding indeks B-tree standard.
Memilih pendekatan optimum bergantung pada keperluan khusus aplikasi anda, mengimbangi prestasi pertanyaan dengan kos penyelenggaraan indeks dan keperluan untuk pengendalian ligatur.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mencapai Carian Tidak Sensitif Aksen dalam PostgreSQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk mengoptimumkan pertanyaan perlahan MySQL, SlowQuerylog dan Performance_Schema perlu digunakan: 1. Dayakan SlowQueryLog dan tetapkan ambang untuk merakam pertanyaan perlahan; 2. Gunakan Performance_Schema untuk menganalisis butiran pelaksanaan pertanyaan, cari kesesakan prestasi dan mengoptimumkan.

MySQL dan SQL adalah kemahiran penting untuk pemaju. 1.MYSQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka, dan SQL adalah bahasa standard yang digunakan untuk mengurus dan mengendalikan pangkalan data. 2.MYSQL menyokong pelbagai enjin penyimpanan melalui penyimpanan data yang cekap dan fungsi pengambilan semula, dan SQL melengkapkan operasi data yang kompleks melalui pernyataan mudah. 3. Contoh penggunaan termasuk pertanyaan asas dan pertanyaan lanjutan, seperti penapisan dan penyortiran mengikut keadaan. 4. Kesilapan umum termasuk kesilapan sintaks dan isu -isu prestasi, yang boleh dioptimumkan dengan memeriksa penyataan SQL dan menggunakan perintah menjelaskan. 5. Teknik pengoptimuman prestasi termasuk menggunakan indeks, mengelakkan pengimbasan jadual penuh, mengoptimumkan operasi menyertai dan meningkatkan kebolehbacaan kod.

MySQL Asynchronous Master-Slave Replikasi membolehkan penyegerakan data melalui binlog, meningkatkan prestasi baca dan ketersediaan yang tinggi. 1) Rekod pelayan induk berubah kepada binlog; 2) Pelayan hamba membaca binlog melalui benang I/O; 3) Server SQL Thread menggunakan binlog untuk menyegerakkan data.

MySQL adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka. 1) Buat Pangkalan Data dan Jadual: Gunakan perintah Createdatabase dan Createtable. 2) Operasi Asas: Masukkan, Kemas kini, Padam dan Pilih. 3) Operasi lanjutan: Sertai, subquery dan pemprosesan transaksi. 4) Kemahiran Debugging: Semak sintaks, jenis data dan keizinan. 5) Cadangan Pengoptimuman: Gunakan indeks, elakkan pilih* dan gunakan transaksi.

Pemasangan dan operasi asas MySQL termasuk: 1. Muat turun dan pasang MySQL, tetapkan kata laluan pengguna root; 2. Gunakan arahan SQL untuk membuat pangkalan data dan jadual, seperti CreateTatabase dan Createtable; 3. Melaksanakan operasi CRUD, gunakan memasukkan, pilih, kemas kini, padamkan arahan; 4. Buat indeks dan prosedur tersimpan untuk mengoptimumkan prestasi dan melaksanakan logik kompleks. Dengan langkah -langkah ini, anda boleh membina dan mengurus pangkalan data MySQL dari awal.

Innodbbufferpool meningkatkan prestasi pangkalan data MySQL dengan memuatkan data dan halaman indeks ke dalam ingatan. 1) Halaman data dimuatkan ke dalam bufferpool untuk mengurangkan cakera I/O. 2) Halaman kotor ditandakan dan disegarkan ke cakera secara teratur. 3) Pengurusan Data Pengurusan Algoritma LRU Penghapusan. 4) Mekanisme pembacaan memuatkan halaman data yang mungkin terlebih dahulu.

MySQL sesuai untuk pemula kerana mudah dipasang, kuat dan mudah untuk menguruskan data. 1. Pemasangan dan konfigurasi mudah, sesuai untuk pelbagai sistem operasi. 2. Menyokong operasi asas seperti membuat pangkalan data dan jadual, memasukkan, menanyakan, mengemas kini dan memadam data. 3. Menyediakan fungsi lanjutan seperti menyertai operasi dan subqueries. 4. Prestasi boleh ditingkatkan melalui pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan dan pembahagian jadual. 5. Sokongan sokongan, pemulihan dan langkah keselamatan untuk memastikan keselamatan data dan konsistensi.

Pengimbasan jadual penuh mungkin lebih cepat dalam MySQL daripada menggunakan indeks. Kes -kes tertentu termasuk: 1) jumlah data adalah kecil; 2) apabila pertanyaan mengembalikan sejumlah besar data; 3) Apabila lajur indeks tidak selektif; 4) Apabila pertanyaan kompleks. Dengan menganalisis rancangan pertanyaan, mengoptimumkan indeks, mengelakkan lebih banyak indeks dan tetap mengekalkan jadual, anda boleh membuat pilihan terbaik dalam aplikasi praktikal.


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

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan