


Pertanyaan MySQL dan Nilai Rentetan Dipisahkan Koma: Pendekatan Berfokus
Menguruskan data yang disimpan sebagai rentetan yang dipisahkan koma dalam pangkalan data MySQL selalunya memberikan cabaran apabila mendapatkan semula nilai tertentu. Bayangkan medan COLORS
dalam jadual SHIRTS
yang mengandungi nombor dipisahkan koma seperti "1,2,5,12,15," di mana setiap nombor mewakili warna.
Masalah dengan Pertanyaan SUKA Mudah
Pertanyaan seperti SELECT * FROM SHIRTS WHERE COLORS LIKE '%1%'
bertujuan untuk mencari baju dengan warna 1 (merah), tetapi juga akan salah mengembalikan baju dengan warna seperti 12 (kelabu) dan 15 (oren) kerana padanan rentetan separa.
Teknik Mendapatkan Nilai Tepat
Untuk mengasingkan hanya baju dengan warna 1, kami memerlukan kaedah yang lebih tepat:
Kaedah 1: Memanfaatkan CONCAT untuk Padanan Tepat
Dengan menambahkan koma secara strategik menggunakan fungsi CONCAT
, kami boleh memastikan padanan tepat:
SELECT * FROM SHIRTS WHERE CONCAT(',', COLORS, ',') LIKE '%,1,%'
Ini menambahkan koma pada permulaan dan penghujung rentetan COLORS
, membenarkan carian tepat untuk ",1,".
Kaedah 2: Menggunakan Fungsi find_in_set
Sebagai alternatif, fungsi find_in_set
menyediakan penyelesaian yang lebih langsung:
SELECT * FROM SHIRTS WHERE FIND_IN_SET('1', COLORS) > 0
FIND_IN_SET
mengembalikan nilai yang lebih besar daripada 0 jika rentetan carian ('1' dalam kes ini) ditemui dalam rentetan dipisahkan koma (COLORS
).
Kaedah ini menawarkan cara yang cekap untuk mengekstrak nilai tertentu dengan tepat daripada rentetan yang dipisahkan koma dalam pertanyaan MySQL anda, mengelakkan perangkap pernyataan LIKE
yang tidak tepat. Ingat, semasa penyelesaian ini berfungsi, menormalkan pangkalan data anda untuk mengelakkan nilai dipisahkan koma biasanya merupakan penyelesaian jangka panjang terbaik untuk integriti data dan prestasi pertanyaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Cekap Mencari Nilai Khusus dalam Rentetan Dipisahkan Koma dalam Pertanyaan MySQL?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Prosedur yang disimpan adalah penyataan SQL yang dipraktikkan dalam MySQL untuk meningkatkan prestasi dan memudahkan operasi kompleks. 1. Meningkatkan prestasi: Selepas penyusunan pertama, panggilan seterusnya tidak perlu dikompilasi. 2. Meningkatkan Keselamatan: Mengatasi akses jadual data melalui kawalan kebenaran. 3. Memudahkan operasi kompleks: Campurkan beberapa pernyataan SQL untuk memudahkan logik lapisan aplikasi.

Prinsip kerja cache pertanyaan MySQL adalah untuk menyimpan hasil pertanyaan pilih, dan apabila pertanyaan yang sama dilaksanakan sekali lagi, hasil cache dikembalikan secara langsung. 1) Cache pertanyaan meningkatkan prestasi bacaan pangkalan data dan mendapati hasil cache melalui nilai hash. 2) Konfigurasi mudah, set query_cache_type dan query_cache_size dalam fail konfigurasi MySQL. 3) Gunakan kata kunci sql_no_cache untuk melumpuhkan cache pertanyaan khusus. 4) Dalam persekitaran kemas kini frekuensi tinggi, cache pertanyaan boleh menyebabkan kesesakan prestasi dan perlu dioptimumkan untuk digunakan melalui pemantauan dan pelarasan parameter.

Sebab mengapa MySQL digunakan secara meluas dalam pelbagai projek termasuk: 1. Prestasi tinggi dan skalabilitas, menyokong pelbagai enjin penyimpanan; 2. Mudah untuk digunakan dan mengekalkan, konfigurasi mudah dan alat yang kaya; 3. Ekosistem yang kaya, menarik sejumlah besar sokongan alat komuniti dan pihak ketiga; 4. Sokongan silang platform, sesuai untuk pelbagai sistem operasi.

Langkah -langkah untuk menaik taraf pangkalan data MySQL termasuk: 1. Sandarkan pangkalan data, 2. Hentikan perkhidmatan MySQL semasa, 3. Pasang versi baru MySQL, 4. Mulakan versi baru MySQL Service, 5 pulih pangkalan data. Isu keserasian diperlukan semasa proses peningkatan, dan alat lanjutan seperti Perconatoolkit boleh digunakan untuk ujian dan pengoptimuman.

Dasar sandaran MySQL termasuk sandaran logik, sandaran fizikal, sandaran tambahan, sandaran berasaskan replikasi, dan sandaran awan. 1. Backup Logical menggunakan MySqldump untuk mengeksport struktur dan data pangkalan data, yang sesuai untuk pangkalan data kecil dan migrasi versi. 2. Sandaran fizikal adalah cepat dan komprehensif dengan menyalin fail data, tetapi memerlukan konsistensi pangkalan data. 3. Backup tambahan menggunakan pembalakan binari untuk merekodkan perubahan, yang sesuai untuk pangkalan data yang besar. 4. Sandaran berasaskan replikasi mengurangkan kesan ke atas sistem pengeluaran dengan menyokong dari pelayan. 5. Backup awan seperti Amazonrds menyediakan penyelesaian automasi, tetapi kos dan kawalan perlu dipertimbangkan. Apabila memilih dasar, saiz pangkalan data, toleransi downtime, masa pemulihan, dan matlamat titik pemulihan perlu dipertimbangkan.

Mysqlclusteringenhancesdatabaserobustnessandsandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.itusesthendbenginefordatareplicationandfaulttolerance, ugeinghighavailability.setupinvolvesconfiguringmanagement, Data, dansqlnodes

Mengoptimumkan reka bentuk skema pangkalan data di MySQL dapat meningkatkan prestasi melalui langkah -langkah berikut: 1. Pengoptimuman indeks: Buat indeks pada lajur pertanyaan biasa, mengimbangi overhead pertanyaan dan memasukkan kemas kini. 2. Pengoptimuman Struktur Jadual: Mengurangkan kelebihan data melalui normalisasi atau anti-normalisasi dan meningkatkan kecekapan akses. 3. Pemilihan Jenis Data: Gunakan jenis data yang sesuai, seperti INT dan bukannya VARCHAR, untuk mengurangkan ruang penyimpanan. 4. Pembahagian dan Sub-meja: Untuk jumlah data yang besar, gunakan pembahagian dan sub-meja untuk menyebarkan data untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan penyelenggaraan.

TooptimizeMySQLperformance,followthesesteps:1)Implementproperindexingtospeedupqueries,2)UseEXPLAINtoanalyzeandoptimizequeryperformance,3)Adjustserverconfigurationsettingslikeinnodb_buffer_pool_sizeandmax_connections,4)Usepartitioningforlargetablestoi


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

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

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

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
