Mengapa PostgreSQL LIKE Query Performance So Variable, dan Bagaimana Saya Boleh Mengoptimumkannya?

Mentafsirkan Turun Naik dalam PostgreSQL LIKE Query Performance

Memahami Kebolehubahan Prestasi dalam Pertanyaan LIKE

Pertanyaan LIKE PostgreSQL boleh menunjukkan perbezaan dramatik dalam kelajuan pelaksanaan. Memahami faktor yang mempengaruhi prestasi adalah kunci kepada pengoptimuman.

Memanfaatkan Indeks Trigram untuk Pertanyaan LIKE yang Lebih Pantas

Indeks trigram modul pg_trgm mempercepatkan prestasi pertanyaan LIKE dengan ketara. Indeks ini mengendalikan semua corak LIKE dan ILIKE (termasuk padanan separa dan kad bebas) dengan mengindeks gabungan tiga aksara. Ini membolehkan carian cekap tanpa mengira panjang rentetan.

Padanan Awalan Dioptimumkan dengan ^@ dan starts_with()

PostgreSQL menawarkan operator ^@ dan fungsi starts_with() untuk padanan awalan. Mereka mengoptimumkan carian dengan menggunakan indeks btree atau SP-GiST untuk corak yang tidak mempunyai kad bebas terkemuka.

Menggunakan COLLATE "C" dan text_pattern_ops

Untuk corak berlabuh kiri (tanpa kad bebas utama), menggunakan COLLATE "C" atau kelas operator text_pattern_ops dengan indeks btree menyediakan alternatif yang cekap ruang kepada indeks trigram.

Sumber Lanjut untuk Pengoptimuman Pertanyaan LIKE

Untuk panduan lebih terperinci tentang mengoptimumkan pertanyaan LIKE, rujuk sumber ini:

• Padanan Corak PostgreSQL
• PostgreSQL LIKE Butiran Pelaksanaan
• Mencari Rentetan Serupa dengan Cekap dalam PostgreSQL

Atas ialah kandungan terperinci Mengapa PostgreSQL LIKE Query Performance So Variable, dan Bagaimana Saya Boleh Mengoptimumkannya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!