Bagaimana untuk meningkatkan prestasi MySQL dengan mengoptimumkan operasi LIKE dalam pertanyaan

MySQL ialah salah satu pangkalan data hubungan yang paling popular pada masa ini, tetapi apabila memproses sejumlah besar data, prestasi MySQL mungkin terjejas. Satu kesesakan prestasi biasa ialah operasi LIKE dalam pertanyaan.

Dalam MySQL, operasi LIKE digunakan untuk mengaburkan rentetan padanan Ia boleh digunakan untuk mencari rekod data yang mengandungi aksara atau corak tertentu apabila membuat pertanyaan pada jadual data. Walau bagaimanapun, dalam jadual data yang besar, jika anda menggunakan operasi LIKE, ia akan menjejaskan prestasi pangkalan data. Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh mengoptimumkan operasi LIKE dalam pertanyaan dan meningkatkan prestasi MySQL.

Berikut ialah beberapa cara untuk mengoptimumkan operasi LIKE dalam pertanyaan:

1 Gunakan indeks

Dalam MySQL, mengoptimumkan pertanyaan melalui indeks ialah salah satu cara terbaik untuk meningkatkan prestasi. satu. Oleh itu, kita boleh menggunakan indeks FULLTEXT untuk meningkatkan prestasi operasi LIKE.

Indeks FULLTEXT ialah indeks yang digunakan untuk mengoptimumkan carian teks penuh, yang boleh menyelesaikan operasi LIKE dengan lebih pantas. Anda boleh mencipta indeks FULLTEXT dalam MySQL dan kemudian gunakan pernyataan MATCH AGAINST atau IN BOOLEAN MODE untuk membuat pertanyaan.

2. Kurangkan bilangan aksara dalam operasi LIKE

Operasi LIKE biasanya memerlukan perbandingan rentetan yang lebih panjang, yang boleh memakan masa. Untuk meningkatkan prestasi, kita boleh menggunakan padanan awalan LIKE atau padanan akhiran.

Padanan awalan: Apabila menentukan operasi LIKE, anda boleh menggunakan aksara kad bebas "%" dan bukannya rentetan. Apabila kita menggunakan "%foo", hanya rentetan yang bermula dengan "foo" akan sepadan, sekali gus mengurangkan bilangan perbandingan yang diperlukan untuk padanan.

Padanan akhiran: Sama seperti padanan awalan, kita juga boleh menggunakan "foo%" untuk mencapai padanan akhiran Hanya rentetan yang berakhir dengan "foo" akan sepadan.

3. Gunakan ungkapan biasa

Dalam MySQL, ungkapan biasa disokong untuk pemadanan. Ungkapan biasa adalah lebih fleksibel daripada operasi LIKE dan oleh itu boleh dioptimumkan dengan mudah. Ungkapan biasa menyokong beberapa aksara khas, seperti "^" dan "$", untuk memadankan permulaan dan penghujung rentetan, yang boleh mengurangkan banyak masa yang diperlukan untuk pemadanan.

Menggunakan ungkapan biasa memerlukan REGEXP atau RLIKE untuk membuat pertanyaan. Sudah tentu, ungkapan biasa juga mempunyai beberapa kelemahan, seperti mudah ralat dan sukar difahami, jadi gunakannya dengan berhati-hati.

4. Hadkan skop penggunaan operasi LIKE

Apabila kami menggunakan operasi LIKE, sebaiknya hadkannya kepada medan yang diperlukan. Jika terdapat terlalu banyak medan menggunakan operasi LIKE, masa yang diperlukan untuk pertanyaan akan meningkat.

Untuk menyelesaikan masalah ini, kami boleh mengehadkan operasi LIKE kepada medan yang perlu ditanya. Kita boleh membuat paparan atau subset lajur untuk meletakkan data yang perlu kita cari dalam jadual berasingan. Ini mengurangkan masa pemprosesan dan meningkatkan prestasi.

5. Elakkan operasi LIKE dengan aksara kad bebas pada permulaan

Apabila menggunakan operasi LIKE, jika aksara kad bebas "%" muncul pada permulaan rentetan, pengoptimum pertanyaan MySQL tidak boleh menggunakan indeks. Oleh itu, adalah disyorkan untuk mengelak daripada menggunakan kad bebas pada permulaan operasi LIKE.

Jika data yang ingin ditanya masih mengandungi simbol "%", kita boleh menggunakan fungsi REPLACE untuk menggantikannya dengan aksara lain untuk melaksanakan pertanyaan.

Ringkasan

Mengoptimumkan operasi LIKE dalam pertanyaan boleh meningkatkan prestasi MySQL, terutamanya apabila berurusan dengan jadual data yang besar. Menggunakan indeks, mengurangkan bilangan aksara, menggunakan ungkapan biasa, mengehadkan skop penggunaan dan mengelakkan kad bebas pada permulaan operasi LIKE ialah beberapa contoh kaedah pengoptimuman.

Selain kaedah yang dinyatakan di atas, kami juga boleh menggunakan kaedah pengoptimuman lain mengikut situasi sebenar untuk meningkatkan prestasi MySQL. Walau bagaimanapun, apabila menggunakan teknik pengoptimuman ini, kita perlu mengingati punca penting masalah prestasi dan mengelakkan daripada memperkenalkan masalah baharu akibat pengoptimuman yang berlebihan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk meningkatkan prestasi MySQL dengan mengoptimumkan operasi LIKE dalam pertanyaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!