最近为我们系统的各个表做了一个按字段查询的功能,前台发json数据到后台,后台通过拼sql,前后加%%实现模糊匹配,实现按字段查询.结
最近为我们系统的各个表做了一个按字段查询的功能,前台发json数据到后台,后台通过拼sql,前后加%%实现模糊匹配,实现按字段查询.结果被否了.另一个同事通过Hibernate Search做模糊匹配.现在发现两个问题很难解决:
1,发现Lucence的index和database的不同步.通过spring整合,配置文件里配置了基于event的同步,但是测试还是发现偶尔不同步的情况.不知道是配置的问题还是Hibernate Search的问题.希望有用过Hibernate Search的交流一下..
2,页面展示的字段通常是用户可以理解的字符串表示的,用户容易理解的字面量,而database通常存的是整形或者其它的值.如用户状态,界面显示的是在线,数据库可能存的是1.Lucence index的时候对1做index,搜索是用户输入的,用户搜索输入的是"在线",不能搜出结果.不知道在bean中县一个get,set字符串状态的方法,然后index这个方法是否可行,还没有测试.
总的来说,觉得Hibernate Search还是比较适合在bbs或者博客网站做文本搜索,对于企业应用和电子商务等的一致性要求比较高的场景还是不是很合适.个人观点,欢迎拍砖.
Hibernate Search 的详细介绍:请点这里
Hibernate Search 的下载地址:请点这里

MySQL使用的是GPL許可證。 1)GPL許可證允許自由使用、修改和分發MySQL,但修改後的分發需遵循GPL。 2)商業許可證可避免公開修改,適合需要保密的商業應用。

選擇InnoDB而不是MyISAM的情況包括:1)需要事務支持,2)高並發環境,3)需要高數據一致性;反之,選擇MyISAM的情況包括:1)主要是讀操作,2)不需要事務支持。 InnoDB適合需要高數據一致性和事務處理的應用,如電商平台,而MyISAM適合讀密集型且無需事務的應用,如博客系統。

在MySQL中,外鍵的作用是建立表與表之間的關係,確保數據的一致性和完整性。外鍵通過引用完整性檢查和級聯操作維護數據的有效性,使用時需注意性能優化和避免常見錯誤。

MySQL中有四種主要的索引類型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空間索引。 1.B-Tree索引適用於範圍查詢、排序和分組,適合在employees表的name列上創建。 2.哈希索引適用於等值查詢,適合在MEMORY存儲引擎的hash_table表的id列上創建。 3.全文索引用於文本搜索,適合在articles表的content列上創建。 4.空間索引用於地理空間查詢,適合在locations表的geom列上創建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要區別在於設計理念和使用場景:1.MySQL適用於大型應用和企業級解決方案,支持高性能和高並發;2.SQLite適合移動應用和桌面軟件,輕量級且易於嵌入。

MySQL中的索引是數據庫表中一列或多列的有序結構,用於加速數據檢索。 1)索引通過減少掃描數據量提升查詢速度。 2)B-Tree索引利用平衡樹結構,適合範圍查詢和排序。 3)創建索引使用CREATEINDEX語句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。 4)複合索引可優化多列查詢,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。 5)使用EXPLAIN分析查詢計劃,避

在MySQL中使用事務可以確保數據一致性。 1)通過STARTTRANSACTION開始事務,執行SQL操作後用COMMIT提交或ROLLBACK回滾。 2)使用SAVEPOINT可以設置保存點,允許部分回滾。 3)性能優化建議包括縮短事務時間、避免大規模查詢和合理使用隔離級別。


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