昨天我尝试解决 MySQL 中的字母数字排序问题,但失败了。 (在这里阅读那篇文章)
我确实接近了,并且有正确的概念,只是错误的执行。
今天,我醒来并顿悟...递归。
递归的问题在于你必须了解递归才能进行递归...而我对递归的理解不足以在 MySQL 中进行递归。
但是,通过 Chat Gippity 来回进行一些操作(我的意思是让它写出我要求的内容,返回我要求的大约 25%,修复它并将其输入到新的聊天中,这样就不会出现问题)不要一直重复大约 2 小时)我得到了一个有效的答案!
说到重点
愿我向您呈现我的绝唱、我的杰作、生活本身的答案(好吧,这是我见过的 MySQL 中真正字母数字排序的唯一有效解决方案)。
WITH RECURSIVE process_numbers AS ( SELECT data_value, data_value AS remaining_data, CAST('' AS CHAR(20000)) AS processed_data, 1 AS iteration FROM test_data UNION ALL SELECT data_value, CASE WHEN LOCATE(REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+'), remaining_data) > 0 THEN SUBSTRING( remaining_data, LOCATE(REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+'), remaining_data) + LENGTH(REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+')) ) ELSE '' END AS remaining_data, CONCAT( processed_data, CASE WHEN LOCATE(REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+'), remaining_data) > 0 THEN LEFT(remaining_data, LOCATE(REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+'), remaining_data) - 1) ELSE remaining_data END, CASE WHEN REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+') IS NOT NULL THEN RIGHT(CONCAT('0000000000', REGEXP_SUBSTR(remaining_data, '[0-9]+')), 10) ELSE '' END ) AS processed_data, iteration + 1 FROM process_numbers WHERE LENGTH(remaining_data) > 0 AND iteration <p>如果你想尝试一下(并尝试打破它),你可以使用这个数据库小提琴</p> <h2> 那么这是如何运作的呢? </h2> <p>它完成了我最初想做的事情,取出每组数字并将它们填充到总共 10 位数字。</p> <p>很明显,如果你给它提供几个包含 11 个连续数字的字符串,如果不进行调整,它就无法工作,但除此之外它工作得很好!</p> <p>你看,MySQL 可以正确地对数字进行排序,即使在字典排序模式下也是如此,但它有一个缺陷。</p> <p>它将“11”视为小于“2”,因为它一次对一个字符进行排序(有效)。所以“2”比“1”大,所以它排在第一位。然后它检查下一个字符,此时排序不正确(至少对于数字而言)。 </p> <p>为了更好地理解这一点,想象一下 1 实际上是字母“b”,2 是字母“c”。 </p> <p>这就是MySQL“看到”数字的方式,它们只是另一个字符。</p> <p>因此,如果我有“bb”和“c”,您会<em>期望</em>“bb”出现在“c”之前。现在将数字交换回去,您就会明白为什么“11”位于“2”之前。</p> <h3> 所以这是一个黑客行为? </h3> <p>是的,我们通过填充将数字“向后”移动来解决这个问题。</p> <p>回到我们的示例,如果我们将“11”和“2”的长度填充为 3 并将“a”用作 0,则会发生以下情况:<br> </p> <pre class="brush:php;toolbar:false">011 = abb 002 = aac
注意现在排序的方式:
- 字符 1:“a”比“a”大 - 不,它们是相同的。
- 字符 2:“b”比“a”大 - 是的,将“a”放在“b”之前
- 字符 3:现在无关紧要,我们已经发现了更早发生的不同且更大的事件。
所以按照这个逻辑我们现在有:
002 = aac (the second "a" comes before the second "b" in the next row) 011 = abb
这就是它的工作原理!
你要解释一下递归的事情吗?
有点。我已经用这个“绕了房子一圈”,我的知识只是表面水平,但我会尝试一下。
问题在于 RegEx 在 MySQL 中的工作方式。 REGEX_SUBSTR 只会找到一个匹配项,然后为找到的所有其他匹配项继续返回该匹配项。这就是为什么我昨天的解决方案无法正常工作的原因。
但是 REGEX_REPLACE 有它自己的问题,它似乎没有正确公开匹配的字符串长度(因此我们无法正确地对其进行 LPAD)
这就是为什么我认为递归作为答案。
我可以使用 REGEX_SUBSTR 来获得正确的填充行为,并且由于 RegEx 的每个循环本质上都是一个新函数调用,因此它不会“记住”上一个匹配项,因此它解决了这个问题。
如果你想简单了解一下逻辑,它实际上并不像看起来那么可怕!
- 我们循环给定的字符串,查找任何数字(整个数字,而不仅仅是单个字符)。
- 然后我们将其从剩余数据中删除,这样我们就不会再次匹配它。
- 我们取出刚刚匹配的数字并将其填充为总共 10 位数字。
- 然后我们搜索字符串中的下一个数字部分并重复该过程,将processed_data构建为我们的最终字符串。
- 最后,一旦我们没有更多的数字需要处理,我们将剩余的字母添加到processed_data的末尾以完成转换,并将其作为sort_key返回。
然后我们可以在查询中使用这个 sort_key 来正确排序列。
迭代部分纯粹是一个保护工具,以确保它不会完全运行 MySQL 服务器内存不足或在处理足够复杂的字符串时使查询崩溃(或者逻辑中存在错误,这意味着它会永远递归)。
这就是一个包裹!
睡在东西上会带来新的视角,这不是很有趣吗?
也许我应该尝试多相睡眠,这样我每天就可以多睡觉 2-3 次来解决问题,从而成为 10 倍的开发者?哈哈。
无论如何,你已经拥有了它,一个相当强大的true字母数字排序。
哦,实际上,您可能应该使用 GENERATE 或存储过程将 sort_key 转换为数据库上的存储列。遗憾的是,我使用的游乐场似乎不支持这一点,而且今天是周日,所以我将把它留给你,亲爱的观众!
祝您周末休息愉快,度过愉快的一周。
以上是MySQL 中真正的字母数字/自然排序 - 为什么答案总是递归?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)


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