使用正则表达式查询 正则表达式通常被用来检索或替换那些符合某个模式的文本内容,根据指定的匹配模式匹配文本中符合要求的特殊字符串。例如,从一个文本文件中提取电话号码,查找一篇文章中重复的单词或者替换用户输入的某些敏感词语等,这些地方都可以使用正则表达式。正则表达式强大而且灵活,可以应用于非常复杂的查询。 MySQL中使用REGEXP关键字指定正则表达式的字符匹配模式。下表列出了REGEXP操作符中常用字符匹配列表。 [请添加图片描述] 1. 查询以特定字符或字符串开头的记录 字符‘^’匹配以特定字符或者字符串
查找name字段中以’st’为开头的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP '^st'; 查找name字段中以’ok’为结尾的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP 'ok$'; 查找name字段中包含’mar’字符串的所有数据: mysql> SELECT name FROM person_tbl WHERE name REGEXP 'mar';
导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。
相比于大多数人熟悉的 MySQL 数据库的索引,Elasticsearch 的索引机制是完全不同于 MySQL 的 B+Tree 结构。索引会被压缩放入内存用于加速搜索过程,这一点在效率上是完爆 MySQL 数据库的。但是 Elasticsearch 会对全部 text 字段进行索引,必然会消耗巨大的内存,为此 Elasticsearch 针对索引进行了深度的优化。在保证执行效率的同时,尽量缩减内存空间的占用。这篇文章就深度解析了 Elasticsearch 索引原理,揭开搜索的神秘面纱。
在数据库查询中,模糊查询是一种强大的技术,可以用来搜索与指定模式匹配的数据。MySQL数据库提供了一个灵活而强大的LIKE操作符,使得模糊查询变得简单和高效。本文将详细介绍MySQL中的LIKE操作符以及它的用法,并通过示例演示其功能。
MYSQL 中的查询给人的观念大多是简单的,不复杂的,将复杂的事情都交给程序来做,数据库就是一个容器的概念或一个固化的观念。
导读 软件测试人员在工作使用SQL语言中的查询是使用得最多的,而查询也是SQL语言中最复杂的,很多测试人员只使用到其中最简单的查询 1.数据库的使用 现在在任何项目中都有数据的存在,那么在测试过程中查看数据库中的数据是必不可少的步骤,那什么情况下测试人员会查看数据库呢? 比如有一个测试场景是注册新用户,用户在前端页面上添加了一个新用户,点击提交后,弹出提示用户注册成功。 这时预期结果中就应该包含查询数据库: 查询user表中新增一条数据,数据字段的信息与注册信息一致; 查询password表中新增一条数据
表被水平切分后,每个分片表所在的数据库就是一个分片节点。一个分片节点对应一个数据库(mysql数据库)。一个分片节点只能保存每个分片表的一个分片,因为db中不允许出现同名的表。 例如:
在之前大白话mysql之深入浅出索引原理 - 上这篇文章中提到过,mysql 的 innodb 引擎通过搜索树方式实现索引,索引类型分为主键索引和二级索引(非主键索引),主键索引树中,叶子结点保存着主键即对应行的全部数据;而二级索引树中,叶子结点保存着索引值和主键值,当使用二级索引进行查询时,需要进行回表操作。假如我们现在有如下表结构。
新版 Mysql 中加入了对 JSON Document 的支持,可以创建 JSON 类型的字段,并有一套函数支持对JSON的查询、修改等操作,下面就实际体验一下 创建带有 JSON 字段的表 比如一个‘文章’表,字段包括 id、标题 title、标签 tags 一篇文章会有多个标签,tags 就可以设为 JSON 类型 建表语句如下: CREATE TABLE `article` ( `id` mediumint(8) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title
MySQL 可以在 Server 级、Database 级、Table 级、Column 级进行字符集的设置。
昨天介绍了 MySQL 数据库使用 DELETE 语句来删除数据,今天主要讲解下 MySQL LIKE 子句。
最近在学习scrapy redis,在复习redis的同时打算把mysql和mongodb也复习一下,本篇为mysql篇,实例比较简单,学习sql还是要动手实操记的比较牢。
在前面的章节我们已经了解到MySQL可以通过 LIKE ...% 来进行模糊匹配。
作为开发人员数据库查询语句我们经常用到,但是你是否想过为什么大厂都会强制开发人员禁止使用 SELECT * 语句?你一定会说因为效率低啊,多差除了一些无用的数据。如果是这么想的,那就继续听我来说。
本文给出一些函数接口,末尾给出一些调用堆栈,为感兴趣的朋友做一个参考,也为自己做一个笔记。
MySQL - 索引优化案例实操 中 关于 【Case 3 : like KK% 一般情况都会走索引】 ,我们来详细聊一聊
由于MySQL为该索引维护的B+树是基于该字段的原始数据,如果在使用过程中添加函数,MySQL将不会认为该字段是原始字段,因此当然不会使用该字段。
如果索引了多列,要遵守最左前缀法则。指的是查询从索引的最前列并且不跳过索引中的列。
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我们都知道要成为架构师,数据库优化是必须要了解一些的,今天我们就来谈一谈Mysql数据库优化问题。限于笔者技术有限,不敢高谈阔论,于是整理了如下资料供大家参考。
在使用mysql时,有时需要查询出某个字段不重复的记录,这时可以使用mysql提供的distinct这个关键字来过滤重复的记录,但是实际中我们往往用distinct来返回不重复字段的条数(count(distinct id)),其原因是distinct只能返回他的目标字段,而无法返回其他字段,例如有如下表user:
上节课给大家介绍了MySQL中常见的基础用法 MySQL常用基础用法集锦,这节课我们准备对上节课的内容做个补充,本期内容我们想跟大家聊聊MySQL模糊匹配关键字LIKE以及CASE WHEN的基本用法。
ERROR 1055 (42000): Expression #1 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'alpha.employee.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段(OrderID)的查询优化方法,包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等,以便更快地获取并分析数据。
当我们在使用Kubernetes时,常常需要通过kubectl命令行工具来管理资源。有时我们也想将某个资源的配置导出为YAML文件,这样做有助于版本控制和资源的迁移。然而,默认情况下,使用kubectl get命令导出资源配置会包含一些元数据字段:
可以使用explain命令加在要分析的sql语句前面,在执行结果中查看key这一列的值,如果为NULL,说明没有使用索引。
ELK最早是Elasticsearch(以下简称ES)、Logstash、Kibana三款开源软件的简称,三款软件后来被同一公司收购,并加入了Xpark、Beats等组件,改名为Elastic Stack,成为现在最流行的开源日志解决方案,虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK,现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
说明:Linux pstree命令将所有行程以树状图显示,树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id,则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
要从MongoDB的集合中选择数据,我们可以使用 find_one() 方法。 find_one() 方法返回选择中的第一个文档。
今天是《MySQL核心知识》专栏的第6章,今天为大家系统的讲讲MySQL中的查询语句,希望通过本章节的学习,小伙伴们能够举一反三,彻底掌握MySQL中的各种查询语句。好了,开始今天的正题吧。
数据库对象是数据库的组成部分,常见的有以下几种:表(Table )、索引(Index)、视图(View)、图表(Diagram)、缺省值(Default)、规则(Rule)、触发器(Trigger)、存储过程(Stored Procedure)、 用户(User)等。命名规范是指数据库对象如数据库(SCHEMA)、表(TABLE)、索引(INDEX)、约束(CONSTRAINTS)等的命名约定。
5、查询fruits表中f_name和f_price的列,并且f_price的数值等于5.2
当索引字段 `phone` 为字符串类型时,字符串查询时候使用了索引`idx_phone`,而数值类型查询时候竟无法使用索引`idx_phone`。
关于MySQL数据库规范,相信大家多少看过一些文档。本篇文章给大家详细分类总结了数据库相关规范,从库表命名设计规范讲起,到索引设计规范,后面又给出SQL编写方面的建议。相信这些规范适用于大多数公司,也希望大家都能按照规范来使用我们的数据库,这样我们的数据库才能发挥出更高的性能。
上一篇文章《一条SQL语句在MySQL中是如何执行的》我们聊到了sql语句内部的执行,包括InnoDB引擎是如何支持事务的,如何做到可以备份恢复的,那么今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
互联网时代的进程越走越深,使用MySQL的人也越来越多,关于MySQL的数据库优化指南很多,而关于SQL SERVER的T-SQL优化指南看上去比较少,近期有学习SQLSERVER的同学问到SQL SERVER数据库有哪些优化建议?本文列举了部分常见的优化建议,具体内容如下:
索引的目的在于提高查询效率,其功能可类比字典,通过该索引可以查询到我们想要查询的信息,因此,选择建立好的索引十分重要
可以用新华字典做类比:如果新华字典中对每个字的详细解释是数据库中表的记录,那么按部首或拼音等排序的目录就是索引,使用它可以让我们快速查找的某一个字详细解释的位置。
Regex与Like的关系 Mysql中我们经常会用到正则表达式就是Like filed like '%?%' 。但是有时对于一些复杂场景下的正则过滤,单单一个like就显得有些力不从心了 Regex
一、单表查询的语法 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 WHERE 条件 GROUP BY field HAVING 筛选 ORDER BY field LIMIT 限制条数 二、关键字的执行顺序 1.找到表:from 2.拿着where指定的约束条件,去文件/表中取出一条条记录 3.将取出的一条条记录进行分组group by,如果没有group by,则整体作为一组 4.将
可以从多个方面进行性能优化,原则是 尽量减少系统的瓶颈,减少资源的占用,加快系统的响应速度。比如:
今天我们来聊一聊MySql索引的那些事,在这篇文章中,我会主要聊聊InnoDB下索引的数据结构,索引如何起作用的,如何更好的利用索引提高效率。
【Server Configuration Type】该选项用于设置服务器的类型。单击该选项右侧的向下按钮, 即可看到包括3个选项。
当然,凡事有个度,用哪一种策略也要结合具体的项目来定,不能为了 SQL 优化而抛弃了业务。
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