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。
MySQL索引是提升数据库查询性能的关键因素,但在某些情况下,索引可能会失效,导致查询变慢或无法使用索引。本文将介绍多个常见的MySQL索引失效场景,并提供相应的优化策略,帮助你避免索引失效,提升数据库的查询效率。
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为了验证 MySQL 中哪些情况下会导致索引失效,我们可以借助 explain 执行计划来分析索引失效的具体场景。
这是一条我们在MySQL中常用到的模糊查询方法,通过通配符%来进行匹配,其实,这只是冰山一角,在MySQL中,支持模糊匹配的方法有很多,且各有各的优点。好了,今天让我带大家一起掀起MySQL的小裙子,看一看模糊查询下面还藏着多少鲜为人知的好东西。
索引在我们使用MySQL数据库时可以极大的提高查询效率,然而,有时候因为使用上的一些瑕疵就会导致索引的失效,无法达到我们使用索引的预期效果,今天介绍几种MySQL中几种常见的索引失效的原因,可以在以后的工作中尽可能避免因索引失效带来的坑。
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。
当我们的应用程序访问较少时(例如在项目初期阶段),直接进行项目编码就可以解决大多数问题。项目中的搜索功能也是如此,没必要在一开始就引入完整的第三方类库进行搜索功能支持。大多数情况下使用 Eloquent 的查询功能就可以完成基本的搜索处理。
本文同步至个人博客 需要掌握的 Laravel Eloquent 搜索技术 ,转载请注明出处。
索引是 MySQL 数据库中优化查询性能的重要工具,通过对查询条件和表数据的索引,MySQL可以快速定位数据,提高查询效率。但是,在实际的数据库开发和维护中,我们经常会遇到一些情况,导致索引失效,从而使得查询变得非常缓慢,甚至无法使用索引来优化查询,这会严重影响系统的性能。那么,是什么原因导致了索引失效呢?
Mysql模糊查询正常情况下在数据量小的时候,速度还是可以的,但是不容易看出查询的效率,在数据量达到百万级,千万级的甚至亿级时 mysql查询的效率是很关键的,也是很重要的。
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章,然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了,问我怎么办。
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE(),POSITION()等内置函数来实现. 不过 这种模糊查询都存在一定的局限性. 举个🌰: 记录为: 你好,我的世界, 此时通过关键词你好世界 便无法搜索到. 如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
在mysql中,有时我们在做数据库查询时,需要得到某字段中包含某个值的记录,但是它也不是用like能解决的,使用like可能查到我们不想要的记录,它比like更精准,这时候mysql的FIND_IN_SET函数就派上用场了,下面来具体了解一下。
在数据库系统中,索引是提高数据查询效率的重要工具。针对MySQL数据库,索引优化是提高查询性能的关键。本文将深入探讨MySQL索引的优化策略,介绍常见的索引失效场景,并详细解释聚簇索引与非聚簇索引的区别。
【数据库】MySQL进阶六、 模糊查询用法 javahelp mysql中模糊查询的四种用法介绍 这篇文章主要介绍了mysql中模糊查询的四种用法,需要的朋友可以参考下。 下面介绍mysql中模糊查询的四种用法: 1 %: 表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示。 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”,“张猫三”、“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的记录
优化方式:用代码拼装sql时进行判断,没 where 条件就去掉 where,有where条件就加 and。
这是因为: 1 、 在dos窗口中,默认的编码格式gbk,而mysql服务器软件使用的编码utf8 2、在dos窗口输入一个指令,模糊查询当前mysql数据库中所有带有”character”字符集的变 量全部出来 SHOW VARIABLES LIKE ‘%character%’ ;
📷 1. 构建搜索器参数 2. 根据时间范围筛选 3. 根据 nickname 字段模糊查询 4. hasWhere 根据关联条件来查询当前模型对象数据 1. 构建搜索器参数 ---- /** * 模型搜索器参数构造函数 * * @param array $keys * @param array $where */ function where_filter(&$keys, array $where) { // 去掉数组里的空字符串和null $where = array_fil
+ where子句类似程序语言中if条件,根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
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。
我们都知道,在做系统设计时,考虑到系统的安全性,需要对用户的一些个人隐私信息,比如:登录密码、身份证号、银行卡号、手机号等,做加密处理,防止用户的个人信息被泄露。
最近在做项目迁移,Oracle版本的迁到Mysql版本,遇到有些oracle的函数,mysql并没有,所以就只好想自定义函数或者找到替换函数的方法进行改造。
1:在使用mysql数据库进行存储数据的时候,有时候,一个字段,要存储使用逗号分隔的多个数据,在查询的时候,传递的是一个keyword,需要在逗号分隔的字段中进行查询,这种情况怎么处理?
稍不注意,可能你写的查询语句是会导致索引失效,从而走了全表扫描,虽然查询的结果没问题,但是查询的性能大大降低。
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在现代的Web开发中,处理JSON数据已经变得无处不在,而在关系型数据库中高效地查询JSON结构变得愈发重要。MySQL 8.0结合MyBatis-Plus和Spring Boot,为管理和查询JSON数据提供了强大的工具。在本文中,我们将探讨两种使用MySQL 8.0和MyBatis-Plus在Spring Boot应用中查询JSON数据的方法。
3)尽量避免NULL:很多表都包含可为NULL(空值)的列,通常情况下最好指定为NOT NULL。因为如果查询中包含可为NULL的列,对于Mysql来说更难优化。
2、语法:select distinct from 表名; 去掉重复项,对应的字段前加符号表达:
本文介绍了Redis、MongoDB、PostgreSQL、MySQL这四种数据库的基本特性,包括数据类型、持久化方式、事务支持、分区和分片等特性。每种数据库都有其适用的场景,例如Redis适合用于缓存和计数器,MongoDB适合用于高并发的读写,PostgreSQL适合用于事务处理和数据仓库,MySQL适合用于关系型数据库和事务处理。每种数据库都有其优缺点,需要根据具体的需求和场景来选择合适的数据库。
索引列不独立是指被索引的这列不能是表达式的一部分,不能是函数的参数,比如下面的这种情况 select id,name,age,salary from table_name where salary + 1000 = 6000; salary 列被用户表达式的计算了,这种情况下索引就会失效,解决方式就是提前计算好条件值,不要让索引列参与表达式计算。 索引字段作为函数的参数 select id,name,age,salary from table_name where substring(name,1,3)= 'luc'; 解决方式是什么呢,可以提前计算好条件,不要使用索引,或者可以使用其他的 sql 替换上面的,比如,上面的sql 可以使用 like 来代替 select id,name,age,salary from table_name where name like 'luc%'; 使用了左模糊 select id,name,age,salary from table_name where name like '%lucs%'; 平时尽可能避免用到左模糊,可以这样写 select id,name,age,salary from table_name where name like 'lucs%'; 如果实在避免不了左模糊查询的话,考虑一下搜索引擎 比如 ES or 查询部分字段没有使用索引 select id,name,age,salary from table_name where name ='lucs' and age >25 这种情况,可以为 name 和 age 都建立索引,否则会走全表扫描。 字符串条件没有使用 '' select id,name,age,salary from table_name where phone=13088772233 上面的这条 sql phone 字段类型是 字符串类型的,但是没有使用 '13088772233 ', SQL 就全表扫描了,所以字符串索引要使用 ‘’ select id,name,age,salary from table_name where phone='13088772233 ' 不符合最左前缀原则的查询 例如有这样一个组合索引 index(a,b,c) select * from table_name where b='1'and c='2' select * from table_name where c='2' // 上面这两条 SQL 都是无法走索引执行的 最左原则,就是要最左边的优先存在,我不在的话,你们自己就玩不动了,除非你自己单独创立一个索引,下面这几条 SQL 就可以走索引执行 select * from table_name where a = 'asaa' and b='1'and c='2' select * from table_name where a = 'asda' and b='1231' // 上面这两条是走索引的,但是下面这条你觉得索引应该怎么走,是全部走,还是部分走索引? select * from table_name where a = 'asda' and c='dsfsdafsfsd' 索引字段没有添加 not null 约束 select * from table_name where a is null; // 这条sql就无法走索引执行了,is null 条件 不能使用索引,只能全表扫描了 // mysql 官方建议是把字段设置为 not null 所以针对这个情况,在mysql 创建表字段的时候,可以将需要索引的字符串设置为 not null default '' 默认空字符串即可 隐式转换 关联表的两个字段类型不一致会发生隐式转换 select * from table_name t1 left join table_name2 t2 on t1.id=t2.tid; // 上面这条语句里,如果 t1 表的id 类型和 t2 表的tid 类型不一致的时候,就无法 // 按索引执行了。 // 解决方式就是统一设置字段类型。 END
MySQL语法总结 查询相关: 查看数据库: show databases; 查看数据库信息: show create database 数据库名; 查看表信息: show create table 表名; 查看当前数据库版本号: select version(); 查看系统当前时间: select new(); 查看当前用户: select user(); 查看当前所在的数据库: select database(); 查看MySQL数据库状态: status; 查看表的结构
例如: insert…select插⼊结果集 注意:字段列表1与字段列表2的字段个数必须相同,且对应字段的数据类型尽量保持⼀致。例如:
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来,但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式:SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程:取出表中的每条数据,满足条件的记录就返回,不满足条件的记录不返回
MySQL 报错:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 MySQL 报错:Parameter index out of range (1 > number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 前言 一、分析 SQL 语句 1.1、普通 SQL 语句的查询分析 1.2、普通
https://www.cnblogs.com/sevck/p/6733702.html
MySQL条件查询是什么 📷 1、条件查询:根据条件过滤原始表的数据,查询到想要的数据 语法: select 要查询的字段|表达式|常量值|函数 from 表 where 条件 ; 2、分类 (1)条件表达式 示例: salary>10000 条件运算符: > < >= <= = != <> (2)逻辑表达式 salary>10000 && salary<20000 逻辑运算符: and(&&):两个条件如果同时成立,结果为true,否则为false
BATJTMD等大厂的面试难度越来越高,但无论从大厂还是到小公司,一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库,先“说一说你对SQL优化的见解吧?”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标,甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注,如果是你,在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢?
MYSQL中索引是经常用来对数据库查询性能优化的方式,再MySQL中采用了B+树作为索引结构来减少磁盘IO次数去提高数据的检索性能。但是在某些场景下,由于查询语句设计不合理,或者对MySQL的理解不够深入。索引有可能会失效,变为全表扫描,这对于大数据量的查询是非常低效的。今天我们就来聊聊这些常见的失效场景。
对表中的记录进行升序asc或者降序desc的排列,默认的是升序asc,同时需要使用order by关键字:
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
oracle有to_date函数,Mysql的格式是str_to_date(‘2019-02-12 11:34:32’, ‘%Y-%m-%d %H:%i:%s’)
继上一篇博客 《Oracle学习笔记整理手册》之后,我再写一篇Mysql版本的
在前面篇章中,我们编写查询的都是 select * from user 这样的查询,而查询的结果集字段名 都是对应 我们编写的实体类 User 相关属性名。所以我们设置返回的结果都是用 resultType 属性,如下:
MySQL之单表查询 创建表 # 创建表 mysql> create table company.employee5( id int primary key AUTO_INCREMENT not null, name varchar(30) not null, sex enum('male','female') default 'male' not null, hire_date date not null, post varchar(50) not null,
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