


Warum funktioniert meine vorbereitete PHP-PDO-Anweisung nicht mit MySQL-LIKE-Abfragen?
PHP PDO Prepared Statement – MySQL LIKE-Abfrage: Ein Rätsel
Bei der Arbeit mit der PDO-Klasse von PHP (MySQL-Treiber) kann die Ausführung einer MySQL LIKE-Abfrage mithilfe einer vorbereiteten Anweisung erfolgen eine verwirrende Aufgabe sein. Die scheinbar einfache Syntax führt oft nicht zum gewünschten Ergebnis.
Betrachten Sie die folgende Abfrage, die mithilfe des MySQL-Clients nahtlos Daten abruft:
SELECT ... FROM hs ... WHERE hs.hs_text LIKE "%searchTerm%" LIMIT 25;
Das Rätsel
Bei der Portierung dieser Abfrage nach PHP kann es jedoch zu der Frustration kommen, dass Sie unabhängig von der verwendeten Syntax keine Ergebnisse zurückgeben können versuchen. Der folgende Code veranschaulicht dieses Problem:
$sql = 'SELECT ... FROM hs ... WHERE hs.hs_text LIKE :searchTerm LIMIT 25'; $prep = $dbh->prepare($sql); $ret = $prep->execute(array(':searchTerm' => '"%'.$searchTerm.'%"'));
Versucht, den Suchbegriff als CONCAT('%', ?, '%'), "%:searchTerm%" oder ":searchTerm" anzugeben, während Eine entsprechende Änderung der Ausführungszeile erweist sich als zwecklos.
Die Lösung
Der Schlüssel zur Lösung Dieses Rätsel besteht darin, zu verstehen, wie vorbereitete Anweisungen mit Daten umgehen. Sie übermitteln Daten getrennt von der Abfrage, sodass beim Einbetten von Werten keine Anführungszeichen erforderlich sind.
Daher ist die richtige Lösung:
$prep = $dbh->prepare($sql); $ret = $prep->execute(array(':searchTerm' => '%'.$searchTerm.'%'));
Durch Entfernen der umschließenden doppelten Anführungszeichen aus dem Suchbegriffparameter , nutzen Sie jetzt die Leistungsfähigkeit vorbereiteter Anweisungen und können Ihre LIKE-Abfrage erfolgreich ausführen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWarum funktioniert meine vorbereitete PHP-PDO-Anweisung nicht mit MySQL-LIKE-Abfragen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Die Hauptaufgabe von MySQL in Webanwendungen besteht darin, Daten zu speichern und zu verwalten. 1.Mysql verarbeitet effizient Benutzerinformationen, Produktkataloge, Transaktionsunterlagen und andere Daten. 2. Durch die SQL -Abfrage können Entwickler Informationen aus der Datenbank extrahieren, um dynamische Inhalte zu generieren. 3.Mysql arbeitet basierend auf dem Client-Server-Modell, um eine akzeptable Abfragegeschwindigkeit sicherzustellen.

InnoDB verwendet Redologs und undologische, um Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. 1.REDOLOogen zeichnen Datenseitenänderung auf, um die Wiederherstellung und die Durchführung der Crash -Wiederherstellung und der Transaktion sicherzustellen. 2.Strundologs zeichnet den ursprünglichen Datenwert auf und unterstützt Transaktionsrollback und MVCC.

Im Vergleich zu anderen Programmiersprachen wird MySQL hauptsächlich zum Speichern und Verwalten von Daten verwendet, während andere Sprachen wie Python, Java und C für die logische Verarbeitung und Anwendungsentwicklung verwendet werden. MySQL ist bekannt für seine hohe Leistung, Skalierbarkeit und plattformübergreifende Unterstützung, die für Datenverwaltungsanforderungen geeignet sind, während andere Sprachen in ihren jeweiligen Bereichen wie Datenanalysen, Unternehmensanwendungen und Systemprogramme Vorteile haben.

Die MySQL -Idium -Kardinalität hat einen signifikanten Einfluss auf die Abfrageleistung: 1. Hoher Kardinalitätsindex kann den Datenbereich effektiver einschränken und die Effizienz der Abfrage verbessern. 2. Niedriger Kardinalitätsindex kann zu einem vollständigen Tischscannen führen und die Abfrageleistung verringern. 3. Im gemeinsamen Index sollten hohe Kardinalitätssequenzen vorne platziert werden, um die Abfrage zu optimieren.

Zu den grundlegenden Operationen von MySQL gehört das Erstellen von Datenbanken, Tabellen und die Verwendung von SQL zur Durchführung von CRUD -Operationen für Daten. 1. Erstellen Sie eine Datenbank: createdatabasemy_first_db; 2. Erstellen Sie eine Tabelle: CreateTableBooks (IDINGAUTO_INCRECTIONPRIMARYKEY, Titelvarchar (100) Notnull, AuthorVarchar (100) Notnull, veröffentlicht_yearint); 3.. Daten einfügen: InsertIntoBooks (Titel, Autor, veröffentlicht_year) va

MySQL eignet sich für Webanwendungen und Content -Management -Systeme und ist beliebt für Open Source, hohe Leistung und Benutzerfreundlichkeit. 1) Im Vergleich zu Postgresql führt MySQL in einfachen Abfragen und hohen gleichzeitigen Lesevorgängen besser ab. 2) Im Vergleich zu Oracle ist MySQL aufgrund seiner Open Source und niedrigen Kosten bei kleinen und mittleren Unternehmen beliebter. 3) Im Vergleich zu Microsoft SQL Server eignet sich MySQL besser für plattformübergreifende Anwendungen. 4) Im Gegensatz zu MongoDB eignet sich MySQL besser für strukturierte Daten und Transaktionsverarbeitung.

InnoDbbufferpool reduziert die Scheiben -E/A durch Zwischenspeicherung von Daten und Indizieren von Seiten und Verbesserung der Datenbankleistung. Das Arbeitsprinzip umfasst: 1. Daten lesen: Daten von Bufferpool lesen; 2. Daten schreiben: Schreiben Sie nach der Änderung der Daten an Bufferpool und aktualisieren Sie sie regelmäßig auf Festplatte. 3. Cache -Management: Verwenden Sie den LRU -Algorithmus, um Cache -Seiten zu verwalten. 4. Lesemechanismus: Last benachbarte Datenseiten im Voraus. Durch die Größe des Bufferpool und die Verwendung mehrerer Instanzen kann die Datenbankleistung optimiert werden.

MySQL verwaltet strukturierte Daten effizient durch Tabellenstruktur und SQL-Abfrage und implementiert Inter-Tisch-Beziehungen durch Fremdschlüssel. 1. Definieren Sie beim Erstellen einer Tabelle das Datenformat und das Typ. 2. Verwenden Sie fremde Schlüssel, um Beziehungen zwischen Tabellen aufzubauen. 3.. Verbessern Sie die Leistung durch Indexierung und Abfrageoptimierung. 4. regelmäßig Sicherung und Überwachung von Datenbanken, um die Datensicherheit und die Leistungsoptimierung der Daten zu gewährleisten.
