Wie optimiere ich MySQL-Abfragen mit LIKE-Klauseln mithilfe zusammengesetzter Indizes?

Identifizieren der optimalen Indizierungsstrategie für Abfragen mit LIKE-Klauseln

Bei der Optimierung von Datenbankabfragen mit LIKE-Klauseln wird die Wirksamkeit von Indizes etwas unsicher. Allerdings kann das Verständnis der Einschränkungen und optimaler Indizierungsstrategien die Abfrageleistung erheblich verbessern.

Betrachten Sie die folgende Abfrage:

SELECT name, usage_guidance, total_used_num
FROM tags
WHERE
 ( name LIKE CONCAT('%', ?, '%') OR
   usage_guidance LIKE CONCAT(?, '%') )
 AND name NOT IN ($in)
ORDER BY name LIKE CONCAT('%', ?, '%') DESC, name ASC
LIMIT 6

Um den am besten geeigneten Index für diese Abfrage zu bestimmen, müssen Sie die Art der LIKE-Klauseln berücksichtigen . MySQL verwendet B-Tree-Indizes für Spaltenvergleiche mit Operatoren wie = und >. Während B-Tree-Indizes LIKE-Vergleiche verbessern können, wenn das LIKE-Argument eine konstante Zeichenfolge ohne Platzhalter ist, schränkt das Vorhandensein von Platzhaltern ihre Wirksamkeit ein.

In der obigen Abfrage beginnt keiner der LIKE-Ausdrücke mit Platzhaltern. Dies bedeutet, dass ein zusammengesetzter Index für die Spalten „usage_guidance“ und „name“ am vorteilhaftesten wäre. Indem der Index auf diese Weise geordnet wird, kann die Abfrage den Index für beide LIKE-Vergleiche nutzen.

Hier ist ein SQL-Befehl zum Erstellen des zusammengesetzten Index:

CREATE INDEX idx_tags ON tags(usage_guidance, name);

In Fällen wie Hier können mehrere Faktoren die Abfrageleistung beeinflussen. Die Analyse der Tabellenstruktur, der Beispieldaten und der erwarteten Ausgabe kann häufig zusätzliche Optimierungsmöglichkeiten aufdecken.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie optimiere ich MySQL-Abfragen mit LIKE-Klauseln mithilfe zusammengesetzter Indizes?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!