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So führen Sie eine Fuzzy-Abfrage in thinkphp durch

PHPz
Freigeben: 2023-04-11 10:20:51
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Im Prozess der WEB-Entwicklung ist die Datenabfrage ein sehr wichtiger Vorgang, und die Fuzzy-Abfrage ist eine der am häufigsten verwendeten Operationen. ThinkPHP ist ein sehr beliebtes PHP-Entwicklungsframework. Es bietet eine praktische und schnelle Fuzzy-Abfragemethode. Hier werde ich erklären, wie man Fuzzy-Abfragen in ThinkPHP durchführt.

Zunächst können wir in ThinkPHP die Datenbank über die Db-Klasse betreiben. Insbesondere können wir über die Tabellenmethode der Db-Klasse angeben, welche Datentabelle verwendet werden soll, und dann die entsprechende Abfragemethode aufrufen. Bei Fuzzy-Abfragen können wir die Like-Methode verwenden. Der erste Parameter dieser Methode ist der Feldname, der abgeglichen werden muss, und der zweite Parameter ist die Zeichenfolge, die abgeglichen werden muss. Wenn wir beispielsweise alle Benutzer abfragen möchten, deren Namen „Zhang“ enthalten, können wir den Code wie folgt schreiben:

Db::table('user')->where('name', 'like', '%张%')->select();
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In dieser Anweisung ist der erste Parameter der where-Methode die abzufragende Bedingung, wobei „Name“ ist ein Feld in der Datentabelle Name, der zweite Parameter „like“ gibt an, dass wir einen Fuzzy-Abgleich durchführen möchten, und der dritte Parameter „%张%“ ist die Zeichenfolge, die abgeglichen werden muss. % bedeutet, dass es mit einer beliebigen Anzahl beliebiger Zeichen übereinstimmen kann, sodass alle Benutzer gefunden werden können, deren Namen „Zhang“ enthalten.

Neben der Verwendung der von der Db-Klasse bereitgestellten Abfragemethoden bietet ThinkPHP auch einige erweiterte Abfragemethoden wie Modellabfragen und verwandte Abfragen usw. Modellabfragen werden durch die Definition von Modellklassen durchgeführt, wodurch Abfragen präziser gestaltet werden können. Beispielsweise können wir im Benutzermodell eine searchByName-Methode definieren, um alle Benutzer abzufragen, deren Namen die angegebene Zeichenfolge enthalten:

class User extends Model
{
    public function searchByName($keyword)
    {
        return $this->where('name', 'like', '%' . $keyword . '%')->select();
    }
}
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In dieser Methode stellt $this das Objekt des aktuellen Benutzermodells dar und die where-Methode ist dieselbe wie Wie oben beschrieben, ersetzen Sie einfach die Db-Klasse durch $this. Wir können diese Abfragemethode auch kapseln, damit sie in der gesamten Anwendung wiederverwendet werden kann:

class User extends Model
{
    public static function searchByName($keyword)
    {
        return self::where('name', 'like', '%' . $keyword . '%')->select();
    }
}
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Hier ändern wir die searchByName-Methode in eine statische Methode und ersetzen $this durch self, sodass sie überall verwendet werden kann. Rufen Sie den Benutzer direkt auf:: searchByName()-Methode zur Abfrage.

Assoziative Abfrage bezieht sich auf die Verwendung der JOIN-Anweisung, um mehrere verwandte Datentabellen für die Abfrage zu verbinden. Relevante Abfragen in ThinkPHP werden durch die Definition von Modellzuordnungen implementiert. Die spezifische Implementierungsmethode geht jedoch über den Rahmen dieses Artikels hinaus. Es ist jedoch zu beachten, dass die JOIN-Anweisung die Abfrageeffizienz verringern kann Ziehen Sie in Betracht, zuerst Fuzzy-Abfragen durchzuführen und dann verwandte Abfragen durchzuführen, oder verwenden Sie Caching und andere Methoden, um die Abfragegeschwindigkeit zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Fuzzy-Abfragen in ThinkPHP im Allgemeinen die Verwendung der Where-Methode und der Like-Methode der Db-Klasse oder die Verwendung von Modellabfragen und zugehörigen Abfragen erfordern. Es ist zu beachten, dass Sie bei der Durchführung von Fuzzy-Abfragen auf die Effizienz und Korrektheit der Abfrage achten und versuchen müssen, zu komplexe Matching-Methoden zu vermeiden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo führen Sie eine Fuzzy-Abfrage in thinkphp durch. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Quelle:php.cn
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