


INSTR vs LIKE dans MySQL : quelle fonction de correspondance de chaînes est la plus rapide ?
Comparaison des performances d'INSTR et LIKE pour la correspondance de chaînes MySQL
Dans MySQL, lors de la recherche d'une chaîne dans une colonne, deux méthodes courantes sont INSTR et LIKE. Lequel est le plus rapide et le plus efficace ?
INSTR vs LIKE
INSTR(columnname, 'mystring') > 0 renvoie vrai si 'mystring' est trouvé dans le nom de la colonne, tandis que le nom de la colonne LIKE '%mystring%' renvoie vrai si 'mystring' est trouvé n'importe où dans le nom de la colonne. INSTR et LIKE sont tous deux pris en charge pour les colonnes de chaînes de types « varchar », « texte », « blob », etc.
Tests de performances
Dans un test, en comptant les occurrences de « recherche » dans une table de plus de 40 000 lignes, INSTR et LIKE exécutées de manière identique, prenant environ 5,54 secondes. Cependant, lorsque vous utilisiez LIKE avec uniquement un suffixe générique, tel que « search% », la requête était nettement plus rapide, ne prenant que 3,88 secondes.
Recherche en texte intégral
Bien que cela ne soit pas spécifiquement mentionné dans la question d'origine, il convient de noter que les recherches FULLTEXT sont généralement plus rapides pour les requêtes textuelles. Cependant, ils nécessitent l'utilisation d'index spécialisés et ne conviennent pas toujours à tous les scénarios.
Conclusion
Pour les analyses de table complète, INSTR et LIKE avec à la fois le préfixe et les caractères génériques de suffixe fonctionnent de la même manière. Cependant, lors de la recherche d'une chaîne au début d'une colonne de texte, LIKE avec un suffixe générique devient beaucoup plus efficace. Dans les cas où les performances sont critiques, l'utilisation de la recherche en texte intégral peut fournir les meilleurs résultats.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

MySQL convient aux petites et grandes entreprises. 1) Les petites entreprises peuvent utiliser MySQL pour la gestion des données de base, telles que le stockage des informations clients. 2) Les grandes entreprises peuvent utiliser MySQL pour traiter des données massives et une logique métier complexe pour optimiser les performances de requête et le traitement des transactions.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.
