


Pourquoi ma déclaration préparée PHP PDO ne fonctionne-t-elle pas avec les requêtes MySQL LIKE ?
Instruction préparée PHP PDO - Requête MySQL LIKE : une énigme
Lorsque vous travaillez avec la classe PDO de PHP (pilote MySQL), l'exécution d'une requête MySQL LIKE à l'aide d'une instruction préparée peut être une tâche embarrassante. La syntaxe apparemment simple ne parvient souvent pas à produire le résultat souhaité.
Considérez la requête suivante qui récupère des données de manière transparente à l'aide du client MySQL :
SELECT ... FROM hs ... WHERE hs.hs_text LIKE "%searchTerm%" LIMIT 25;
L'énigme
Cependant, lors du portage de cette requête vers PHP, vous pourriez rencontrer la frustration de ne pouvoir renvoyer aucun résultat, quelle que soit la syntaxe que vous essayez. Le code ci-dessous illustre ce problème :
$sql = 'SELECT ... FROM hs ... WHERE hs.hs_text LIKE :searchTerm LIMIT 25'; $prep = $dbh->prepare($sql); $ret = $prep->execute(array(':searchTerm' => '"%'.$searchTerm.'%"'));
Tentatives de fournir le terme de recherche sous la forme CONCAT('%', ?, '%'), "%:searchTerm%" ou ":searchTerm", tandis que modifier la ligne d'exécution en conséquence s'avère futile.
La solution
La clé pour résoudre cette énigme consiste à comprendre comment les instructions préparées gèrent les données. Ils transmettent les données séparément de la requête, éliminant ainsi le besoin de guillemets lors de l'intégration de valeurs.
Par conséquent, la bonne solution est :
$prep = $dbh->prepare($sql); $ret = $prep->execute(array(':searchTerm' => '%'.$searchTerm.'%'));
En supprimant les guillemets doubles englobants du paramètre de terme de recherche , vous exploitez désormais la puissance des instructions préparées, vous permettant d'exécuter avec succès votre requête LIKE.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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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.

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.

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.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
