


Comment puis-je optimiser la sélection d'index pour les requêtes Database LIKE avec plusieurs clauses ?
Optimisation de la sélection d'index pour les requêtes LIKE
Les performances de la base de données peuvent considérablement souffrir lorsque des clauses LIKE sont impliquées, car les index conventionnels ne peuvent pas prendre en charge efficacement les recherches par caractères génériques. Cela est particulièrement évident dans les requêtes comportant plusieurs clauses et opérateurs.
Dans la requête fournie, vous disposez d'une expression complexe avec des conditions LIKE, OR et NOT IN. Pour déterminer le meilleur index, considérez les éléments suivants :
Opérateur LIKE
Les expressions LIKE ne peuvent utiliser des index que si le modèle de recherche est une chaîne constante sans caractères génériques de début. Dans votre requête, les comparaisons LIKE satisfont à cette condition pour la colonne usage_guidance.
Clauses multiples
Les requêtes avec plusieurs clauses peuvent bénéficier d'index composites. Dans votre cas, combiner les colonnes name et usage_guidance dans un index permettrait une recherche efficace sur les deux expressions LIKE.
Index recommandé
Sur la base des considérations ci-dessus, l'index idéal L'index de votre requête est :
CREATE INDEX idx_tags_LIKE ON tags (usage_guidance, name);
Cet index permettra une exécution plus rapide de la requête en utilisant l'index pour la comparaison LIKE sur usage_guidance et l'exploitation de la colonne de nom pour le tri et le filtrage.
Conseils d'optimisation supplémentaires
Pour améliorer davantage les performances, tenez compte des éléments suivants :
- Limitez l'utilisation des recherches par caractères génériques, car elles sont très inefficaces.
- Réécrivez la requête pour utiliser le texte intégral indexation si nécessaire.
- Mettez en cache les résultats des requêtes LIKE fréquentes pour améliorer les temps de réponse.
En mettant en œuvre ces recommandations, vous pouvez optimiser considérablement vos requêtes LIKE et améliorer les performances globales de votre système de base de données.
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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.
