


Comment puis-je implémenter une recherche partielle en texte intégral sur les tables InnoDB à l'aide d'instructions LIKE et d'index externes ?
Optimisation de la recherche de type texte intégral pour les tables InnoDB
Les tables InnoDB offrent d'excellentes performances et fiabilité, mais elles manquent nativement de fonctionnalité de recherche en texte intégral. Cependant, il est possible d'obtenir des capacités de recherche partielle en texte intégral en exploitant une combinaison d'instructions LIKE et d'index externes.
Solution
Pour imiter la recherche en texte intégral à l'aide COMME, une approche consiste à utiliser une table MyISAM secondaire comme couche d'indexation pour la table InnoDB principale. Cette table secondaire, appelée « table de recherche en texte intégral », stocke une copie indexée de la ou des colonnes souhaitées de la table InnoDB.
Étapes :
- Créez une table InnoDB : Définissez la table principale qui doit être recherchée. Utilisez InnoDB pour son intégrité des données et sa prise en charge des transactions.
- Créez une table de recherche en texte intégral MyISAM : Créez une table secondaire dans MyISAM, qui permet l'indexation en texte intégral. Cette table doit avoir le même schéma que les colonnes InnoDB cibles, y compris une clé primaire pour correspondre à la table InnoDB.
- Maintenir la synchronisation des index : Mettre à jour la table de recherche MyISAM pour refléter les modifications dans InnoDB tableau. Ceci peut être réalisé via des déclencheurs ou des processus par lots.
- Recherche via une procédure stockée : Créez une procédure stockée qui exécute des recherches LIKE sur la table de recherche MyISAM. La procédure doit filtrer les résultats en fonction de l'expression de recherche souhaitée et renvoyer les métadonnées pertinentes de la table InnoDB.
Exemple :
Considérons une table "threads" dans InnoDB contenant une colonne "sujet" que nous souhaitons rendre consultable. Nous créons une table de recherche en texte intégral MyISAM "threads_ft" avec un schéma similaire. Pour faciliter la synchronisation, nous utilisons des déclencheurs ou des mises à jour par lots pour refléter les modifications de la table "threads" d'InnoDB vers "threads_ft".
La procédure stockée de recherche "ft_search_threads" accepte un paramètre de recherche et renvoie les threads pertinents. Il rejoint la table de recherche avec la table InnoDB pour récupérer des métadonnées supplémentaires et classe les résultats en fonction de la correspondance LIKE par rapport à la colonne « sujet ».
Avantages :
- Fournit une fonctionnalité de recherche partielle en texte intégral pour les tables InnoDB sans compromettre les performances.
- Permet à l'application d'utiliser la syntaxe LIKE pour les requêtes de recherche, facilitant le processus de mise en œuvre.
- Offre de meilleures performances par rapport aux recherches multi-LIKE sur la table InnoDB.
Considérations :
- Maintenir la synchronisation entre les tables InnoDB et MyISAM nécessite des effort.
- Les tables MyISAM ont des limites par rapport à InnoDB, telles que le verrouillage des lignes et une évolutivité limitée.
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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.
