Utilisation de like et in dans SQL
En SQL, LIKE est utilisé pour rechercher des chaînes contenant des modèles spécifiques. Il prend en charge les caractères génériques, mais n'est pas aussi efficace que l'opérateur IN. IN est utilisé pour rechercher des champs qui correspondent à une liste de valeurs spécifiée. Il est plus rapide et prend en charge l'optimisation de l'index. Il est recommandé d'utiliser IN lors de la recherche de valeurs spécifiques, d'utiliser LIKE lors de la recherche de chaînes similaires et d'utiliser IN de préférence pour optimiser les performances.
Utilisation de LIKE et IN en SQL
LIKE et IN sont tous deux des opérateurs utilisés pour filtrer les données en SQL, mais leur utilisation et leurs effets sont différents. L'opérateur
LIKE est utilisé pour rechercher des chaînes qui correspondent à un modèle spécifié. Le modèle peut contenir des caractères génériques, tels que le signe de pourcentage (%) et le trait de soulignement (_), pour représenter un ou plusieurs caractères. Par exemple :
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%John%';
Cela renverra tous les enregistrements clients contenant la chaîne « John » dans leur nom. L'opérateur
IN est utilisé pour rechercher des champs qui correspondent à une liste de valeurs spécifiée. Les listes de valeurs sont mises entre parenthèses. Par exemple :
SELECT * FROM customers WHERE id IN (1, 2, 3);
Cela renverra les enregistrements client avec l'ID 1, 2 ou 3.
Différence
- Polyvalence : LIKE est plus général et peut trouver n'importe quelle chaîne qui correspond au modèle, tandis que IN ne peut correspondre qu'à une liste de valeurs spécifiée.
- Efficacité : IN est généralement plus efficace que LIKE car il n'a besoin de vérifier qu'une liste limitée de valeurs, tandis que LIKE doit analyser la chaîne entière.
- Index : Si un index est construit sur le champ, IN peut utiliser l'index pour améliorer les performances des requêtes, mais LIKE ne le peut pas.
- Caractères génériques : LIKE prend en charge les caractères génériques, mais pas IN.
Suggestions d'utilisation
- Trouver une valeur spécifique : Utilisez IN.
- Trouver des chaînes similaires : Utilisez LIKE.
- Optimiser les performances : S'il y a un index sur le terrain, IN est privilégié.
Exemple
Trouver des clients avec le nom « John » ou « Jane » :
SELECT * FROM customers WHERE name IN ('John', 'Jane');
Trouver des clients avec la chaîne « smith » dans leur nom :
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE '%smith%';
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!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Sujets chauds

L'article traite du partitionnement des données horizontal et vertical dans SQL, en se concentrant sur leur impact sur les performances et l'évolutivité. Il compare les avantages et les considérations pour choisir entre eux.

Cet article traite de la suppression des lignes avec des contraintes de clés étrangères dans les bases de données relationnelles. Il détaille les méthodes de gestion des violations des contraintes, y compris les suppressions en cascade, la restriction des suppressions et la définition de Nulls. L'article met l'accent

L'article explique comment utiliser les fonctions d'agrégats SQL (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX) pour résumer les données, détaillant leurs utilisations et leurs différences, et comment les combiner dans les requêtes. COMPAT DE CHARACTER: 159

L'article traite des risques de sécurité de Dynamic SQL, en se concentrant sur l'injection SQL, et fournit des stratégies d'atténuation telles que l'utilisation de requêtes paramétrées et de validation d'entrée.

L'article traite des niveaux d'isolement des transactions SQL: lire non engagée, lire engagée, lecture reproductible et sérialisable. Il examine leur impact sur la cohérence et les performances des données, notant qu'une isolation plus élevée garantit une plus grande cohérence mais MA

L'article traite des propriétés acides (atomicité, cohérence, isolement, durabilité) dans les transactions SQL, cruciale pour maintenir l'intégrité et la fiabilité des données.

Cet article détaille des stratégies de test efficaces pour les opérations de supprimer SQL. Il met l'accent sur la vérification de la suppression correcte des lignes via des comparaisons de données pré et post-trait, le nombre de lignes et les tests négatifs. Meilleures pratiques, y compris les sauvegardes, la transaction

Cet article compare les commandes de suppression et de tronçons de SQL. Supprimer supprime les lignes individuellement, permettant le retrait conditionnel et le retour en arrière de la transaction. Truncate est plus rapide, en supprimant toutes les lignes à la fois, mais manque de capacité de recul. Performances et données re
