カンマ区切りの MySQL フィールドで複数の文字列を効率的に検索するにはどうすればよいですか?
MySQL: 複数文字列 find_in_set へのより効率的なアプローチ
MySQL の find_in_set
関数は、カンマ区切り値内の単一文字列の検索に限定されています。 これは、複数の検索文字列に一致するレコードを同時に検索する必要がある場合に課題となります。
課題:
目標は、カンマ区切り値を含むフィールドに指定された検索文字列すべてが含まれるレコードを識別することです。 たとえば、「a,b,c,d」内で「a,b,c」を検索すると、一致するものが得られます。
優れたソリューション:
find_in_set
演算子を使用して複数の OR
呼び出しを連鎖させる (これは非効率的になる可能性があります) 代わりに、より効果的な方法では、より構造化された FIND_IN_SET
句内で WHERE
関数を利用します。
WHERE FIND_IN_SET('val1', setcolumn) > 0 AND FIND_IN_SET('val2', setcolumn) > 0 AND FIND_IN_SET('val3', setcolumn) > 0
ここで:
setcolumn
は、カンマ区切りの値を持つフィールドを表します。val1
、val2
、val3
などは検索文字列です。
説明:
このアプローチでは、AND
を使用して、すべての 検索文字列が setcolumn
に存在することを確認します。 各 FIND_IN_SET
呼び出しは、文字列が見つかった場合は位置を返します (0 より大きい値)。それ以外の場合は、0 を返します。AND
条件は、指定されたすべての文字列を含むレコードのみが返されることを保証します。
例:
SELECT * FROM table WHERE FIND_IN_SET('a', setcolumn) > 0 AND FIND_IN_SET('b', setcolumn) > 0 AND FIND_IN_SET('c', setcolumn) > 0;
このクエリは、setcolumn
に 'a'、'b'、および 'c' が含まれるレコードのみを返します。
重要な考慮事項:
この方法は通常、REGEXP アプローチよりも効率的ですが、カンマ区切りの値をデータベース フィールドに格納することは、多くの場合、不適切なデータベース設計であると考えられることに注意してください。データベースを正規化する (関係を表す別のテーブルを作成する) ことは、パフォーマンスとデータの整合性にとって、長期的にははるかに優れたソリューションです。 このアプローチは主に、既存の正規化されていないデータに対する回避策です。
以上がカンマ区切りの MySQL フィールドで複数の文字列を効率的に検索するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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INNODBは、レドログと非論的なものを使用して、データの一貫性と信頼性を確保しています。 1.レドログは、クラッシュの回復とトランザクションの持続性を確保するために、データページの変更を記録します。 2.Undologsは、元のデータ値を記録し、トランザクションロールバックとMVCCをサポートします。

他のプログラミング言語と比較して、MySQLは主にデータの保存と管理に使用されますが、Python、Java、Cなどの他の言語は論理処理とアプリケーション開発に使用されます。 MySQLは、データ管理のニーズに適した高性能、スケーラビリティ、およびクロスプラットフォームサポートで知られていますが、他の言語は、データ分析、エンタープライズアプリケーション、システムプログラミングなどのそれぞれの分野で利点があります。

MySQLの基本操作には、データベース、テーブルの作成、およびSQLを使用してデータのCRUD操作を実行することが含まれます。 1.データベースの作成:createdatabasemy_first_db; 2。テーブルの作成:createTableBooks(idintauto_incrementprimarykey、titlevarchary(100)notnull、authorvarchar(100)notnull、published_yearint); 3.データの挿入:InsertIntoBooks(タイトル、著者、公開_year)VA

MySQLは、Webアプリケーションやコンテンツ管理システムに適しており、オープンソース、高性能、使いやすさに人気があります。 1)PostgreSQLと比較して、MySQLは簡単なクエリと高い同時読み取り操作でパフォーマンスが向上します。 2)Oracleと比較して、MySQLは、オープンソースと低コストのため、中小企業の間でより一般的です。 3)Microsoft SQL Serverと比較して、MySQLはクロスプラットフォームアプリケーションにより適しています。 4)MongoDBとは異なり、MySQLは構造化されたデータおよびトランザクション処理により適しています。

Innodbbufferpoolは、データをキャッシュしてページをインデックス作成することにより、ディスクI/Oを削減し、データベースのパフォーマンスを改善します。その作業原則には次のものが含まれます。1。データ読み取り:Bufferpoolのデータを読む。 2。データの書き込み:データを変更した後、bufferpoolに書き込み、定期的にディスクに更新します。 3.キャッシュ管理:LRUアルゴリズムを使用して、キャッシュページを管理します。 4.読みメカニズム:隣接するデータページを事前にロードします。 BufferPoolのサイジングと複数のインスタンスを使用することにより、データベースのパフォーマンスを最適化できます。

MySQLは、テーブル構造とSQLクエリを介して構造化されたデータを効率的に管理し、外部キーを介してテーブル間関係を実装します。 1.テーブルを作成するときにデータ形式と入力を定義します。 2。外部キーを使用して、テーブル間の関係を確立します。 3。インデックス作成とクエリの最適化により、パフォーマンスを改善します。 4.データベースを定期的にバックアップおよび監視して、データのセキュリティとパフォーマンスの最適化を確保します。

MySQLは、データストレージ、管理、分析に適した強力なオープンソースデータベース管理システムであるため、学習する価値があります。 1)MySQLは、SQLを使用してデータを操作するリレーショナルデータベースであり、構造化されたデータ管理に適しています。 2)SQL言語はMySQLと対話するための鍵であり、CRUD操作をサポートします。 3)MySQLの作業原則には、クライアント/サーバーアーキテクチャ、ストレージエンジン、クエリオプティマイザーが含まれます。 4)基本的な使用には、データベースとテーブルの作成が含まれ、高度な使用にはJoinを使用してテーブルの参加が含まれます。 5)一般的なエラーには、構文エラーと許可の問題が含まれ、デバッグスキルには、構文のチェックと説明コマンドの使用が含まれます。 6)パフォーマンスの最適化には、インデックスの使用、SQLステートメントの最適化、およびデータベースの定期的なメンテナンスが含まれます。
