선행 와일드카드를 사용하여 LIKE 쿼리에 대한 데이터베이스 인덱싱을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

LIKE 쿼리에 대한 인덱싱 전략

LIKE 쿼리를 처리할 때는 B-트리 인덱스의 한계를 이해하는 것이 중요합니다. B-트리 인덱스는 =, > 및 BETWEEN과 같은 연산자를 사용하여 비교 속도를 높이는 데 탁월하지만 와일드카드 문자로 시작하는 LIKE 쿼리를 사용하면 문제에 직면합니다. 이러한 시나리오에서는 인덱싱의 잠재적 이점이 줄어듭니다.

특정 쿼리를 고려할 때:

SELECT name, usage_guidance, total_used_num
FROM tags
WHERE
 ( name LIKE CONCAT('%', ?, '%') OR
   usage_guidance LIKE CONCAT(?, '%') )
 AND name NOT IN ($in)
ORDER BY name LIKE CONCAT('%', ?, '%') DESC, name ASC
LIMIT 6

두 LIKE 조건 모두 와일드카드 문자로 시작하므로 B-트리 인덱스 사용이 실용적이지 않습니다. 그러나 와일드카드로 시작하지 않는 두 번째 LIKE 조건에는 희미한 희망이 있습니다. 쿼리 성능을 향상하려면 Usage_guidance 및 name 열에 복합 인덱스를 생성하는 것이 좋습니다. 이를 통해 Usage_guidance에 대한 부분 일치 및 이름에 따른 더 빠른 정렬이 가능합니다.

CREATE INDEX idx_tags ON tags (usage_guidance, name);

이 인덱싱 전략이 모든 성능 문제를 마법처럼 완화할 수는 없지만 LIKE 쿼리의 한계를 부분적으로 해결하고 쿼리 속도를 눈에 띄게 향상시킵니다. . 이 쿼리에서 추가적인 문제가 발생하는 경우 샘플 데이터와 예상 출력이 포함된 테이블 구조를 제공하면 추가 최적화로 이어질 수 있습니다.

위 내용은 선행 와일드카드를 사용하여 LIKE 쿼리에 대한 데이터베이스 인덱싱을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!