Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Pengindeksan Pangkalan Data untuk Pertanyaan LIKE dengan Kad Liar Utama?

Strategi Mengindeks untuk Pertanyaan LIKE

Apabila berurusan dengan pertanyaan LIKE, adalah penting untuk memahami batasan indeks B-tree. Walaupun indeks B-tree cemerlang dalam mempercepatkan perbandingan menggunakan operator seperti =, >, dan ANTARA, mereka menghadapi cabaran dengan pertanyaan SUKA yang bermula dengan aksara kad bebas. Dalam senario sedemikian, potensi manfaat pengindeksan berkurangan.

Memandangkan pertanyaan khusus anda:

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

Kedua-dua syarat LIKE bermula dengan aksara kad bebas, menjadikan penggunaan indeks B-tree tidak praktikal. Walau bagaimanapun, terdapat secercah harapan dengan syarat LIKE kedua, yang tidak bermula dengan wildcard. Untuk meningkatkan prestasi pertanyaan, pertimbangkan untuk mencipta indeks komposit pada lajur penggunaan_panduan dan nama. Ini membolehkan padanan separa pada panduan_penggunaan dan pesanan yang lebih pantas berdasarkan nama.

CREATE INDEX idx_tags ON tags (usage_guidance, name);

Walaupun strategi pengindeksan ini tidak akan secara ajaib mengurangkan semua kebimbangan prestasi, ia menangani sebahagian had pertanyaan LIKE dan seharusnya meningkatkan kelajuan pertanyaan dengan ketara. . Jika anda menghadapi cabaran tambahan dengan pertanyaan ini, menyediakan struktur jadual dengan data sampel dan output yang dijangkakan boleh membawa kepada pengoptimuman selanjutnya.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Pengindeksan Pangkalan Data untuk Pertanyaan LIKE dengan Kad Liar Utama?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!