mysql语句中使用like后面的%(百分号)的问题_MySQL
问题:mysql语句中使用like后面的%(百分号) 是不是越多执行效率越慢!
总用时:0.0489秒 0.0691 0.0485 0.0467
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%iPhone%iPod%' AND `stime` < 1413877244 AND `etime` > 1413877244 ORDER BY `flag` DESC
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%iPhone%' AND `goods_name` LIKE '%iPod%' AND `stime` < 1413877367 AND `etime` > 1413877367 ORDER BY `flag` DESC
总用时:0.0458秒 0.0441秒 0.0449秒
SELECT `goods_name`, `goods_img`, `sku_id`, `import` FROM `goods` WHERE `goods_name` LIKE '%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%iPhone%iPod%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%' AND `stime` < 1413877997 AND `etime` > 1413877997 ORDER BY `flag` DESC
以上是我测试的结果。个人可根据自己的实际需求去选择写法!建议是最好选择第二种!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk menyelesaikan masalah yang jQuery.val() tidak boleh digunakan, contoh kod khusus diperlukan Untuk pembangun bahagian hadapan, menggunakan jQuery ialah salah satu operasi biasa. Antaranya, menggunakan kaedah .val() untuk mendapatkan atau menetapkan nilai elemen borang adalah operasi yang sangat biasa. Walau bagaimanapun, dalam beberapa kes tertentu, masalah tidak dapat menggunakan kaedah .val() mungkin timbul. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa situasi dan penyelesaian biasa, serta memberikan contoh kod khusus. Penerangan Masalah Apabila menggunakan jQuery untuk membangunkan halaman hadapan, kadangkala anda akan menghadapi

Masalah penilaian kesan pengelompokan dalam algoritma pengelompokan memerlukan contoh kod khusus Pengelompokan ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang mengelompokkan sampel yang serupa ke dalam satu kategori dengan mengelompokkan data. Dalam algoritma pengelompokan, cara menilai kesan pengelompokan adalah isu penting. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa penunjuk penilaian kesan pengelompokan yang biasa digunakan dan memberikan contoh kod yang sepadan. 1. Indeks penilaian kesan pengelompokan Pekali Siluet Pekali siluet menilai kesan pengelompokan dengan mengira kehampiran sampel dan tahap pemisahan daripada kelompok lain.

Dikenali dengan prestasi yang berkuasa dan ciri serba boleh, iPhone tidak terlepas daripada cegukan atau kesukaran teknikal sekali-sekala, ciri biasa di kalangan peranti elektronik yang kompleks. Mengalami masalah iPhone boleh mengecewakan, tetapi biasanya penggera tidak diperlukan. Dalam panduan komprehensif ini, kami menyasarkan untuk menyahmistifikasi beberapa cabaran yang paling biasa dihadapi yang berkaitan dengan penggunaan iPhone. Pendekatan langkah demi langkah kami direka untuk membantu anda menyelesaikan isu lazim ini, menyediakan penyelesaian praktikal dan petua penyelesaian masalah untuk mengembalikan peralatan anda dalam keadaan berfungsi terbaik. Sama ada anda menghadapi masalah atau isu yang lebih kompleks, artikel ini boleh membantu anda menyelesaikannya dengan berkesan. Petua Penyelesaian Masalah Umum Sebelum menyelidiki langkah penyelesaian masalah khusus, berikut adalah beberapa yang berguna

Keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin memerlukan contoh kod khusus Dengan pembangunan dan aplikasi pembelajaran mesin yang semakin meluas, orang ramai semakin memberi perhatian kepada keupayaan generalisasi model pembelajaran mesin. Keupayaan generalisasi merujuk kepada keupayaan ramalan model pembelajaran mesin pada data tidak berlabel, dan juga boleh difahami sebagai kebolehsuaian model dalam dunia sebenar. Model pembelajaran mesin yang baik harus mempunyai keupayaan generalisasi yang tinggi dan dapat membuat ramalan yang tepat pada data baharu. Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, kita sering menemui model yang berprestasi baik pada set latihan, tetapi gagal pada set ujian atau sebenar.

Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Pembelajaran diselia dengan lemah ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan label yang lemah untuk latihan. Berbeza daripada pembelajaran tradisional yang diselia, pembelajaran yang diselia dengan lemah hanya perlu menggunakan lebih sedikit label untuk melatih model, berbanding setiap sampel perlu mempunyai label yang tepat. Walau bagaimanapun, dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, cara mendapatkan maklumat berguna dengan tepat daripada label yang lemah adalah isu utama. Artikel ini akan memperkenalkan masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah dan memberikan contoh kod khusus. Pengenalan kepada masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah:

Masalah reka bentuk ganjaran dalam pembelajaran pengukuhan memerlukan contoh kod khusus ialah kaedah pembelajaran mesin yang matlamatnya adalah untuk mempelajari cara mengambil tindakan yang memaksimumkan ganjaran terkumpul melalui interaksi dengan persekitaran. Dalam pembelajaran peneguhan, ganjaran memainkan peranan penting Ia merupakan isyarat dalam proses pembelajaran ejen dan digunakan untuk membimbing tingkah lakunya. Walau bagaimanapun, reka bentuk ganjaran adalah masalah yang mencabar, dan reka bentuk ganjaran yang munasabah boleh mempengaruhi prestasi algoritma pembelajaran pengukuhan. Dalam pembelajaran pengukuhan, ganjaran boleh dianggap sebagai ejen berbanding persekitaran

Apakah soalan yang terlibat dalam peperiksaan Yulong 8 Wine Master? Apakah jawapan yang sepadan? Bagaimana untuk lulus peperiksaan dengan cepat? Terdapat banyak soalan yang perlu dijawab dalam aktiviti Peperiksaan Sarjana Wain, dan kita boleh merujuk kepada jawapan untuk menyelesaikannya. Soalan-soalan ini semua melibatkan pengetahuan tentang wain. Jika anda memerlukan rujukan, mari kita lihat analisis terperinci tentang jawapan kepada soalan peperiksaan Yakuza 8 Wine Master! Penjelasan terperinci tentang jawapan kepada soalan dalam peperiksaan Rulong 8 Wine Master 1. Soalan mengenai "wain". Ini adalah minuman keras suling yang dihasilkan oleh kilang penyulingan yang ditubuhkan oleh keluarga diraja Ia dibancuh daripada gula tebu yang ditanam dalam kuantiti yang banyak di Hawaii. Apakah nama wain ini? Jawapan: Rum 2. Soalan tentang "arak". Gambar menunjukkan minuman yang diperbuat daripada gin kering dan vermouth kering. Ia dicirikan oleh penambahan buah zaitun dan dikenali sebagai "cockney"

Pemampatan imej ialah cara teknikal yang biasa digunakan semasa menyimpan dan menghantar imej Ia boleh mengurangkan ruang penyimpanan imej dan mempercepatkan penghantaran imej. Matlamat pemampatan imej adalah untuk mengurangkan saiz fail imej sebanyak mungkin sambil cuba mengekalkan kualiti visual imej supaya dapat diterima oleh mata manusia. Walau bagaimanapun, semasa proses pemampatan imej, tahap herotan tertentu sering berlaku. Artikel ini membincangkan isu kawalan herotan dalam pemampatan imej dan menyediakan beberapa contoh kod konkrit. Algoritma pemampatan JPEG dan isu herotannya JPEG ialah piawaian pemampatan imej biasa yang digunakan
