表A:CREATE TABLE `tableA` (`id` int(11) NOT NULL auto_increment,`content` varchar(256) default NULL,PRIMARY KEY (`id`),如果我要在content中进行模糊查询,那么使用like的话,肯定要这样写:select * from tableA from content like "%xxx%"这里有个问题,即使我为content加了index索引,那么在下面这两种情况索引也是…
在使用msyql进行模糊查询的时候,很自然的会用到like语句,通常情况下,在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时候,查询的效率就很容易显现出来.这个时候查询的效率就显得很重要! 一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引): SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可…
前言 like.not like在SQL中用于模糊查询,%表示任意个字符,_表示单个任意字符,如果需要在模糊查询中查询这两个通配符,需要用ESCAPE进行转义,如下: select * from table where name like '张/_小%' escape '/'; 这里表明/作为转义符,所以就可以在模糊查询中将通配符作为普通字符来搜索.另外,因为左模糊查询效率低下,一般不推荐在应用中去使用. 除了以上通用的like和not like,在PostgreSQL中还有特殊的操作符用于模糊…
一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引): SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可想而知最后的效率会是这样 对比下面的写法: SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%'; SELECT LOCATE('xbar',`foo…
前言 一直以来,对于搜索时模糊匹配的优化一直是个让人头疼的问题,好在强大pgsql提供了优化方案,下面就来简单谈一谈如何通过索引来优化模糊匹配 案例 我们有一张千万级数据的检查报告表,需要通过检查报告来模糊搜索某个条件,我们先创建如下索引: CREATE INDEX lab_report_report_name_index ON lab_report USING btree (report_name); 然后搜个简单的模糊匹配条件如 LIKE "血常规%",可以发现查询计划生成如下,索…
今天这篇文章源于上周在工作中解决的一个实际问题,它是个比较普遍的问题,无论做什么开发,估计都有遇到过.具体是这样的,我们有一份高校的名单(2657个),需要从海量的文章标题中找到包含这些高校的标题,其实就是模糊查询(关注公众号 渡码, 回复关键词 trie 获取源码).对应的伪代码如下 selected_titles = [] for 标题 in 海量标题: for 高校 in 高校名单: if 标题.contains(高校): selected_titles.add(标题) break 如果是…
instr(title,'手册')>0 相当于 title like '%手册%' instr(title,'手册')=1 相当于 title like '手册%' instr(title,'手册')=0 相当于 title not like '%手册%' t表中将近有1100万数据,很多时候,我们要进行字符串匹配,在SQL语句中,我们通常使用like来达到我们搜索的目标.但经过实际测试发现,like的效率与instr函数差别相当大.下面是一些测试结果: SQL> set timi…
在使用msyql进行模糊查询的时候,很自然的会用到like语句,通常情况下,在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时候,查询的效率就很容易显现出来.这个时候查询的效率就显得很重要! 一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引): SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%'; 上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可…
