今天写代码时前台传过来类似‘1,2,3,4,5,6’的字符串,这种情况直接用IN是无效的,需要把字符串分割成数组或者组装成列表,然后再利用mabatis的foreach函数 <select id = "queryXXX",resultType = "XXX", paramterType = "java.lang.HashMap">SELECT * FROM fast_input f where id in<foreach ite

大家都知道mysql 模糊查询的常用方法是LIKE 但这个语句查询效率很慢,那么有没有比较好的方法呢,下面本人测试了几个语句 测试数据800条左右 1,

你是否一直在寻找比MySQL的LIKE语句更高效的方法的,下面我就为你介绍几种. LIKE语句 SELECT `column` FROM `table` where `condition` like `%keyword%' 事实上,可以使用 locate(position) 和 instr 这两个函数来代替 LOCATE语句 SELECT `column` from `table` where locate(‘keyword’, `condition`)>0 或是 locate 的別名 posi

使用Oracle的instr函数与索引配合提高模糊查询的效率 一般来说,在Oracle数据库中,我们对tb表的name字段进行模糊查询会采用下面两种方式:1.select * from tb where name like '%XX%';2.select * from tb where instr(name,'XX')>0; 若是在name字段上没有加索引,两者效率差不多,基本没有区别. 为提高效率,我们在name字段上可以加上非唯一性索引:create index idx_tb_name on

使用内部函数instr,可代替传统的like方式查询,并且速度更快. instr函数,第一个参数是字段,第二个参数是要查询的串,返回串的位置,第一个是1,如果没找到就是0. 例如, select name from tpl_user where 1 and instr(`name`,'jack'); 可查询名字中带jack的名字. LIKE语句SELECT `column` FROM `table` where `condition` like `%keyword%'事实上,可以使用 locat

有一张表Table有IDStr字段,如下只显示二个字段还有很多其他字段 方式一 字段逗号分割,直接用UserIDStr字段,里面存多个ID用逗号分割 UUID UserIDStr 1111 1,2,3 2222 3 方式二用关联表,关联表如下: UUID UserID 1111 1 1111 2 1111 3 222 3 测试了50W条数量 -- 方式一设计用 Like查几次时间分别是: 1.192s 1.140s 1.171s 1.425sselect * from af_archive wh

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

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

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

link: http://blog.csdn.net/linghe301/article/details/20900615 2014-03-14 09:20 2686人阅读 评论(6) 收藏 举报  分类:     )  ArcGIS Engine(30)  ST_Geometry(30)  Oracle(106)  性能优化(53)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 很多用户经常会有将数据写入ArcSDE地理数据库的操作,也时常会写入效率而烦恼,它们渴望

> 参考的优秀文章 FIND_IN_SET(str,strlist) > 简单的例子 这个函数的功能是,在第二个参数中寻找第一个参数,并返回第一个参数所在的位置,不存在则返回0.其中,第二个参数是以“,”分隔的字符串. ', '1,2,3,4,5,6'); ', '1,2,3,4,5,6'); ', '1,21,3,4,5,6'); ', ''); ', '1,2 ,3,4,5,6'); -- NULL select find_in_set(NULL, '1,2,3,4,5,6'); -- N

1.使用两边加'%'号的查询,oracle是不通过索引的,所以查询效率很低. 例如:select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%'; 2.like '...%'和 like'%...'虽然走了索引,但是效率依然很低. 3.有人说使用如下sql,他的效率提高了10倍,但是数据量小的时候 select count(*) from lui_user_base where rowid in (        selec

原文: http://www.cnblogs.com/crazyjava/archive/2012/10/31/2748202.html instr(string1,string2[,start_position[,nth_appearence]]) string1:要在此字符串中查找. string2:要在string1中查找的字符串. start_position:从string1开始查找的位置.可选,默认为1,正数时,从左到右检索,负数时,从右到左检索. nth_appearence:查找

Oracle的Nvl函数 nvl( ) 函数 从两个表达式返回一个非null 值. 语法 NVL(eExpression1, eExpression2) 参数 eExpression1, eExpression2 如 果 eExpression1 的计算结果为 null 值,则 NVL( ) 返回 eExpression2.如果 eExpression1 的计算结果不是 null 值,则返回 eExpression1.eExpression1 和 eExpression2 可以是任意一种数据类型

★1 -- 表级锁 情况SHOW STATUS LIKE 'table%';-- 行级锁 情况SHOW STATUS LIKE 'innodb_row_lock%'; -- 进程列表SHOW PROCESSLIST ; SHOW STATUS ; ★ locate 和 instr 和 regexp # 0.REGEXP http://www.sohu.com/a/125611614_505818 https://blog.csdn.net/liuchunming033/article/detai

oracle instr函数 对于instr函数,我们经常这样使用:从一个字符串中查找指定子串的位置.例如: SQL> select instr('Oracle','or') position from dual; POSITION ---------- 从字符串'oracle'的第一个位置开始,向后查找第一个出现子串'or'出现的位置. 其实instr共有4个参数,格式为“instr(string, substring, startposition, occurrence)”.可实现子串的如下

1.Android项目编译周期长,编译项目命令取消困难 2.在进行Android项目的编译的同时,Eclipse锁定工作区不能进行修改操作 3.在只进行资源文件的修改时,Eclipse对资源文件的修改会导致整个项目的编译,在无法打开自动编译模式下,极为不便 对项目进行分包处理后,android编译速度极慢. 对于我们现在的项目,在未进行分包时编译一次大约需要4.5分钟而有时候你只是简单的修改了一下java文件... 进行分包后,编译整个项目时长达到10分以上,有时甚至造成eclipse假死 严重

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: select instr('abcd','a') from dual; --返回1select instr('abcd','c') from dual; --返回3select instr('abcd','e') from dual;    --返回0 该函数可以用于模糊查询以及判断包含关系: 例如: ① select co

1.目前测试百万级数据,效率还是相当可观,感觉比like更精准! 例句 今天项目遇到一个问题,每个用户都有自己的所属渠道,当登录后台操作时,要列出隶属于自己拥有渠道的用户列表,当初想到使用全部遍历出来用程序过滤,可后来发现,非常影响分页的使用. 随后找解决方案,like不是最好的,了解了instr 感脚很适合撒! 故分享! 当然加了limit之后效率一定会更快!