1.dao层/** * 分页查询点卡集合信息 * @param tid 游戏类型编号 * @param gid 游戏编号 * @param searchInfo 包括(点卡名称,游戏名称,点卡面值,游戏类型名称) * @param index * @param pagesize * @return */List<Cards> searchList(@Param("tid") int tid, @Param("gid") int gid, @Param(&

1.mysql 模糊匹配 like 与 not like 用法 : SELECT * FROM `user` where `nickname` LIKE '%测试%' SELECT * FROM `user` where `nickname` not  LIKE '%测试%' 2.mysql 批量替换replace函数用法 : 替换某个字段,replace可以替换某个字段中的指定的某个部分,replace(column_name,oldregexstr,newreplacestr) 替换表一行,

首先创建一个测试表: insert into test(tt) values('\\\\172.18.28.153'); 现在我想使用模糊匹配,查出以 “\\172” 开头的字符串. 需要使用like 因为"\"是转义字符,所以需要使用4个"\".语句如下: SELECT * from test where tt like '\\\\172%' ; 结果无法得到我想要的数据,按理说这个字符串经过转义后变成“\\172%”应该得到结果才对. 经过多次不同的尝试,最终成

文章相关度匹配的一些思路---"压缩"预料库,即提取用特征词或词频,量化后以“列向量”形式保存到数据库:按前N组词拼为向量组供查询使用,即组合为1到N字的组合,量化后以“行向量”形式保存到数据库(目前是用MYSQL),计算和查询相似度的时候先提取特征,然后量化,再查询各Long型数值字段,速度应该会较一般查询要快一些. 应用举例:[这些都是推测,实际希望会有比较好的结果] 假设查询以下特征 Dictionary<string, int> words = new Dictio

需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章.段落. 上一篇随笔里记录有当时的一些想法,今天下午按想法具体实现并测试了一次,速度比直接分组查询肯定快了很多很多,回顾下我的实现步骤: 压缩"语料库,即提取特征词或词频,做量化处理之后以“列向量”形式保存到数据库:然后按前N组词拼为向量组,以供查询使用,即组合为1到N字的组合

我们之前了解了复制.扩展性,接下来就让我们来了解可用性.归根到底,高可用性就意味着 "更少的宕机时间". 老规矩,讨论一个名词,首先要给它下个定义,那么什么是可用性? 1 什么是可用性 我们常见的可用性通常以百分比表示,这本身就有其隐藏的意味:高可用性不是绝对的.换句话说,100% 的可用性是不可能达到的.没错,这里可以这么肯定的说. 我们一般用 "9" 的个数来描述可用性.X个9表示在数据中心运行1年时间的使用过程中,各系统可以正常使用时间与总时间(1年)之比.例

MySQL提供标准的SQL模式匹配,以及一种基于像Unix实用程序,如:vi.grep和sed的扩展正则表达式模式匹配的格式 一.SQL模式(% ,_) SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符,而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符).在MySQL中,SQL的模式缺省是忽略大小写的. 注意:在你使用SQL模式时,你不能使用=或!=:而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符. 语法:SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了两种匹配

问题: 当用户名相同,但主机名不同的多条记录.用户由不同主机登录时,选择使用那条记录来验证,数据库版本为:5.6.25 如:IP为192.168.141.241 hostname为vhost02主机上的MySQL上有下面几个用户: test01@localhost.test01@127.0.0.1.test01@192.168.196.128.test01@192.168.196.%.test01@vhost02  .test01@vhost03 如果要用root用户登录数据,数据库会选择哪个用

疑问 表:sl_sales_bill_head 订单抬头表 数据行:8474 表:sl_sales_bill          订单明细 数据行:8839 字段:SALES_BILL_NO 订单号 情况1 没有任何索引 sql语句 EXPLAIN select * from sl_sales_bill_copy1 lb join sl_sales_bill_head_copy1 lh on lh.SALES_BILL_NO = lb.SALES_BILL_NO lh为主表 lb为子表 改一下sq

可以看到,目前正则匹配字母没问题,c出现1次,2次,3次匹配的结果都是正常的 接下来我们看看匹配中文的效果 可以看到,当匹配连续出现歪时,结果就开始不正常了 然后我去看了下mysql的中文文档中关于正则表达式的部分(https://www.mysqlzh.com/doc/233.html) 上面是文档中的一部分,看着跟我之前的写法有点不一样,它在花括号里写了逗号,我在思考难道我的语法写错了?必须这样写才行吗?然后我按上面的语法又去试了试 可以看到,即使我按文档上的写法,依然存在问题 正确的做法,

1.查询时需要转换类型,大多发生在数字和字符串.时间和字符串之间 Mysql提供了两个个类型转换函数:CAST和CONVERT CAST() 和CONVERT() 函数可用来获取一个类型的值,并产生另一个类型的值. 这个类型 可以是以下值其中的 一个: BINARY[(N)] CHAR[(N)] DATE DATETIME DECIMAL SIGNED [INTEGER] TIME UNSIGNED [INTEGER] 例如: SELECT DISTINCT ctd.userId FROM ca

SELECT COUNT(1) FROM t_user WHERE user_name REGEXP ".[1][35678][0-9]{9}."; 解释: 正则中 .的意思是所有字符 [1][35678][0-9]{9} 匹配手机号 如果有需求是查找只是手机号的正则,要这么写 SELECT COUNT(1) FROM t_user WHERE user_name REGEXP "^[1][35678][0-9]{9}$";

select b.filter_name , count(*) from at_goods a , at_search_filter bwhere a.application REGEXP b.filter_namegroup by b.filter_name

记录下,在上2回的数据基础之上,附带一个互信息(MI,Mutual Information)可以计算词之间的相关度 标准互信息 MI(X,Y)=log2p(x,y)/p(x)p(y) 值越大于0 则趋于更相关,反之则互补. 通过查询得到词的数据,以及词组的共现数量,然后到Matlabe里计算下. 我选择了其中一个总词量为30993453的库做为源 通过查询可知以下内容, 北京(词数)=40998 喜爱(词数)=878 联合(共现数)=75 相关度计算结果 log10(30993453/40998

select * from tableName where column like ""; select * from tableName where column regexp "";

1.LIKE 通常与 % 一同使用,类似于一个元字符的搜索.若substr不在str中,则返回0. 2.INSTR(str,substr) 返回字符串 str 中子字符串的第一次出现位置.若substr不在str中,则返回0. 3.LOCATE(substr,str) 返回字符串 str中子字符串substr的第一次出现位置.若substr不在str中,则返回0. LOCATE(substr,str,pos) 返回字符串 str中子字符串substr的第 pos位置后第一次出现位置.若subst

(转载)http://www.5idev.com/p-php_mysql_like.shtml MySQL LIKE 语法 LIKE 运算符用于 WHERE 表达式中,以搜索匹配字段中的指定内容,语法如下: WHERE column LIKE pattern WHERE column NOT LIKE pattern 在 LIKE 前面加上 NOT 运算符时,表示与 LIKE 相反的意思,即选择 column 不包含 pattern 的数据记录. LIKE 通常与通配符 % 一起使用,% 表示通

mysql模糊匹配查询like,regexp,in   摘要 内容比较简单,无摘要.   关键词 模糊查询  like  regexp  in  contact   正文 下图是示例用到的数据表信息 MySQL提供标准的SQL模式匹配,以及一种基于象Unix实用程序如vi.grep和sed的扩展正则表达式模式匹配的格式   一.SQL模式 SQL的模式匹配允许你使用“_”匹配任何单个字符,而“%”匹配任意数目字符(包括零个字符).在 MySQL中,SQL的模式缺省是忽略大小写的. 注意在你使用S

今天在用sql模糊查询包含字母d的时候,发现一些不包含此字母的也被查询出来了: SELECT * FROM custom WHERE custom_realname LIKE '%d%' 查询了一下,发现以下说明: (最后修改为: SELECT * FROM custom WHERE custom_realname LIKE BINARY '%d%' ) 今天在做mysql的一个搜索的时候发现我用 select name from contact where name like '%a%'的时候

[转]MYSQL索引结构原理.性能分析与优化 第一部分:基础知识 索引 官方介绍索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构.笔者理解索引相当于一本书的目录,通过目录就知道要的资料在哪里, 不用一页一页查阅找出需要的资料. 唯一索引(unique index) 强调唯一,就是索引值必须唯一. 创建索引: create unique index 索引名 on 表名(列名); alter table 表名 add unique index 索引名 (列名); 删除索引: drop index 索引名

参考资料:http://www.cnblogs.com/hustcat/archive/2009/10/28/1591648.html ———————————— 全文: 写在前面:索引对查询的速度有着至关重要的影响,理解索引也是进行数据库性能调优的起点.考虑如下情况,假设数据库中一个表有10^6条记录,DBMS的页面大小为4K,并存储100条记录.如果没有索引,查询将对整个表进行扫描,最坏的情况下,如果所有数据页都不在内存,需要读取10^4个页面,如果这10^4个页面在磁盘上随机分布,需要进行1