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
其实很简单,我们只需要在创建下拉框时,给下拉框添加一个监听事件,代码如下: //以下监听事件用于对下拉项进行模糊匹配 ,listeners:{ beforequery : function(e){ var combo = e.combo; if(!e.forceAll){ var value = e.query
执行 数据库查询时,有完整查询和模糊查询之分. 一般模糊语句如下: SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件 其中关于条件,SQL提供了四种匹配模式: 1,%:表示任意0个或多个字符.可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请运用两个百分号(%%)表示. 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”,“张猫三”.“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的记录全找出来. 另外,如果须要找出
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
