LIKE谓词：LIKE规则 示例如： name LIKE 'Abc%' 重写为 name >='Abc' AND name <'Abd'应用LIKE规则的好处：转换前针对LIKE谓词，只能进行全表扫描，如果name列上存在索引，则转换后可以进行索引扫描。BETWEEN-AND谓词，是SQL标准支持的一种范围比较操作BETWEEN-AND规则如：
# MySQL LIKE性能优化
## 引言
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它提供了强大的功能和丰富的性能优化选项。在实际应用中，我们常常需要根据特定的模式搜索数据库中的数据。MySQL提供了LIKE操作符来实现模式匹配，但是当数据量较大时，LIKE查询可能会导致性能问题。本文将介绍如何优化MySQL的LIKE查询，提高查询的效率。
## LIKE查询的基本用法
在MySQL
1.命令行使用SQL LIKE 语句：
mysql> use RUNOOB;
Database changed
mysql> SELECT * from runoob_tbl WHERE runoob_author LIKE '%www.dgkunfu.com';2，在PHP脚本中使用 LIKE 子句
mysqli_query($conn , "set names utf8");
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2023-06-01 19:59:33
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优化sql过程中，发现like的性能非常低，打算优化一下；网上很多优化方法，无非下面几
原创
2023-01-14 21:13:45
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大家都对电商的商品查询并不陌生，比如我们想根据商品名称查询所有商品信息。 有些技术的童鞋第一念头是搜索引擎；有些技术的童鞋第一念头是模糊查询，如like？(如果商品信息存放到mysql里，我们一般使用like查询)我们都知道，不同的场景决定了不同技术的使用场景也不同，那我们该如何选择呢？那我们先做个实验吧(实验对象是mysql 8.0 community 版，windows1
一、mysql数据类型优化原则 1. 能够使用最小数据类型存储时，尽量使用最小数据类型存储（前提是要评估字段值的真实数据存储范围） eg：create table aaa(id1 int(10) zerofill,id2 int (10)); (1) int(n) 中的 n代表宽度，表示没有设定宽度的时候，用0填充，需要配合zerofill来使用。
eg: insert int
总述在我们使用mysql的过程中，随着我们对mysql的深入了解和使用，mysql性能优化是无法避免的话题。以下总结是基于我自己的mysql使用经验和网上比较优秀的文章。mysql性能优化划分1.sql优化索引优化 like模糊查询，前缀%会导致索引失效：like “%市” 负向条件查询不能使用索引，负向条件包括：!=、<>、not in、not exists、not like 避免在
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2023-09-07 22:43:25
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正常情况可以多个like 用and or not条件进行查询，但对于一句话里面不相关词组合查询不好操作（当然es数据库天然就是可以解决这个问题但，倒排索引直接用于搜索）## 同一句里多词匹配
select * from d**dd where video_name regexp '姐妹' and video_name regexp 'pk' limit 10;# 查找content字段中包含
硬件优化：1.为提高数据库的IOPS性能，可以使用ssd或者pcie-ssd告诉磁盘设备2.当数据库系统tps过高或者业务量较高时，一定要配置阵列卡，阵列级别选择REID1+0，而不要选择其他格式3.在服务器的BIOS层面，设置CPU建议采用最大性能模式，选择performance per watt optimized来充分发挥cpu的最大性能，同时建议关闭C1E和C stats这类节能选项4.内
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2023-06-30 20:53:32
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实战SQL分析执行计划1：主键doc_id查询上图，显示根据主键查询执行计划2 新加d.is_deleted为无删除查询执行计划上图是只追加一个表的删除查询条件执行计划3 新加s.is_deleted为无删除查询执行计划上图又追加 另一个表的是否删除状态的条件注意：执行计划4 Between and 和 INEXPLAIN SELECT * FROM doc_items WHERE link_ty
当mysql单表记录数过大时，增删改查的性能都会急剧下降。系统优化中一个很重要的方面就是sql语句的优化。因此我们下边主要讨论下如何才能写出高质量的sql语句。避免使用 null字段，很难查询优化且占用额外索引空间。尽量避免在where子句中使用!= 或 <> 操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。对于连续数值，使用betwee
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2023-10-03 11:42:54
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注：原始资料来自享学课堂，自己加上整理和思考
目录思考sql优化的几个地方，我把他做了个分类，方便理解key_len计算方式简单介绍一、优化点1：字段优化覆盖索引尽量用二、优化点2：where优化1.尽量全值匹配2.最佳左前缀法则3.范围条件放最后 4.不在索引列上做任何操作5.不等于要甚用6.Null/Not null有影响7、Like 查询要当心8.字符类
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2023-09-15 14:26:32
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Mysql 模糊查询（like子句 、正则表达式）通常在实际应用中，会涉及到模糊查询的需求，查询在 MySQL 中使用 SQL SELECT 命令来读取数据，有条件的查询可以在 SELECT 语句中使用 WHERE 子句来获取记录有时候我们需要获取某字段含有 “xxxxx” 字符的所有记录，这时就是模糊查询，下面介绍一下在MySQL中实现模糊查询的两种方式前言MySQL 查询数据使用SQL SEL
MongoDB是一个开源的、面向文档的数据库管理系统，被广泛用于大型应用程序的数据存储和处理。它以其性能出众而闻名，特别是在处理大量数据和高并发的情况下。本文将介绍MongoDB的性能特点，并提供一些代码示例来说明其优势。
MongoDB的性能特点主要体现在以下几个方面：
1. 高性能的读写操作：MongoDB采用了一种称为“BSON”（Binary JSON）的二进制数据格式来存储数据，以及
前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么
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2023-08-24 10:44:04
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InnoDB概述InnoDB给MySQL提供了具有提交，回滚和崩溃恢复能力的事务安全（ACID兼容）存储引擎。InnoDB锁定在行级并且也在SELECT语句提供一个Oracle风格一致的非锁定读。这些特色增加了多用户部署和性能。没有在InnoDB中扩大锁定的需要，因为在InnoDB中行级锁定适合非常小的空间。InnoDB也支持FOREIGN KEY强制。在SQL查询中，你可以自由地将InnoDB类
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2023-09-12 22:31:27
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# 实现mysql like not like的步骤
## 1. 创建数据库和表格
首先，我们需要创建一个数据库并在其中创建一个表格来进行演示。假设我们创建的表格名为`users`，包含以下字段：
- id：用户ID，数据类型为整数
- name：用户姓名，数据类型为字符串
- age：用户年龄，数据类型为整数
我们可以使用以下的SQL语句来创建数据库和表格：
```sql
CREATE DA
原创
2023-10-03 08:14:47
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前言我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。通过数值比较，范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就
mysql语句中like用法是什么mysql语句中like用法：1、搭配【%】使用，【%】代表一个或多个字符的通配符；2、搭配【_】使用，【_】代表仅仅一个字符的通配符。mysql语句中like用法：1、常见用法：(1)搭配%使用%代表一个或多个字符的通配符，譬如查询字段name中以大开头的数据：(2)搭配_使用_代表仅仅一个字符的通配符，把上面那条查询语句中的%改为_，会发现只能查询出一条数据。
# 实现“Redis-like查询性能”的步骤
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A[连接Redis] --> B[指定查询条件]
B --> C[执行查询]
C --> D[处理查询结果]
```
## 步骤说明
1. **连接Redis**
在开始查询之前，首先需要连接到Redis数据库。可以使用以下代码来连接Redis：
``
