1.MySQL版本：5.x:
5.0-5.1:早期产品的延续，升级维护
5.4 - 5.x : MySQL整合了三方公司的新存储引擎 （推荐5.5）安装：rpm -ivh rpm软件名如果安装时 与某个软件 xxx冲突，则需要将冲突的软件卸载掉：
yun -y remove xxx
安装时 有日志提示我们可以修改密码：/usr/bin/mysqladmin -u root passw
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2024-10-30 15:53:19
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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，% 表示通配
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2024-06-26 15:20:32
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在Oracle 中一遇到模糊查询，我们就会不由自主地想到 LIKE 关键字，一般情况下都是屡试不爽；但是如果你的数据量很大，就不得不考虑查询效率的问题，这个时候如果用 LIKE 关键字的话可能效率就非常低，你会不由自主地去思考用更有效率的方法去代替 LIKE，不知道你有没有找出更好的方法。 下面是个人拙见（有更好方法的朋友可以共
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2024-01-23 21:14:59
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# mysql like替代方案
## 1. 介绍
在使用MySQL数据库进行数据查询时，我们经常会用到LIKE语句来实现模糊查询。然而，LIKE语句在处理大量数据时可能会导致性能问题。为了解决这个问题，我们可以使用其他替代方案来提高查询效率。
在本文中，我将向你介绍一种mysql like替代方案，并给出具体的实现步骤和代码示例。
## 2. 替代方案概述
替代方案的核心思想是使用全文搜索
原创
2023-09-18 18:54:54
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一、索引优化：1、like语句的前导模糊查询不使用索引：select * from doc where title like '%XX'； --不能使用索引 select * from doc where title like 'XX%'； --非前导模糊查询，可以使用索引2、负向条件查询不能使用索引：负向条件有：!=、<>、not in
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2023-11-25 12:10:25
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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，% 表示通配
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2023-06-18 15:14:16
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引言那使用过数据库的人大部分都知道，like和=号在功能上的相同点和不同点，那我在这里简单的总结下：1，不同点：like可以用作模糊查询，而'='不支持此功能；如下面的例子，查询info表中字段id第一个字母为1的数据：select * from info where id like '1%';2，相同点：like和"="都可以进行精确查询，比如下面的例子，从结果上看，都是查询info表中字段id
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2023-08-21 14:51:56
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mysql简单优化思路作为开发人员，数据库知识掌握的可能不是很深入，但是一些基本的技能还是要有时间学习一下的。作为一个数据库菜鸟，厚着脸皮来总结一下 mysql 的基本的不能再基本的优化方法。为了更好的说明，我假想出来了一个业务场景，可能在实际业务中并不存在这样的场景，只为举例说明问题：表结构说明用户账号表（account），主要存储用户账号、密码、注册时间等信息，1万条数据用户基本信息表（use
优化 LIMIT 分页-- 执行耗时：1.379s
SELECT * from vio_basic_domain_info LIMIT 1000000,10;处理分页慢查询的方式一般有以下几种：思路一：构造覆盖索引通过修改 SQL，使用上覆盖索引，比如我需要只查询表中的 app_name、createTime 等少量字段，那么我只需在 app_name、createTime 字段设置联合索引，即可
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2024-06-24 16:22:01
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# MySQL优化LIKE查询的实用方法
在数据库查询中，使用`LIKE`语句是非常普遍的，它允许我们进行模糊查询。不过，性能问题往往在大数据量的情况下显现得尤为突出。为了提高`LIKE`查询的效率，我们需要落实一些优化措施。这篇文章将为你详细阐述如何优化MySQL中的`LIKE`查询。
## 流程概述
我们将通过以下步骤来实现`LIKE`的优化：
| 步骤 | 描述 |
|------|
query 语句的优化思路和原则主要提现在以下几个方面：1. 优化更需要优化的Query；2. 定位优化对象的性能瓶颈；3. 明确的优化目标；4. 从 Explain 入手；5. 多使用profile6. 永远用小结果集驱动大的结果集；7. 尽可能在索引中完成排序；8. 只取出自己需要的Columns；9. 仅仅使用最有效的过滤条件；10. 尽可能避免复杂的Join和子查询关于explain用法：
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2024-07-25 16:14:01
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优化思路:一.SQL语句优化1.尽可能不要使用 select * from table , 不要返回一些根本用不到的列值 . 应该指定相应的列名2.select column from student where name like '%李%' ,在like语句中 尽量避免'%'开头 否则会导致全盘扫描3.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，
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2023-10-23 10:12:39
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# MySQL 优化 like 查询
在MySQL数据库中，使用`like`关键字进行模糊查询是一种常见的操作。然而，如果对`like`查询不加限制或者匹配字符过多，可能会导致性能问题。本文将介绍如何优化MySQL中的`like`查询，以提高查询效率。
## 问题分析
在进行`like`查询时，MySQL会对每条记录进行全表扫描，逐一匹配搜索条件，这会导致查询速度变慢，尤其是在数据量很大的情
原创
2024-06-02 05:54:10
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说起MySQL的查询优化，相信大家收藏了一堆奇技淫巧：不能使用SELECT *、不使用NULL字段、合理创建索引、为字段选择合适的数据类型..... 你是否真的理解这些优化技巧？是否理解其背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。因而理解这些优化建议背后的原理就尤为重要，希望本文能让你重新审视这些优化建议，并在实际业务场景下合理的运用。 MySQL逻辑架构如果能在头脑中构建一
1.优化sql以及索引 1.1优化sql1、有索引但未被用到的情况（不建议）(1)避免like的参数以通配符开头时尽量避免Like的参数以通配符开头，否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描。以通配符开头的sql语句，例如：select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G 这是全表扫描，没有使用到索引，不建议使用。
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2024-03-04 20:36:59
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like关键字我们也是经常使用，用来模糊查询用户名，那么like如何进行优化呢？这篇博客就简单讨论一下like的优化，但是真实的生产环境要比这复杂多了。1.%号不放最左边先创建表和索引。 然后进行查询【explain select * from tb where name like 'e%';】 可以看到我们的查询使用上了idx_name这个索引，因为我们的 'e%' 规定了只
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2023-06-10 22:01:53
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本文是自己在开发使用mysql数据库过程中的总结，欢迎大家指正。索引的优化只要列中含有null值，就最好不要在此例设置索引，复合索引如果有null值，此列在使用时也不会使用索引尽量使用短索引，如果可以，应该指定一个前缀长度对于经常在where子句使用的列，最好设置索引，这样会加快查找速度对于有多个列where或者order by子句的，应该建立复合索引对于like语句，
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2023-12-15 08:10:52
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随着 大量默认选项的改进, MySQL 5.6比以前版本需要调优的选项大为减少. 在本文中我将讲述需要优化的配置项.InnoDB设置1.innodb_buffer_pool_size —— 默认值为 128M. 这是最主要的优化选项,因为它指定 InnoDB 使用多少内存来加载数据和索引(data+indexes). 针对专用MySQL服务器,建议指定为物理内存的 50-80%这个范围
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2023-08-26 17:14:35
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一些简洁实用的做法：基础内容 1. 建立索引 优化建议： 常用查询字段 建立索引 以及联合索引 （最左优先原则） 2. 避免模糊条件， 例如 null值判断，!=、<>、 or、 in、not in、 % 优化建议： 非常模
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2023-10-24 06:54:50
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MySQL中’like’和’='用于查询的区别MySQL中用于查询的关键字中’like’称为模糊查询，’='就是判断是否相等，但使用时出现了一个小问题。问题描述这里我需要对表格最后结果中的’department_name’属性进行精确查询值为’IT’的记录。话不多说，先上代码SELECT
d.`department_id`,
d.`department_name`,
e.`emplo
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2023-08-08 12:44:23
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