查询性能优化基本原则:优化数据访问一些典型的错误包括:提取了超过需要的行、多表联接时提取所有列或提取所有的列(select * 可能会造成覆盖索引这样的优化手段失效)MySQL中,最简单的开销指标包括:1.执行时间2.检查的行数3.返回的行数---通过使用索引,在explain时可以减少处理的行数---使用覆盖索引来避免访问行------------------------------------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-30 19:39:57
                            
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            select 查询“固定数据”,并且运算select 查询出的数据字段可以使用别名select 使用distinct消除查询结果重复行–导入数据库 source F:\学习项目\图片轮播2\02php\Day-10\垫子商店.sql基础运算符 1.1.1. 算术运算符 + - * / % 1.1.2. 比较运算符: 相等: = 不相等: <> 或 != 大于: > 大于等于: &            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-20 12:25:27
                            
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            # MySQL NOT LIKE 效率
在MySQL中,`LIKE`和`NOT LIKE`是用来进行模糊匹配的操作符。其中`LIKE`用于匹配指定模式的数据,而`NOT LIKE`则用于匹配不符合指定模式的数据。虽然`LIKE`和`NOT LIKE`可以帮助我们进行灵活的查询,但是在处理大量数据时,它们的效率可能会受到影响。
## 为什么要注意`NOT LIKE`的效率?
`NOT LIKE            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何实现“mysql not like效率”
## 整体流程
```mermaid
journey
    title 教会小白如何实现“mysql not like效率”
    section 了解问题
        开发者->小白: 了解需求
    section 解决方案
        开发者->小白: 提供解决方案
    section 实操演练
        小白->            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            MySQL中like、rlike与instr的比较与应用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            # MySQL与MongoDB的like效率对比
在实际的数据库操作中,查询数据是一个非常常见的操作。而其中一个常用的查询方式就是使用`like`关键字来进行模糊查询。在关系型数据库MySQL和NoSQL数据库MongoDB中,`like`的效率究竟如何呢?让我们来做一些比较。
## MySQL中的like查询
在MySQL中,使用`like`可以进行模糊查询,但是在大量数据的情况下可能会导            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ### 实现"mysql REGEXP like效率"的步骤
首先,让我们了解一下"mysql REGEXP like效率"的基本概念。在MySQL中,使用LIKE操作符进行模糊匹配时,会对每一条记录逐一进行正则表达式的匹配,这样会导致效率较低,尤其是在处理大量数据时。而使用REGEXP操作符进行正则表达式匹配,可以通过创建索引来提高查询效率。
下面是实现"mysql REGEXP like效            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL中的NOT LIKE和NOT IN的效率比较
## 引言
在MySQL数据库中,有时我们需要排除某些特定的数据,这时候就可以使用`NOT LIKE`和`NOT IN`来实现。然而,这两种方式的效率并不相同。本文将对比`NOT LIKE`和`NOT IN`的效率,并提供相应的代码示例。
## NOT LIKE
`NOT LIKE`用于在条件查询时排除符合特定模式的数据。语法如下:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录背景介绍先上结论少量数据(50万),无脑选like,不要选locate大量数据(1500万)分结论:基本可以无脑选like网盘链接修改代码,提升数据库数据数量sql语句,查询时间,及分析比较 背景介绍数据库有50万条数据,1.有索引的短字段,2.无索引的短字段,3.有索引的长字段,4.无索引的长字段 ------------------2020/8/19-----------------            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            摸鱼看完的书,笔记扔在这里记录一下:)mySQL中IN比OR的速度快,原因? 
  对于IN来说,会将匹配的行的值r与二叉搜索树(r1,r2,r3)进行查找,时间复杂度为对于OR来说,会将匹配的行的值r与全部的值进行依次匹配,时间复杂度为
IN的最大优点?IN能够包含其他SELECT语句
MYSQL中NOT支持对什么语句进行取反?NOT支持对IN、BETWEEN、EXISTS取反
MYSQL中LI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-13 12:27:21
                            
                                321阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # 深入理解es 与mysql查询效率比较
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A[开始] --> B(连接到ES)
    B --> C(连接到MySQL)
    C --> D(编写查询语句)
    D --> E(执行查询)
    E --> F(分析结果)
    F --> G(总结比较)
    G --> H[结束]
```
##            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-24 03:20:38
                            
                                57阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            1 引言  mysqldump是mysql官方自带的备份工具,是一个很好用的mysql数据转移工具,具有兼容强强、跨版本等特点  mydumper是一个针对MySQL的高性能多线程备份和恢复工具,它提供了并发备份功能,备份效率有很大提高,并且按照单表进行备份,表恢复更加方便。  mydumper主要特性有:       • 轻量级C语言写            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-11 17:17:27
                            
                                102阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-09-07 22:43:25
                            
                                457阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            本文将继续上文讲解其他与效率相关的参数explain所返回的其他参数key为使用的索引,而使用的索引又影响着连接类型type,它们共同决定了可能扫描行数rows参数解析(4)type (重点)联接类型。查询效率的关键,下面按照从最佳类型到最坏类型进行排序1.system 存在于手册中(没怎么见过),最好的连接类型,是const联接类型的一个特例。2.const 表最多有一个匹配行,它将在查询开始时            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-07-25 19:38:57
                            
                                36阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # Hive 中的 NOT LIKE 和 NOT IN 查询的效率优化
在大数据处理领域,Hive 是一个广泛使用的数据仓库工具,能够提供 SQL 类似的查询功能。虽然 Hive 在处理海量数据时表现出色,但某些操作的效率可能不尽如人意。今天,我们主要探讨如何优化 Hive 中的 `NOT LIKE` 和 `NOT IN` 查询,让我们一步一步来了解整个流程。
## 流程概述
我们将通过以下            
                
         
            
            
            
            # MySQL REGEXP and LIKE Efficiency
In MySQL, when we want to search for specific patterns in a string column, we often use the `REGEXP` and `LIKE` operators. Both operators can be used for pattern ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-25 19:42:10
                            
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            # 如何提高MySQL Like和RegExp的效率
## 引言
在开发过程中,我们经常需要使用到模糊查询来满足各种需求。MySQL中提供了两种模糊查询方式,分别是`LIKE`和`REGEXP`。然而,如果不正确地使用这两种方式,可能会导致查询效率低下,影响系统性能。本文将介绍如何提高MySQL Like和RegExp的效率,以确保查询的高性能。
## 整体流程
下面是提高MySQL Like            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            LIKE操作符常用于模式匹配查询数据。以正确的方式使用LIKE运算符对于提高查询性能至关重要。LIKE操作符允许您从基于指定的模式选择表中的数据。因此,LIKE操作符经常用于SELECT语句的WHERE子句中。MySQL提供了两个通配符与LIKE操作符一起使用:百分比 %和下划线_。percent(%)通配符允许您匹配任何零个或多个字符的字符串。下划线(_)通配符允许您匹配任何单个字符。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL模糊查询:LIKE模式和REGEXP模式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-20 08:14:47
                            
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