看《ibatis in action》，里面提到了使用like进行模糊查询的时候，会有注入漏洞。举例说明如下：Xml代码select*from tbl_schoolwhere school_name like '%$name$%'Java代码public List getSchoolByName(String name) throws DataAccessException {List list
关于mysql效率优化一般通过以下两种方式定位执行效率较低的sql语句。通过慢查询日志定位那些执行效率较低的 SQL 语句，用 --log-slow-queries[=file_name] 选项启动时， mysqld 会 写一个包含所有执行时间超过 long_query_time 秒的 SQL 语句的日志文件，通过查看这个日志文件定位效率较低的 SQL 。慢查询日志在查询结束以后才纪录，所以在应用
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2024-07-24 11:06:40
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t表中将近有1100万数据，很多时候，我们要进行字符串匹配，在语句中，我们通常使用来达到我们搜索的目标。但经过实际发现，like的效率与函数差别相当大。下面是一些测试结果：
SQL> set timing on
SQL> select count(*) from t where instr(title,’手册’)>0;
COUNT
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精选
2013-04-27 11:03:07
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1、模糊查询效率很低：
原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。
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2023-07-17 22:26:29
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# MySQL中like字符串越长效率越低的原理及解决方法
## 引言
在使用MySQL数据库时，我们经常会用到LIKE语句来进行模糊查询。然而，有一个普遍的问题是，当LIKE语句中的字符串越长，查询效率就会越低。这种情况常常让开发人员感到困惑和困扰。那么，为什么会出现这种情况呢？如何解决这个问题呢？本文将从原理和解决方法两个方面进行探讨。
## 原理解析
在MySQL中，当使用LIKE语
原创
2024-04-09 05:52:22
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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------------------------------------
# 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
2024-02-24 06:39:52
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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
2024-04-10 06:19:32
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MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据，如：平均值、求和等操作。使用aggregate()方法group-聚合函数group常常用于统计(返回结果集不能超过16M，处理数据不能超过10000条)db.COLLECTION_NAME.aggregate(AGGREGATE_OPERATION)表达式描述实例$sum总数db.COLLECTION_NAME.aggregate([{
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2023-12-14 10:06:22
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test1简单遍历
结论:
当数组数据量很小 时候 for loop 和 for in 效率不相上下,随着数据量增长for in 快速枚举的优势 明显 如果需要知道 索引可用 enumrateBlocktest2根据value 查找对应index 例如 查找9999999对应索引
结论: 数据量小 for in 最好 enumerateBlock稍弱 但可读性更强 enumerateObje
# 为什么说"mysqlinstr效率低"？
在MySQL数据库中，有一个常用的函数叫做`INSTR`，用于在字符串中查找子字符串的位置。然而，`INSTR`函数在处理大数据量的情况下效率低下，可能会导致性能问题。本文将探讨为什么说"mysqlinstr效率低"，并结合代码示例来说明问题。
## 什么是INSTR函数？
`INSTR`函数是一个用于查询字符串中子字符串位置的MySQL内置函数
原创
2024-06-25 06:03:09
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SQL语句慢的原因：1，数据库表的统计信息不完整2，like查询估计不准确调优方法：1，查看表中数据的条数；2， explain analyze target_SQL;查看SQL执行计划；比较SQL总执行时间和各个部分actual time的大小可以更改SQL的执行顺序可以执行部分SQL语句逐步分析慢的地方；有问题的SQL，row估计有问题。函数调整为比较常量postgresql join_col
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2023-07-28 23:32:19
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# 实现 Hive 的 instr 和 like 的高效查询
在大数据处理过程中，Hive 是一个流行的数据仓库工具，常常用于处理结构化数据。今天我们要探讨在 Hive 中如何高效地使用 `instr` 和 `like` 函数。对于刚入行的小白而言，这可能有点复杂，但是只要按照步骤来，便能轻松掌握。
## 整体流程
我们可以把整个工作流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 具体操作
### 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
2023-12-12 04:10:46
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# SQL Server Like 效率实现流程
## 1. 简介
在使用 SQL Server 进行数据库查询时，我们经常会用到 `LIKE` 操作符来进行模糊匹配。然而，如果不正确地使用 `LIKE` 操作符，可能会导致查询效率低下，影响系统性能。本文将介绍如何实现 SQL Server `LIKE` 操作的高效查询。
## 2. 流程图
下面是实现 SQL Server Like 效
原创
2023-10-05 06:15:44
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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
2023-08-13 11:31:46
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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
2024-03-04 03:22:49
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1、尽量避免反复访问同一张或几张表，尤其是数据量较大的表，可以考虑先根据条件提取数据到临时表中，然后再做连接。 2、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该改写；如果使用了游标，就要尽量避免在游标循环中再进行表连接的操作。 3、注意where字句写法，必须考虑语句顺序，应该根据索引顺序、范围大小来确定条件子句的前后顺序，尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致，范围
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2024-09-08 09:42:38
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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
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2023-07-11 17:17:27
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查询name字段中包含有“明”字的。 select * from table1 where name like '%明%' 查询name字段中以“李”字开头。 select * from table1 where name like '李%' 查询name字段中含有数字的。 select * from table1 where name like '%[0-9]%' 查询name字段中含有小写字母的。 select * from table1 where name like '%[a-z]%'这里我做的测试好像是'李*
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2011-09-19 15:11:00
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