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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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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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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# 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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### 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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# 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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# 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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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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# 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
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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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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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-----------------
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2023-11-03 23:22:57
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# 提升 SQL Server LIKE 查询效率的完整指南
在数据库操作中，LIKE 查询是一种常见的模糊搜索方法。但当处理大量数据时，使用 LIKE 查询可能会造成性能问题。本篇文章将指导你如何通过几个步骤提升 SQL Server LIKE 查询的效率。我们将以表格的形式展示整个流程，并详细解读每一步的实现。
## 整体流程
首先，我们可以通过下面的表格来概述整个提升 LIKE 查询效
原创
2024-09-13 06:37:15
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# 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
# SQL Server CharIndex Like 效率优化
## 1. 简介
在SQL Server中，CharIndex函数用于查找一个字符串在另一个字符串中的位置。而Like运算符则用于模糊匹配字符串。使用CharIndex和Like操作可以实现在数据库中进行模糊查询的功能。
然而，如果不加以优化，这种方式可能会影响查询的性能。本文将介绍如何通过一系列步骤优化“SQL Server
原创
2023-10-17 06:24:53
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Redis是一个client-server模式的TCP服务，也被称为Request/Response协议的实现。 这意味着通常一个请求的完成是遵循下面两个步骤：Client发送一个操作命令给Server，从TCP的套接字Socket中读取Server的响应值，通常来说这是一种阻塞的方式 Server执行操作命令，然后将响应值返回给Client 举个例子：Client: INCR X
Server:
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2024-09-10 11:26:29
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