实际例子：ssm框架:service业务层->dao层->mappers.xml->junit/test测试1:service业务层（package） @Resource
private BooksDao bookDao; public List<Map<String, Object>> Service(String serachtitle, Strin
众所周知，使用 like 进行模糊查询速度极差，包括 like 'AAA%' ，like '%AAA'，like '%AAA%'，like '%A%A%'以及采用“_”进行单字符匹配的那些模糊查询。网上有很多文章讲到如何提高like查询，提到 like 'AAA%'能够使用到索引，而like '%AAA' ，使用创建反向函数的索引来提高查询效率。但一般情况
前言 一直以来，对于搜索时模糊匹配的优化一直是个让人头疼的问题，好在强大pgsql提供了优化方案，下面就来简单谈一谈如何通过索引来优化模糊匹配 案例 我们有一张千万级数据的检查报告表，需要通过检查报告来模糊搜索某个条件，我们先创建如下索引：CREATE INDEX lab_repor
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2024-06-28 07:12:39
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EXPLAIN
SELECT
t1.TRANSACTION_ID,
t1.CLIENT_KEY,
t1.RING_NAME,
t1.CMS_RING_NAME,
t1.NICK_NAME,
T1.RING_TYPE,
t1.TTS_CONTENT,
T1.AUDIO_TYPE,
T1.TTS_GENDER,
T1.MSISDN,
t1.TTS_BG_MUSIC_ID,
T1
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2024-04-16 15:25:58
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1、不满足最左匹配原则例：给sex、age和name这3个字段建好联合索引：id_sex_age_name该索引字段的顺序是：1、sex2、age3、name再看看哪些情况下，能走索引：explain select * from 某表
where sex='男';explain select * from 某表
where sex='男' and age=21explain select * fr
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2024-04-23 16:33:17
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一、存储结构 在SQL Server中，有许多不同的可用排列规则选项。 二进制：按字符的数字表示形式排序(ASCII码中，用数字32表示空格，用68表示字母"D")。因为所有内容都表示为数字，所以处理起来速度最快，遗憾的是，它并不总是如人们所想象，在WHERE子句中进行比较时，使用该选项会造成严重的混乱。 字典顺序：这种排序方式与在字典中看到的排序方式一样，但是少有不同，可以设置大量不同的额
首先可以看下w3school写的关于join的介绍：http://www.w3school.com.cn/sql/sql_join.asp on是关联条件，where是筛选条件数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。在使用left jion时，on和where条件的区别如下：1、 on条件是在生成临时表时使用的
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2024-08-09 15:22:12
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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
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2024-03-28 10:36:02
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关键字技巧1.精确匹配（""、《》）、加减号(+、-)、通配符（*、?）双引号：想搜索完整包含几个字的内容，就给它加上双引号""书名号：想要搜索的内容是完整的著作，如书本、电影、音乐等，加入书名号就能得到更加精确的结果《》加号：在关键词的前面使用加号，也就等于告诉搜索引擎该单词必须出现在搜索结果中的网页上减号：在关键词的前面使用减号，也就意味着在查询结果中不能出现该关键词。通配符包括星号（*）和问
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2024-07-09 09:16:00
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# MongoDB模糊查询走索引
## 引言
MongoDB是一个开源、高性能、可扩展、面向文档的NoSQL数据库。它支持丰富的查询语法，其中包含模糊查询。在进行模糊查询时，使用索引可以提高查询性能。本文将详细介绍在MongoDB中进行模糊查询时如何使用索引，并提供相关的代码示例。
## MongoDB索引简介
索引是MongoDB中用于加快查询速度的一种数据结构。它类似于书籍的目录，可以
原创
2023-10-01 08:27:58
1543阅读
在没有创建数据直方图之前,查询优化器是cbo,可能不会选择代价最低(效率最高)的方式查询.先创建表--日语假名表
CREATE TABLE JAPANESE_SOUNDMARK
(
ID INTEGER PRIMARY KEY,
ROMAJI VARCHAR2(10),
PHONETIC_SYMBOL VARCHAR(20)
);创建序列--创建自增长的序列,用于主键
CREATE SEQUENC
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2024-06-12 08:50:59
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在MySQL数据库中，有时会出现“左like没有走索引”的问题。这种情况通常发生在进行模式匹配时，例如使用 `%abc` 这样的模糊查询，而MySQL的索引往往无法被有效使用，从而导致查询性能下降。
### 背景定位
在大数据时代，数据库的查询性能成为影响系统整体性能的重要因素之一。MySQL作为流行的关系型数据库，广泛应用于各类场景。然而，左模糊查询（如 `LIKE '%abc'`）的存在使
# MySQL 左 Like 不走索引
在使用 MySQL 数据库时，我们经常会用到 Like 操作符来进行模糊查询。然而，有时候我们会发现在使用左 Like（即以%开头的模糊查询）时，查询速度明显变慢，甚至不走索引。这种情况可能会影响系统性能，因此我们需要了解其中的原因并找到解决方法。
## 为什么左 Like 不走索引
左 Like 不走索引的原因主要是因为 MySQL 在进行左 Lik
原创
2024-05-18 05:35:41
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性能分析（Explain）：是什么： 使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MYSQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。怎么用： EXPLAIN+SQL语句；（执行计划包含的信息 如下图 ）id： select查询的序列号，包含一组数字，表示查询中执行select子句或操作表的顺序1）id相同，执行顺序由上至下2）id不同，如果是子查询，
索引失效 1、全职匹配我最爱建立的索引 idx1（A，B，C）三个列全部都用上了 2、最佳左前缀法则 最左边的左前缀索引什么时候都不要丢，丢了后边两个就无效了，并且左前缀单独使用是有效地。如果用A、B可以达到最佳效果用A、C不能达倒最佳优化效果但也能优化用B、C完全没有效果看例子： salary是A，manager_id是B，last_name是
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2024-05-17 13:06:59
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1、什么是索引？索引是一种能帮助 MySQL 提高查询效率的数据结构。2、索引有哪些优点和缺点？索引的优点如下：快速访问数据表中的特定信息，提高检索速度。创建唯一性索引，保证数据表中每一行数据的唯一性。加速表与表之间的连接。使用分组和排序进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。索引的缺点：虽然提高了的查询速度，但却降低了更新表的速度，比如 update、insert，因为更新数据时，M
postgres 模糊匹配 like 全模糊匹配
ArteryBase-模糊匹配大杀器问题背景随着pg越来越强大，abase目前已经升级到5.0(postgresql10.4)，目前abase5.0继承了全文检索插件(zhparser)，使用全文检索越来越方便。本文会对abase支持的like模糊匹配，全文检索，创建何种索引，如何使用进行说明。针对于各种
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2024-05-01 11:03:40
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模糊查询与索引参考 http://tech.ccidnet.com/art/3089/20080405/1410979_1.html。 通配符（%）在搜寻词首出现，一般会导致Oracle系统不使用索引。因此，要尽量避免在模糊查询中使用通配符开头，或者是开头结尾都有通配符，这样会导致降低查询速度。--创建一个name字段的索引create index IDX_B$L_INTEREST_INFO_NA
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2024-05-18 00:20:16
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Select * 一定不走索引是否正确？走索引指的是：SQL语句的执行计划用到了1、聚集索引查找 2、索引查找 ，并且查询语句中需要有where子句根据where子句的过滤条件，去聚集索引或非聚集索引那里查找记录一张表只有一列的情况：聚集索引 1 USE [tempdb]
2 GO
3 CREATE TABLE t1 ( id INT )
4 GO
5 CR
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2024-02-28 11:50:06
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文章目录1. 问题的引入2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么不走索引参考： 1. 问题的引入在非覆盖索引场景下，大家知道Mysql索引有最左原则，所以通过 like '%XX%'查询的时候一定会造成索引失效（5.7版本覆盖索引可以走索引）那么这是什么原因呢？2. 非覆盖索引场景下为什么%在前为什么不走索引%在前的例子：SELECT * FROM xttblog WHERE name like
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2024-03-15 11:24:07
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