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mysql模糊查询优化

SELECT * FROM database WHERE email LIKE "%abc%" or pass like "%abc%" or user like "%abc%"; 你的这条sql有索引也是等于没有的,因为你用了like '%xxx%' 如果like 的条件以%开始,数据库不会用索引。 分表是可以,但是需要分很多。你要一个...

如果是like的话,基本上是优化不了的,至能用表扫描算法执行。这个算法的效率取决于表中记录的数量。

相比update和insert,一般查询应该是数据库中操作最频繁的。而在有些应用场景需要用到like模糊查询,那么对于大数据,查询的时候就要注意了。 现在来分析一下为什么like语句查询的效率会很低,测试数据共4000000条,如下图: 第一步:不使用索引...

select * from 表 where 字段一 like '%搜索词%' or 字段二 like '%搜索词%' or 字段三 like '%搜索词%'

1,%:表示任意0个或多个字符。可匹配任意类型和长度的字符,有些情况下若是中文,请使用两个百分号(%%)表示。 比如 SELECT * FROM [user] WHERE u_name LIKE '%三%' 将会把u_name为“张三”,“张猫三”、“三脚猫”,“唐三藏”等等有“三”的记录全找...

(1) 选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的优化器中有效): ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理,在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的...

mysql 中 %%% 是查询所有记录的, 你说你想像%aa这样子查,应该是不可能的, 因为, 比如我在文本框内输入了个 % , 你那aa的值是从哪里来的呢? 我根本没输过aa喔~

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要,开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。 由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时,普通SQL查询效率呈直线下降,而且...

update bbs_post set message=replace(message,'原来的内容','新内容') where message like'%原来的内容%'

select * from 表名 where name like ‘%张%’and abcName like ‘%李%’ 用and连接

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