问题:明明建立了索引,为何Like模糊查询速度还是特别慢? Like是否使用索引? 1.like %keyword    索引失效,使用全表扫描.但可以通过翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引,不走全表扫描. 2.like keyword%    索引有效. 3.like %keyword% 索引失效,也无法使用反向索引. 使用mysql的explain简单测试如下: explain select * from company_info where cname like

在数据库量比较大的时候通常有一些查询,例如查询文本类型的数据,存储量大,用like进行模糊查询效率实在太低 select * from stdcontent where  content like '%武器%' 查询结果 总共在568148条数据中筛选出来的结果,所以耗时比较大,反应数据返回去导致使用场景中在这反回的期间,用户在等,给用户展现出来的就是卡死状态,用户还想去点击其他的,导致程序崩溃. 解决方案:用contains关键字. 用法:select * from stdcontent wh

有的时候,我们一开始不可能准确地知道搜索的关键字在 Solr 中查询出的结果是什么,因此,Solr 还提供了几种类型的模糊查询.模糊匹配会在索引中对关键字进行非精确匹配.例如,有的人可能想要搜索某个前缀开始的单词(称为通配符查询),或者想要查询和关键字有一两个字母不相同的单词(称为模糊查询或编辑距离查询),或者你想要查询两个关键字,并且这两个关键字之间的距离不会大于某个最大值(称为临近查询).总的说来,模糊匹配是查询中的一个强大的工具. 通配符查询 在 Solr 中最普遍使用的模糊查询就是使用通

一 介绍 为何要有索引? 一般的应用系统,读写比例在10:1左右,而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题,在生产环境中,我们遇到最多的,也是最容易出问题的,还是一些复杂的查询操作,因此对查询语句的优化显然是重中之重.说起加速查询,就不得不提到索引了. 什么是索引? 索引在MySQL中也叫做“键”,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发重要.索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了.索引能够轻易将查询性能

solr之~模糊查询 有的时候,我们一开始不可能准确地知道搜索的关键字在 Solr 中查询出的结果是什么,因此,Solr 还提供了几种类型的模糊查询.模糊匹配会在索引中对关键字进行非精确匹配.例如,有的人可能想要搜索某个前缀开始的单词(称为通配符查询),或者想要查询和关键字有一两个字母不相同的单词(称为模糊查询或编辑距离查询),或者你想要查询两个关键字,并且这两个关键字之间的距离不会大于某个最大值(称为临近查询).总的说来,模糊匹配是查询中的一个强大的工具. 通配符查询 在 Solr 中最普遍使

项目中用到like模糊查询,但是总觉的太小家子气,有没有高逼格的呢? instr(title,'手册')>0 相当于 title like '%手册%' instr(title,'手册')=1 相当于 title like '手册%' instr(title,'手册')=0 相当于 title not like '%手册%' 总结转自:http://my.oschina.net/macula/blog/191634?fromerr=0ghVfShF

提高MYSQL百万条数据的查询速度 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from t where num=0 3.应尽量避免在 where 子句中

第一种最土的方法:使用like语句第二种用全文索引 有两种方法,第一种最土的方法:使用like语句第二种听涛哥说用全文索引,就在网上搜一下: 如何在MySQL中获得更好的全文搜索结果 mysql针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案.在此,开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段,然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索,这不仅仅提高了性能和效率(因为MySQL对这些字段做了索引来优化搜索),而且实现了更高质量的搜索,因为MySQL使用自然  语言来智能地对结果评级,以去

多值模糊查询的处理 所谓多值模糊查询,就是应用程序中传递过来多个参数,对这些参数做拆分,拆分之后,对拆分结果的key值分别做模糊查询处理 对于精确匹配时,不管是单个Key值还是多个Key值,都很容易处理,备选方案也很多 对于模糊查询,单个key值也很容易,也就是 ……where name like '%parameter%'(不要告诉我全模糊效率低之类的,我这里不是做性能对比的) 但是对于多个Key值的模糊处理,就不是太直接了,比如name字段,输入'三,四,五',要求分别按照三,四,五三个字符

首先是模糊查询的问题,开始时我使用如下条件:select * from user where name like '%#value#%'. 可是怎么也不行,好像还报错了.后来在网上找到了解决方法,就是使用$来代替#号. 1>写成: like '%$value$%' 就可以了,<!-- 模糊查询不能用#,#是用prepareStatement的?插入参数,$是文本替换 -->, 2>同时还找到另一个方法,但是那个方法我试了很久,就是不行,方法为: like '%' || #value

1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

情况如何 再利用jdbc执行sql语句的时候,对于其他的句子的执行没什么太大的问题:加上占位符,然后设置占位符的值. 但是在模糊查询的时候,一直都写不对,这里提供了两种可选的解决办法,以供参考. 解决方法 第一种: String sql = "select studentname, age, phone, address, other from customer"                + " where studentname like ? "; pstm

  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,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重要.以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法: 1.应尽量避

SQL中的模糊查询一般来说使用模糊查询,大家都会想到LIKE  select * from table where a like '%字符%' 如果一个SQL语句中用多个 like模糊查询,并且记录条数很大,那速度一定会很慢. 下面两种方法也可实现模糊查询:  select * from table where patindex('%字符%',字段名)>0  select * from table where charindex('字符',字段名)>0 其中,>0表示:字符在字段中存在经

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

最近一直在是用spring data jpa,使用起来确实方便,如果是单表的操作基本上通过方法名都可以实现,下面是一个 Specification 实现动态模糊查询的例子这个查询是通过JpaSpecificationExecutor 这个接口实现的,只需要实现接口的toPredicate()方法jike,在Dao层不需要太多操作,只需生命接口,继承接口,声明方法即可我这个实现是和分页排序接口在一块的,所以我是继承了两个接口,分页排序接口PagingAndSortingRepository,查询接

Oracle查询速度慢的原因总结 查询速度慢的原因很多,常见如下几种:1,没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)2,I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应.3,没有创建计算列导致查询不优化.4,内存不足5,网络速度慢6,查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量)7,锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷)8,sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源.9,返回了不必要的行和列10,查询语句不好,没有优化可以通过如下方法

查询速度慢的原因很多,常见如下几种: 1.没有索引或者没有用到索引(这是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 2.I/O吞吐量小,形成了瓶颈效应. 3.没有创建计算列导致查询不优化. 4.内存不足 5.网络速度慢 6.查询出的数据量过大(可以采用多次查询,其他的方法降低数据量) 7.锁或者死锁(这也是查询慢最常见的问题,是程序设计的缺陷) 8.sp_lock,sp_who,活动的用户查看,原因是读写竞争资源. 9.返回了不必要的行和列 10.查询语句不好,没有优化 可以通过如下方法来优化查询:

参考百度知道 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,而且如果where中的查询条件较多时,其查询速度简直无法容忍.曾经测试对一个包含400多万条记录(有索引)的表执行一条条件查询,其查询时间竟然高达40几秒,相信这么高的查询延时,任何用户都会抓狂.因此如何提高sql语句查询效率,显得十分重