模糊查询与精确查询

最新推荐文章于 2024-02-23 19:43:29 发布
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#java #python #数据库

博客主要提及模糊查询与精确查询，这在信息技术领域的数据库操作中较为常见，Java、Python等编程语言常被用于实现相关查询功能。
模糊查询与精确查询
SpringBoot-7 （精准与模糊查询）
珑珑小盆友的博客
09-06 481
我们知道数据库的运用绝大多数都是要进行各种查询的像是模糊啊精准什么的我们就可以在后台提前写好这些东西。
Elasticsearch 精确查询：术语查询、多术语查询、主键查询、范围查询、存在查询、前缀查询、正则查询与通配符查询
一起coding，一起嗨。
04-26 1213
Elasticsearch 精确查询：术语查询、多术语查询、主键查询、范围查询、存在查询、前缀查询、正则查询与通配符查询
Java操作mongodb的模糊查询和精确查询
08-28
主要介绍了Java操作mongodb的模糊查询和精确查询,使用regex关键字实现模糊查询操作，具体实现代码大家参考下本
精确查询系统
09-18
精确查询系统.运用sql语言和asp实现精确查询。希望能对您有所帮助
Mybatis 模糊查询和精确查询
xinyuezitang的博客
05-15 1927
1 concat 概念: concat: 可以连接一个或者多个字符串，若其中一个为null，则返回null 用concat（org1,org2,…）将 %与 #{name}与连接在一起，避免将sql中%放到java代码中 语法: Select * from User where username LIKE concat(’%’,#{username}),’%’) 知识点: mysql中是不支持...
sql 先精确查询后模糊查询方法
12-14
在SQL查询中，有时我们需要对数据进行特定顺序的检索，特别是在进行文本搜索时，例如先进行精确查询，然后是模糊查询。这样的需求通常出现在用户希望首先看到完全匹配的记录，之后才是部分匹配的记录。在描述的问题...
详解Spring Data Jpa 模糊查询的正确用法
08-27
这将导致精确查询的结果，而不是模糊查询的结果。这种情况下，deviceNames 将被视为一个精确的值，而不是一个模糊查询的参数。 三、模糊查询的正确用法 为了解决上述问题，可以使用 Containing 关键字实现模糊查询...
Mysql 时间模糊查询
05-09
模糊查询是指不精确地匹配查询条件的一种查询方式。在MySQL中，模糊查询主要通过`LIKE`关键字实现。例如，查询所有包含“abc”的记录可以使用`SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%abc%'`这样的语句。 #### 三...
模糊查询和精准查询区别_报表工具模糊查询--java报表参数模糊查询
weixin_34608222的博客
01-28 7392
精确查询和模糊查询是我们常用的两种查询方式，在已知查询条件的情况下，我们可以使用精确查询快速的查到想要的数据，但是，很多时候我们并不记得确切的查询条件，这时候模糊查询就至关重要了，他可以更灵活方便的帮我们定位数据，报表工具如何实现模糊查询，去乾学院看个究竟：轻松 get 报表模糊查询技能!复制摘要在银行、销售、仓库管理等的数据查询系统中，我们经常会用到精确查询来准确获取想要的数据，但是很多时候我们...
精确查询（模糊查询、模糊+关键字共同查询）
10-30 605
1.一个条件的模糊查询 <body> <br /> <form action="main.php" method="post"><!--点击查询时会将用户输入的值传递到本页面--> <div>姓名： <input type="text" name="xm" /><!--输入...
模糊查询和精确查询_自建索引格式模糊查询字串数据
weixin_39585886的博客
12-15 397
ONE项目需求最近在接汇付天下的接口，遇到商户进件查询支行的情况，而汇付的接口是不支持模糊查询的，这样的话就需要将大概7.1M左右的支行数据导入到数据库进行查询。由于数据库对字符串的模糊查询有些查询优化限制，可能不能很好的使用索引。虽然支行查询不是我来做，不过还是挺喜欢这种技术点，于是利用星期六星期天研究了一下，下面是自己的一套方案。TWO问题域比方说字符串：“上下博客”，要在主串：“你...
1 EXECL的查找：(1)精确查找，(2)模糊查找，(3)查多个符合条件的第1个或最后1个
奔跑的犀牛先生
12-07 7171
有人问EXCEL的模糊查询怎么查 方法1 =LOOKUP(G5,A:A,B:B) 方法2，=INDEX(B:B,MATCH(G6,A:A,1)) ，方法2需要保证，数值列是升序排列的
模糊查询和精准查询区别_PostgreSQL模糊查询(~ like ilike)使用区别
weixin_39983223的博客
01-17 3031
在PostgreSQL数据库中，~、like、ilike都可以用于模糊查询，本文简单介绍三者使用区别。like标准的模糊查询，支持%(任意个字符)，_(任意单个字符)，并区分大小写，使用实例：select 'abcDEF' like '%cD%'; -- trueselect 'abcDEF' like '%cd%'; -- falseselect 'abcDEF' like '%c_E%'; -...
js精准查询与模糊查询，学习笔记
qq_28875189的博客
04-22 2480
js精准查询与模糊查询，学习笔记js条件查询测试数据精准查找涉及的知识点indexof() 模糊查询includes() 模糊查询 js条件查询 前端处理数据的需求越来越多。记录一下轻量级列表的搜索功能。将服务器的返回的数据储存到前端，前端来做按条件查询，可以减少向服务器发送请求的次数，从而大大的提高性能。文中使用了ES6的语法不懂的可以查阅资料。学习记录，如有不对请各位大佬多多指教相互学习。 测...
模糊查询
qq_44484552的博客
06-09 1006
实际项目中呢有一个功能是必不可少的，那就是模糊查询，什么叫模糊查询呢？例如就是你在淘宝想找阿迪达斯但你不记得它的全名了只记得阿迪两个字，输入这两个字后阿迪达斯阿迪斯斯只要有阿迪两个字的都给你找出来。模糊查询就可以做到这样。下面这些就是HTML的代码，很简单就是文本框加一个点的按钮就完了。当然，这是不包括显示内容的那部分啊。 <input type="text" class="form-con...
java 中 mongodb的各种操作 模糊查询 精确查询 等
满脑子灵感的专栏
02-18 1771
且，或，某个字段不为空，某个字段不存在，查询在某个范围内，删除等等查询。最下面，我在代码亲自实践过的模糊查询，只支持字段属性是字符串的查询，你要是查字段属性是int的模糊查询，还真没辙。你搜索端口号是1的就搜出来的是1的端口号就对了，而不是1，11，21，，，等等都个搜索出来，但是在列表页面，要支持字段搜索的话，然后我的int类型的端口字段，就不支持搜索了，，例如：查下面数据的key2.keyA的语句。5. 查询数量:----- 关键字---的数据 -----关键字-------- 关键字---
算法：二分查找（java 准确查找，模糊查找）
qq_38557784的博客
04-15 583
public static int binarysearch(int[] nums,int target) { int index=-1; int start=0; int end=nums.length-1; while(start<=end) { int mid=(start+end)/2; if(nums[mid]==target) { index=mid; break; } else if(nums[mid]>target)
【Elasticsearch查询】精确查询
qq_44849679的博客
02-23 1701
必须匹配的词的数量在每个文档中都是不同的，或者由最小应匹配字段控制，或者在每个文档中计算最小应匹配脚本。全文查询将在执行之前对查询字符串进行分词，而词项级查询将对存储在反向索引中的精确词项进行操作，并且执行前对只对具有normalizer属性的keyword字段词项进行规范化。与bool查询中的“NOT”子句不同，它仍然选择包含不需要的词语的文档，但会降低它们的总体得分。复合查询封装了其他复合查询或子查询，可以组合它们的结果和分数，改变它们的行为，或者从查询切换到过滤上下文。)和多字符通配符(*)
如何设计支持模糊查询与精确查询组合的接口？
最新发布
04-23
<think>嗯，用户之前问了关于多关键字组合查询的接口设计，现在他们想了解如何设计支持模糊查询与精确查询组合的接口。我需要结合之前的回答和提供的引用来给出一个详细的方案。 首先，用户提供的引用里提到了SoAY方法，使用预构建的API调用序列来简化复杂查询，这可能意味着需要将模糊和精确查询的参数结构化。之前的回答中提到了参数结构化设计，比如使用keywords、fields、operator等参数，这里可能需要扩展这些参数来区分模糊和精确查询。 引用2中的代码示例展示了精确查询的实现，而引用3讨论了需求分析的重要性，特别是理解用户的真实需求。用户可能希望接口既能处理模糊匹配（如部分关键词）又能处理精确匹配（如特定字段的准确值），这需要在参数设计上明确区分两种查询类型。 接下来要考虑如何将模糊和精确查询的参数整合到同一个接口中。可能的做法是使用不同的参数前缀，比如fuzzy_和exact_，或者通过操作符来指定。例如，使用类似Elasticsearch的查询语法，或者自定义参数结构。 另外，引用1提到解决方案的代码可以提高推理效率，所以在实现时需要优化查询逻辑，确保组合查询时的性能。可能需要数据库索引的支持，如联合索引或全文索引，来加速查询。 错误处理和参数验证也是关键，需要确保用户输入的参数正确，并且处理特殊字符，避免注入攻击。引用2中的代码展示了参数的使用，可能需要类似的验证机制。 还要考虑版本控制和兼容性，如之前提到的URL路径版本管理，确保接口升级不影响现有用户。 最后，用户可能需要示例代码和请求格式，参考之前的Python和HTTP示例，提供具体的实现案例，帮助用户理解如何构建请求和处理查询条件。 总结下来，设计这样的接口需要结构化的参数设计，清晰的逻辑处理，性能优化，以及良好的错误处理和文档支持。需要结合之前的建议和引用中的方法，确保接口既灵活又高效。</think>### 支持模糊查询与精确查询组合的API接口设计方案 --- #### **一、核心设计思路** 1. **参数分离原则** - 通过独立参数区分模糊查询（`fuzzy_fields`）与精确查询（`exact_fields`），避免逻辑混淆 - 支持两种查询模式的自由组合，例如：`fuzzy_fields=title:数据分析&exact_fields=author:张三` - 参考学术API设计中"解决方案预构建"思想[^1]，预定义常用组合模式 2. **语法标准化设计** ```http GET /api/v1/search? fuzzy_fields=title:数据分析,content:实时& exact_fields=category:技术文档,status:已发布& operator=AND& sort=-create_time ``` - `fuzzy_fields`：冒号分隔的`字段:值`格式，支持通配符（*） - `exact_fields`：严格匹配字段值，支持多条件AND逻辑 --- #### **二、技术实现细节** 1. **参数解析逻辑** ```python def build_query(params): query = {"bool": {"must": []}} # 处理模糊查询（使用match查询） if params.fuzzy_fields: for pair in params.fuzzy_fields.split(','): field, value = pair.split(':', 1) query['bool']['must'].append({ "match": {field: {"query": value, "fuzziness": "AUTO"}} }) # 处理精确查询（使用term查询） if params.exact_fields: for pair in params.exact_fields.split(','): field, value = pair.split(':', 1) query['bool']['must'].append({ "term": {field: value} }) return query ``` *基于Elasticsearch的DSL语法示例[^2]* 2. **索引优化策略** ```sql -- 为精确查询字段创建B-Tree索引 CREATE INDEX idx_author ON articles(author); -- 为模糊查询字段创建全文索引 CREATE FULLTEXT INDEX ft_idx_content ON articles(content); ``` --- #### **三、进阶功能实现** 1. **混合查询模式支持** - **权重控制**：通过`^`符号指定字段权重 `fuzzy_fields=title:数据分析^2,content:实时^1` - **范围限定**：组合数值范围查询 `exact_fields=price:[100 TO 200]` 2. **特殊字符处理** ```javascript // 使用RFC3986编码规范处理特殊字符 encodeURIComponent('content:"分布式+系统"') // => content%3A%22%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%2B%E7%B3%BB%E7%BB%9F%22 ``` --- #### **四、错误处理规范** 1. **参数验证机制** ```json { "error": { "code": "INVALID_FIELD", "message": "不支持的查询字段：invalid_field，可用字段：title,content,author", "details": { "param": "fuzzy_fields", "value": "invalid_field:test" } } } ``` 2. **性能保护措施** - 限制模糊查询字段数量（如≤3个字段） - 对高消耗查询（如通配符开头`*数据分析`）进行权重降级 --- #### **五、实践案例** 1. **城市公交查询系统实现** ```http GET /transport/buses? fuzzy_fields=line_name:环线& exact_fields=status:运营中,vehicle_type:电动& operator=AND ``` *参考需求分析中的用户理解方法[^3]* 2. **电商商品搜索** ```http GET /products? fuzzy_fields=name:智能*手表& exact_fields=category:电子产品,brand:华为& price=[2000 TO 5000] ``` --- ### 相关问题 1. 如何设计支持正则表达式的查询接口？ 2. 混合查询场景下的数据库索引如何优化？ 3. 如何处理中文分词与精确查询的冲突？ 4. 高并发场景下的查询接口如何设计限流策略？ [^1]: SoAY方法通过预构建API调用序列简化复杂查询逻辑 [^2]: Elasticsearch精确查询实现参考match与term查询的区别 [^3]: 需求分析阶段需重点关注用户的实际使用场景
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