模糊查询的优化

最新推荐文章于 2024-10-22 23:44:28 发布
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#优化

本文对比了两种SQL查询方式在处理特定条件下的性能差异，通过使用instr函数，实现了比传统like操作更快的查询速度。展示了SQL优化技巧在实际应用中的重要性和具体实现方法。 
  1. select count(*) from H_TENANT_W_2 where WINDOW_ID  like '%HWG00020SESSIONKEY_WINDOWID%'  
  2.   
  3. 用时: 0.203秒   
  4.   
  5. select count(*) from H_TENANT_W_2 where   instr(WINDOW_ID ,'HWG00020SESSIONKEY_WINDOWID')>0    
  6.   
  7. 用时: 0.063 秒   
  8.   
  9. 相差 3倍多  






                

        

    


  



    



                



	

		

			

				
					
你知道表也能进行加减运算吗？

				
			

			

				

					Tony.Dong的专栏
				

				

					09-22
					
					1040
					
				

			

		

		

			
				
上一篇我们介绍了 SQL 中各种形式的子查询，以及与子查询相关的 IN、ALL、ANY/SOME、EXISTS 运算符。
我们已经学习了两种涉及多个表的查询语句，今天我们来讨论另一种从多个查询中返回组合结果的方法：集合运算。
集合运算
数据库中的表与集合理论中的集合非常类似，表是由行组成的集合。因此， SQL 支持基于行的各种集合操作：并集运算（UNION）、交集运算（INTERSECT）和差集运...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
MySql模糊查询性能优化

				
			

			

				

					“花花”公子_龙的博客
				

				

					06-27
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
先看例子：

通用模糊查询操作：

select * from n_order_pay_refund bean  where 1=1 and bean.account_number like '%843121000000104259822%' order by bean.pay_time

调用instr（）函数：
select * from n_order_pay_refund bea...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
怎样在 PostgreSQL 中优化对模糊搜索的性能？

				
			

			

				

					技术笔记
				

				

					07-09
					
					1579
					
				

			

		

		

			
				
对 PostgreSQL 中模糊搜索性能的优化是一个综合性的任务，需要根据具体的数据特征、查询模式和系统环境来选择合适的策略。通过合理的索引设计、数据存储优化、查询重写以及性能测试和监控，可以显著提高模糊搜索的性能，提升数据库应用的整体响应速度和用户体验。注意，每种优化策略都有其适用场景和局限性，并且在实际应用中，可能需要结合多种方法来达到最佳的性能效果。同时，随着数据量和查询需求的变化，也需要定期重新评估和调整优化策略。🎉相关推荐🍅关注博主🎗️带你畅游技术世界，不错过每一次成长机会！

			
		

	





	

		

			

				
					
PostgreSQL Like模糊查询优化方案

				
			

			

				

					04-02
				

			

		

		

			
				
本文将深入探讨如何在PostgreSQL中对LIKE模糊查询进行优化，提升数据检索速度。  首先，了解问题的本质是关键。在SQL中，LIKE '%xxx%'这样的查询意味着我们需要查找包含特定字符串"xxx"的所有记录，不论该字符串出现...

			
		

	



		

			
		



	

		

			

          精选资源
				
					
pgsql查询优化之模糊查询实例详解

				
			

			

				

					01-19
				

			

		

		

			
				
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...

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle模糊查询优化（亲测有效）三千万数据量0.1秒实现模糊查询

				
			

			

				

					weixin_56496488的博客
				

				

					01-27
					
					4909
					
				

			

		

		

			
				
找了两天提升模糊查询效率的方法，总算是解决了，





可以看到表数据量是三千多万，



如果用like模糊查询用时28秒

有一种说法是用instr代替like，这样效率会快一点



可以看到instr在我这儿效果也不是非常理想

用like是走不了索引的，instr是要带变量的函数，也不知道怎么建函数索引

后来建了全文索引，用CONTAINS查，就稍微提升了一点点效率



可以看到现在用时0.1秒，效果应该算是比较理想了
...

			
		

	





	

		

			

				
					
Hbase模糊查询优化 - 并发查询

				
			

			

				

					chun的博客
				

				

					09-26
					
					1811
					
				

			

		

		

			
				
HBase查询优化，多region，并发查询

			
		

	





	

		

			

				
					
MySQL模糊查询性能优化

				
			

			

				

					王文萱的博客
				

				

					03-09
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
MySQL模糊查询性能优化

			
		

	





	

		

			

				
					
MySQL 中 LIKE 模糊查询如何优化？

					
最新发布

				
			

			

				

					乐闻世界
				

				

					10-22
					
					2661
					
				

			

		

		

			
				
在 MySQL 中，使用 LIKE 关键字进行模糊查询是非常常见的操作。然而，模糊查询往往性能较差，尤其是在大型数据库中，可能导致查询速度变慢，影响系统的整体性能。那么，有哪些方法可以优化 LIKE 模糊查询呢？本文将通俗易懂地介绍几种优化策略。优化 MySQL 中的 LIKE 模糊查询需要综合考虑多种因素，包括查询方式、索引使用、缓存机制、表设计等。通过合理的优化策略，可以显著提高查询性能，提升系统的整体效率，根据具体的应用场景选择合适的优化策略，才能真正发挥数据库的性能。

			
		

	





	

		

			

				
					
mysql 模糊查询like优化方案（亲测）

					
热门推荐

				
			

			

				

					隔壁老王呀的专栏
				

				

					11-18
					
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前言
本文的测试数据是基于740w数据进行的。
查询开头是“今天不开心”的聊天记录，是可以走索引的。
select * from message_1 where content like "今天不开心%”;

查询包含“今天不开心”的聊天记录，是不能走索引的。
select * from message_1 where content like "%今天不开心%";

咱们主要优化的是第二种情况，我本人测试查询耗时是在9秒。
优化方案
对于查询包含某个关键词的需求，从业务上来说尽量避免。
但是实际

			
		

	





	

		

			

				
					
MySQL 中 like 模糊查询的优化方法

				
			

			

				

					m0_57836225的博客
				

				

					09-28
					
					1922
					
				

			

		

		

			
				
在 MySQL 中，like 模糊查询是一种常用的查询方式，但在某些情况下可能会导致性能问题。本文将介绍五种优化 MySQL 中 like 模糊查询的方法。

			
		

	





	

		

			

				
					
【编程技巧】数据库优化技巧——针对模糊查询的性能提升

				
			

			

				

					dnncool的专栏
				

				

					01-31
					
					1419
					
				

			

		

		

			
				
对字符串字段进行反转存储，并在这个反转后的字段上建立索引，来优化模糊查询。

			
		

	





	

		

			

				
					
MySQL优化索引及优化汉字模糊查询语句

				
			

			

				

					firstboy0513的专栏
				

				

					10-28
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
利用mysql这种关系型数据库来做索引，的确有些勉强了，也只能看情况来说了，有些简单的功能还是可以考虑的。
对于模糊查询语句，最不利的情况是要like '%key%'这样的查询，但是如果是like 'key%'这种情况，那么mysql的索引在些查询方式上还是可以优化的。
网上常见的是ASCII的英文字符优化，如下：
select corp_code, corp_corp from tb_Z_

			
		

	





	

		

			

				
					
Oracle模糊查询优化

				
			

			

				

					yj_45955的博客
				

				

					04-25
					
					355
					
				

			

		

		

			
				
Oracle模糊查询时容易出现的问题

			
		

	





	

		

			

				
					
模糊查询能怎么优化呢

				
			

			

				

					2301_82091743的博客
				

				

					05-17
					
					307
					
				

			

		

		

			
				
需求是要把电话号码进行模糊查询，并且把出现次数大于5次的都删除，因为电话可能有多个，比如有一个电话是123  但是这个字段里可能出现的就是123、123；123，这种，所以用了模糊查询，还得全表查，每个都查到，我给phone和more_phone做了索引，还有全文索引，但是感觉速度并没有很快，还有什么办法呢。

			
		

	





	

		

			

				
					
sql优化——模糊查询

				
			

			

				

					farxix的博客
				

				

					04-26
					
					1601
					
				

			

		

		

			
				
like 和 instr的查询效率

 select   name from user where instr(id, '99')> 0;  
         等价于
 select   name from user where id like '%99%';

LIKE查询一次，就走一次全表扫描，效率非常慢

同样的效果，现在来换做INSTR函数来执行，时间上的差异很明显，INSTR在一...

			
		

	





	

		

			

				
					
like 模糊查询 优化

				
			

			

				

					07-29
				

			

		

		

			
				
对于模糊查询的优化，可以考虑以下几点：

1. 使用索引：为模糊查询的字段创建合适的索引，例如使用全文索引（如MySQL的全文索引或Elasticsearch的匹配查询）或前缀索引（如MySQL的前缀索引）等，以提高查询效率。

2. 限制查询结果范围：对于大数据集，可以通过添加限制条件或者分页来减少查询结果的数量，从而减少查询时间。

3. 使用缓存：如果某些模糊查询经常被重复执行且结果不经常变动，可以考虑使用缓存来存储查询结果，以避免重复查询数据库，提高响应速度。

4. 选择合适的算法：对于一些特定的模糊匹配需求，可以选择合适的算法来进行匹配，如Levenshtein距离算法、n-gram算法等，以提高匹配准确性和效率。

5. 数据预处理：如果可能，可以对查询的数据进行预处理，如对文本进行分词、建立倒排索引等，以加速模糊匹配的过程。

6. 数据库性能优化：除了针对模糊查询的优化，还可以考虑进行数据库性能优化，如合理设计数据库表结构、优化SQL查询语句、定期维护数据库等，以提升整体查询性能。

以上是一些常见的模糊查询优化的方法，具体的优化策略需要根据具体的应用场景和数据情况来确定。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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