LIKE 문과 외부 인덱스를 사용하여 InnoDB 테이블에서 부분 전체 텍스트 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?
InnoDB 테이블을 위한 전체 텍스트 유사 검색 최적화
InnoDB 테이블은 탁월한 성능과 안정성을 제공하지만 기본적으로 전체 텍스트 검색 기능이 부족합니다. 그러나 LIKE 문과 외부 인덱스의 조합을 활용하면 부분적인 전체 텍스트 검색 기능을 얻을 수 있습니다.
해결책
다음을 사용하여 전체 텍스트 검색을 모방하려면 마찬가지로, 한 가지 접근 방식은 보조 MyISAM 테이블을 기본 InnoDB 테이블의 인덱싱 계층으로 활용하는 것입니다. "전체 텍스트 검색 테이블"이라고 하는 이 보조 테이블은 InnoDB 테이블에서 원하는 열의 인덱스 복사본을 저장합니다.
단계:
- InnoDB 테이블 생성: 검색해야 하는 기본 테이블을 정의합니다. 데이터 무결성 및 트랜잭션 지원을 위해 InnoDB를 사용하십시오.
- MyISAM 전체 텍스트 검색 테이블 생성: MyISAM에서 전체 텍스트 인덱싱을 허용하는 보조 테이블을 생성합니다. 이 테이블은 InnoDB 테이블과 일치하는 기본 키를 포함하여 대상 InnoDB 열과 동일한 스키마를 가져야 합니다.
- 인덱스 동기화 유지: MyISAM 검색 테이블을 업데이트하여 InnoDB의 변경 사항을 미러링하세요. 테이블. 이는 트리거 또는 일괄 프로세스를 통해 달성할 수 있습니다.
- 저장 프로시저를 통한 검색: MyISAM 검색 테이블에 대해 LIKE 검색을 실행하는 저장 프로시저를 만듭니다. 이 프로시저는 원하는 검색 문구를 기반으로 결과를 필터링하고 InnoDB 테이블에서 관련 메타데이터를 반환해야 합니다.
예:
검색 가능하게 만들려는 "주제" 열을 포함하는 InnoDB. 비슷한 스키마를 사용하여 MyISAM 전체 텍스트 검색 테이블 "threads_ft"를 생성합니다. 동기화를 용이하게 하기 위해 트리거 또는 일괄 업데이트를 사용하여 InnoDB "threads" 테이블의 변경 사항을 "threads_ft"에 반영합니다.
검색 저장 프로시저 "ft_search_threads"는 검색 매개변수를 받아들이고 관련 스레드를 반환합니다. 검색 테이블을 InnoDB 테이블과 결합하여 추가 메타데이터를 가져오고 "주제" 열에 대한 LIKE 일치를 기반으로 결과 순위를 매깁니다.
장점:
- 성능 저하 없이 InnoDB 테이블에 대한 부분 전체 텍스트 검색 기능을 제공합니다.
- 허용 애플리케이션은 검색 쿼리에 LIKE 구문을 사용하여 구현 프로세스를 용이하게 합니다.
- InnoDB 테이블의 다중 LIKE 검색에 비해 더 나은 성능을 제공합니다.
고려 사항:
- InnoDB와 MyISAM 테이블 간의 동기화를 유지하려면 추가 작업이 필요합니다.
- MyISAM 테이블은 행 잠금, 제한된 확장성 등 InnoDB에 비해 한계가 있습니다.
위 내용은 LIKE 문과 외부 인덱스를 사용하여 InnoDB 테이블에서 부분 전체 텍스트 검색을 어떻게 구현할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
