SQL报表中用 LIKE 做模糊查询慢,核心问题往往不是语法写得不对,而是没用对索引或没选对技术路径。盲目加索引、改写 SQL 很可能无效,甚至更慢。
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SQL报表模糊查询慢_LIKE优化与全文索引
mysql如何使用like模糊查询_mysql模糊匹配方法
MySQL 的 LIKE 不是“模糊匹配”字面意思的智能搜索,而是基于**单字符通配符 _ 和多字符通配符 %** 的字符串模式匹配。它不支持正则语法(除非用 REGEXP),也不做分词或相似度计算。
mysql字符串字段如何建索引_mysql字符索引技巧
MySQL 对 VARCHAR、TEXT 等长字符串字段建索引时,不能直接对整列加索引(尤其在 innodb_large_prefix=OFF 的老版本中)。否则会报错:Specified key was too long; max key length is 767 bytes。
MySQL数据库基本概念入门:垂直分库、水平分表与中间件集成
垂直分库和水平分表不是“必须一开始就做”的事情,而是当单库单表真正扛不住写入压力或查询延迟时才考虑的拆分策略;盲目提前分库分表反而会让事务、关联查询、运维成本陡增。
SQL 分库分表查询策略实践
跨库 JOIN 在绝大多数分库中间件(如 ShardingSphere、MyCat)里默认不支持,不是配置问题,是架构层面被禁止的。数据库连接只发往一个分片,另一个库的表压根不在当前连接上下文中。
SQL OLAP 与 OLTP 查询策略分析
真正卡住的地方,往往不是语法写错了,而是 OLAP 的“排序键”和 OLTP 的“查询谓词”没对齐;同一张表,在两个场景下可能需要完全不同的索引策略或物化方式。
SQL NoSQL 与 SQL 混合查询技巧
不能。SQL 的 JOIN 是关系代数操作,依赖严格 schema 和事务一致性;NoSQL(如 MongoDB、Redis、Elasticsearch)没有统一的 JOIN 语义,也不保证跨集合/索引的 ACID。强行“混合查询”必须由应用层协调,不是数据库层能力。
mysql如何使用where进行过滤_mysql查询条件说明
WHERE 是 MySQL 中执行行级过滤的核心,它必须紧跟在 SELECT、UPDATE 或 DELETE 语句之后(且在 FROM 之后),不能单独使用。最常见的错误是把字符串值漏掉引号,比如写成 WHERE name = zhangsan —— 这会让 MySQL 把 zhangsan 当作列名或未定义变量,直接报错 Unknown column ‘zhangsan’ in ‘where clause’。
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Linux服务器容量规划不是靠经验拍脑袋,而是基于可观测数据做资源推演。关键在三点:看清当前负载、理解增长逻辑、留出弹性余量。
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