clob和blob是不是可以进行模糊查询_你知道什么是 MySQL 的模糊查询?
生活随笔
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clob和blob是不是可以进行模糊查询_你知道什么是 MySQL 的模糊查询?
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
作者 | luanhz
責編 | 郭芮
本文對MySQL中幾種常用的模糊搜索方式進行了介紹,包括LIKE通配符、RegExp正則匹配、內置字符串函數以及全文索引,最后給出了性能對比。引言MySQL根據不同的應用場景,支持的模糊搜索方式有多種,例如應用最廣泛的可能是Like匹配和RegExp正則匹配,二者雖然用法和原理都很相似,但實際上匹配原則卻不盡相同,其中Like要求模式串與整個目標字段完全匹配才檢索該記錄,而RegExp則是要求目標字段包含模式串即可。對于簡單的判斷模式串是否存在類型的模糊搜索,應用MySQL內置函數即可實現,例如Instr()、Locate()、Position()等。當然,提到MySQL查詢性能就不得不提到索引,對于字段模糊查詢需求,我們也可以考慮添加全文索引(Fulltext)。注:本文所用MySQL版本8.0.19,可視化工具Navicat Primium。4種模糊查詢為了便于描述和測試不同模糊查詢方式結果,首先給出一個簡單的測試用數據表tests如下:其中,tests表僅含有一個名為words的字段,并對該字段添加全文索引。表中共有6條記錄。LikeLike算作MySQL中的謂詞,其應用與is、=、>和例如,在如上表中查找所有以"hello"開頭的記錄,則其SQL語句為:1SELECT words FROM tests WHERE words LIKE 'hello%';查詢結果:如果想查找所有以"hello"開頭且至少含有6個字符的記錄,則可簡單修改SQL語句如下:1SELECT words FROM tests WHERE words LIKE 'hello_%';查詢結果:另外:當在Like模式字段中,若不包含任何"_"和"%"通配符,則等價于"=",表示精確匹配,例如查詢語句……Like "hello",則僅返回hello一條記錄;還可在Like前加限定詞Not,表示結果取反。RegExp正則表達式具有龐大而豐富的語法,MySQL語法中支持絕大部分正則表達式功能,幾乎可以滿足所有需求。本文不過多展開正則表達式相關介紹,僅在Like的基礎上,簡單介紹其與Like模糊搜索方式的區別。如前所述,Like匹配原則是要求模式串與整個目標字段匹配時,才返回該條記錄;而RegExp中則是當目標字段包含模式串時即返回該條記錄。例如如下SQL語句將返回所有包含"hello"的記錄:1SELECT words FROM tests WHERE words REGEXP 'hello';而在Like中這樣的寫法僅返回記錄="hello"的記錄。為了限定正則表達式以某個模式串開頭或者結尾,可以通過添加"^"和"$"標識符來限定,例如仍然搜索以"hello"開頭的目標字段,則其SQL語句為:1SELECT words FROM tests WHERE words REGEXP '^hello';內置函數對于包含某些特定模式串的模糊搜索,可以通過MySQL內置函數實現。可以完成這一功能的函數包括Instr()、Locate()和Position()等,其功能語法很相近,均是返回子串在字符串中的索引,且索引下標從1開始,當子串不存在是返回0。需要注意的是三個函數中子串和字符串的先后順序是不一致的。例如以下語句均成功檢索,且返回目標索引11SELECT INSTR("hello,world", 'hello');-- 12SELECT LOCATE('hello', "hello,world");-- 13SELECT POSITION('hello' in "hello, world"); -- 1應用以上3個內置函數,搜索上述測試表中包含"hello"的記錄,則相應SQL語句為:1SELECT words FROM tests WHERE INSTR(words, 'hello');2SELECT words FROM tests WHERE LOCATE('hello', words);3SELECT words FROM tests WHERE POSITION('hello' in words);全文索引拋開索引談查詢性能,都是耍流氓!全文索引是MySQL中索引的一種,曾經僅在引擎為MyISAM的表中支持,從5.6版本開始在InnoDB中也開始支持全文索引,支持的字段格式包括CHAR、VARCHAR和TEXT。在如上已經添加了全文索引的tests表中,仍然查詢包含"hello"的記錄,應用全文索引查詢的SQL語句為:1SELECT words FROM tests WHERE MATCH(words) against('hello');實際上,MATCH(words) against('hello')返回的是字段words對目標字符"hello"的匹配程度:當不存在任何匹配結果時,返回0;否則,根據匹配次數的多少和位置先后返回一個匹配度。例如,如下SQL語句返回表中每條記錄對目標字段"hello"的匹配度:1SELECT MATCH(words) against('hello') FROM tests;返回結果如下:查詢性能對比為了對比以上4種模糊搜索方式的性能,我們這里構建一個規模較大且更具一般性的數據表。本文選擇采集若干條英文格言,用于創建目標數據庫。創建數據表為簡單起見,僅創建一個名為says的字段,且對其添加全文索引。1CREATE TABLE IF NOT EXISTS sayings(says TEXT, FULLTEXT (says));英文格言信息獲取在網上找了個英文格言的網站,并寫了一個python小爬蟲爬取頁面全部300條英文格言,爬蟲源碼如下(為了增加記錄條數,將300條記錄重寫100詞,即數據庫中包含30000條記錄): 1from pyquery import PyQuery as pq 2from pymysql import connect 3 4doc = pq(url='http://www.1juzi.com/new/43141.html', encoding = 'gb18030') 5items=doc("div.content>p:nth-child(2n+1)").items() 6hots = [item.text() for item in items] 7with connect(host="localhost", user="root", password="123456", db='teststr', charset='utf8') as cur: 8 sql_insert = 'insert into sayings values (%s);' 9 for _ in range(100):10 cur.executemany(sql_insert, hots)對爬取的英文短句寫入創建的數據表中,結果如下:既然是英文勵志格言短句,那么我們就來查詢其中包括"success"的記錄。首先查詢語句中任意位置包含"success"的記錄,4種方式SQL語句及執行時間為: 1-- LIKE通配符 2SELECT says FROM sayings WHERE says LIKE '%success%' 3> OK 4> 時間: 0.036s 5 6-- REGEXP正則匹配 7SELECT says FROM sayings WHERE says REGEXP 'success' 8> OK 9> 時間: 0.053s1011-- 內置函數查找12SELECT says FROM sayings WHERE INSTR(says, 'success')13> OK14> 時間: 0.045s1516SELECT says FROM sayings WHERE LOCATE('success', says)17> OK18> 時間: 0.044s1920SELECT says FROM sayings WHERE POSITION('success' in says)21> OK22> 時間: 0.047s2324-- 全文索引25SELECT says FROM sayings WHERE MATCH(says) against('Success')26> OK27> 時間: 0.006s可見,全文索引速度最寬,領先其他方式接近一個量級;Like通配符速度其次,但與其他幾種查詢方式效率相差不大。通過Explain查詢計劃,我們可以發現全文索引方式由于應用了索引而無需全表查詢,所以執行速度快,而其他三種模糊查詢方式均為執行全表查詢。全文索引查詢計劃Like通配符查詢計劃實際上,對于添加索引的字段應用Like查詢時,可以應用索引加速查詢,為勒驗證全文索引條件下是否仍然可以應用索引,我們進行第二組性能測試:查詢語句中以"success"開頭的記錄(全文索引方式不支持指定單詞開頭的查詢任務),相應SQL語句即執行時間如下: 1SELECT says FROM sayings WHERE says LIKE 'success%' 2> OK 3> 時間: 0.015s 4 5SELECT says FROM sayings WHERE says REGEXP '^success' 6> OK 7> 時間: 0.046s 8 9SELECT says FROM sayings WHERE INSTR(says, 'success')=110> OK11> 時間: 0.042s1213SELECT says FROM sayings WHERE LOCATE('success', says)=114> OK15> 時間: 0.051s1617SELECT says FROM sayings WHERE POSITION('success' in says)=118> OK19> 時間: 0.049s2021SELECT says FROM sayings WHERE MATCH(says) against('Success')22> OK23> 時間: 0.007s可以看到,修改后的Like查詢效率提升明顯,并大幅超過其他方式。但解釋查詢計劃發現,雖然possible_key顯示了索引字段,但實際仍然未應用任何索引(key為null),即仍然進行全表查詢(Type = All)。之所以帶來速度上的大幅提升,僅僅是因為對'success%'要比'%success%'執行字符串匹配要快得多(后者要整列匹配,前者僅需匹配開頭的單詞即可),而與索引無關。Like'success%'仍然無法應用全文索引所以,得到的結論是Like通配符無法有效利用全文索引加速查詢,但在特定模式下的查詢速度可快于通配符%模式下的查詢。總結本文探討了MySQL中4中模糊查詢方式,包括:
Like通配符用于查詢目標字段與模式串完全匹配的記錄,且無法應用全文索引提高查詢速度,但以特定字符開頭的模糊查詢比以"%"開頭時速度提升明顯;
RegExp正則表達式功能強大,可實現任意模式查詢,但執行效率一般;
簡單的子串有無查詢還可應用MySQL內置函數,包括Instr()、Locate()和Position()等,用法相近,但效率一般;
對于包含全文索引的目標字段查詢,應用全文索引查詢效率最高,但可定制性差,不支持任意匹配查詢;
記錄數目較少時,幾種查詢方式效率均可接受,可根據任務需求靈活選用。
聲明:本文為作者投稿,版權歸其所有。
【END】今日福利
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的clob和blob是不是可以进行模糊查询_你知道什么是 MySQL 的模糊查询?的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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