SELECT*FROMtable_nameWHEREcolumn_nameNOTLIKE'mysql%'; 1. 当需要同时排除多个模式时,我们可以使用多个NOT LIKE条件来实现。但是,这种做法会导致查询效率低下,特别是当表中数据量大时。 优化方式 为了优化多个NOT LIKE条件的查询,我们可以使用正则表达式来替代多个NOT LIKE条件。正则表达式可以在一个条件中同时匹配多...
IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,dis...
全文索引可以更有效地处理文本匹配和搜索操作。 优化查询语句:尽量避免使用通配符在前面,例如’%abc’,这样会导致无法使用索引进行快速定位。尽量将通配符放在结尾,例如’abc%'。 使用其他查询方式:考虑是否有其他更适合的查询方式可以代替NOT LIKE,例如使用正则表达式进行匹配。 避免不必要的查询:尽量减少使用NOT LIKE的...
在某些情况下,使用NOT LIKE操作符可以提高查询速度。如果数据库表中的数据量很大,并且使用LIKE操作符进行模糊匹配时,会导致数据库引擎进行全表扫描,从而影响查询性能。而使用NOT LIKE操作符可以避免全表扫描,只匹配不包含特定模式的数据,从而提高查询速度。但是,在其他情况下,NOT LIKE操作符可能并不会提高查询速度,具体...
一、索引优化: 1、like语句的前导模糊查询不使用索引: select * from doc where title like '%XX'; --不能使用索引 select * from doc where title like 'XX%'; --非前导模糊查询,可以使用索引 2、负向条件查询不能使用索引: 负向条件有:!=、<>、not in、not exists、not like 等 ...
SQL索引优化注重点之一在数据所处位置 如果查询的数据全部在索引树非叶子节点(即查询索引列)时,此时效率是最高的,因为节点的有序性,通过高效算法能很快找到数据完成查询,这种查询称为覆盖索引查询。这点告诉使用者:尽量不要使用select *,同时也应该知道,如果一个表列全是索引,那一定会走索引。(别再说什么 not nu...
一、Mysql优化方向 1、查询语句执行顺序 img 2、数据类型优化 NOT NULL设置 通常来说把可为NULL的列改...
负向条件有:!=、<>、not in、not exists、not like 等。 例如下面SQL语句: 复制 select * from doc where status != 1 and status != 2; 1. 可以优化为 in 查询: 复制 select * from doc where status in (0,3,4); 1. 4、联合索引最左前缀原则 如果在(a,b,c)三个字段上建立联合...
1.使用索引 在MySQL中，可以使用FULLTEXT索引或B树索引来加速LIKE操作。 FULLTEXT索引适用于全文搜索，可以快速匹配模糊查询。B树索引优化了前缀匹配和后缀匹配，可以加速模糊查询。我们可以根据实际情况选择适合的索引类型。2.使用前缀匹配 使用前缀匹配可以加速LIKE操作。例如，如果我们要查找所有名字以“J”...
select*fromtest1whereEXISTS(select*fromtest2whereid2=id1 )select*FROMtest1whereNOTEXISTS(select*fromtest2whereid2=id1 ) 尽量用join代替 selectid1fromtest1INNERJOINtest2ONid2=id1selectid1fromtest1LEFTJOINtest2ONid2=id1whereid2ISNULL 2.模式匹配like '%xxx%'优化 ...