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樓主 老古 
 發送站內信 |
各位高手大大您們好，小弟目前有一個問題求解.......希望有大大能解惑 0.0+ 資料表欄位名稱：ttt 欄位內的值為： 1,2,3,4,5,6,7,8,9 欄位內的值為： 1,3,5,7,8 欄位內的值為： 1,2,5,8,6 程式的變數名稱為：$mtt 變數中的值為：2,6,8 小弟的疑問是.........如果資料表 ttt 欄位內的內容都是這種資料型態，那麼該用什麼樣的sql查詢語法或方式將 ttt 欄位內符合 $mtt變數中的 2 或 6 或 8 只有比對到三者其1的就列出 除了用 like 還有其它方式嗎? 因為like太吃cpu資源了 QQ 煩請了解的大大解惑矣~~感恩
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[ SQL查詢 ] ,
本篇文章發表於2018-11-02 11:20 |
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| 1樓 |
就這樣子用就好了。
本篇文章回覆於2018-11-02 15:36
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| 2樓
作者回應
老古
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回星空大大：
先感謝星空大大的指點 0.0+ 小弟再請教......如您所說的方式，我就要把 變數內的值拆開來重新用 find_in_set 組合成新的sql查詢字串，這個小事，剩下的就是......如果這樣的資料存在數百萬筆時，會很吃cpu資源或是效能查詢上會很差嗎 @@? 另外~~這種查詢方式建立索引會有效嗎 @@? 如果星空大大了解的話~~可否再浪費一些時間請您為我解惑 0.0...感恩 ^^
本篇文章回覆於2018-11-02 15:57
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| 3樓
最有價值解答
 浩瀚星空 
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理論上真的有上百萬筆數的話，還是會的。因為這只是降低消耗的效能。其實目前你是只有三個條件。如果再更多組的話。
還是會跟用like差不多的效能。 建立索引其實是沒什麼用的。 其實這裏是有幾招可以教你啦。 一般如果你的tag值不會超過10個的情況下。 我會用二進制碼比對式。也就是儲存的是將二進制中的「0000000000」來當成為10個tag 則如下的條件 欄位內的值為： 1,2,3,4,5,6,7,8,9 其對應的就是「1111111110」=> 1022 欄位內的值為： 1,3,5,7,8 其對應的就是「1010101100」=> 684 欄位內的值為： 1,2,5,8,6 其對應的就是「1100110100」=> 820 再將其化成10進位值儲存。 這樣你一但要找2 6 8的tag。也就是先對應到「0100010100」 => 276 只要下達 select * from where ttt & 276 = 276 就行了。 數值運算會方式就會快很多。 不過這一招不適用用在超過20個tag的情況。或是不定數tag的情況 所以，再多教你一招，index表應用法。 多增加一個表。其欄位如下 主表的id typeid(這裏就是要放你ttt內的值) 然後建立成組合式唯一鍵索引。 其值假設你的第一筆id是1的情況下。其ttt值是1,2,3,4,5,6,7,8,9 第二筆id2 其ttt值是 1,3,5,7,8 這樣其index表的儲存就是如下 則依上面的例子下如下的sql語法 以上可能說的很模糊。不懂再問吧。
本篇文章回覆於2018-11-02 17:30
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| 4樓
作者回應
老古
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超級感激 星空版大 花了大把時間指導，真的超級感激!!
您說的一點也不模糊，相當明白也相當清楚!! 我想我會使用星空版大的第二種方式 0.0...因為我也google了一些資料就如星空版大所說的是一樣的。 以您所指導的方式，第一種 find_in_set 我的表將會有上百萬筆資料 以您所指導的方式，後者使用 index表的方式，這個表將會存放上千萬筆的資料，不過看來也只能用 index 表的方式了 @@ 因為這表一來是未來數據分析用的表，二來每次使用系統功能也一定會用到這個表(非常態性使用...所以還好)，三來這個表會時常在一段時間內湧入上百次的QUERY，有可能INSERT，有可能UPDATE，(這個俺比較擔心....) 不過有星空大如此盡心的指導又讓小弟學到了新知，真的是感激感激再感激，多謝星空大 ^^
本篇文章回覆於2018-11-05 09:53
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| 5樓 |
這裏再教你index表的應用方式好了。
index表內的東西，干萬不要用update的方式。由其是千萬筆以上。 你可以用的是delete與INSERT。 其實原因也是很單純。 delete與INSERT不會發生全表讀取的問題，但update會。 所以一但資料達百萬以上，用update就會特別的慢。 雖然搭配了索引，但還是會比較慢。 就我之前找到的資料說明。是update要處理的動作比較多。 且會有機會發生全表應用的情況。 但DELETE跟INSERT就不容易發生全表應用上的問題。 所以一般來說，一但發生需要變動更新的情況。我大多還是會用砍掉該應對的ID組合後再重建。
本篇文章回覆於2018-11-05 15:13
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