今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
结构化查询语言，这个语言是一种开发语言。只要是关系型数据库都是用Sql语言。把Sql语言学会了，所有的关系型数据库基本都会了。只不过，不同的关系型数据库（例如Mysql和Oracle的sql语法基本一样，有些细节差异）。
根据模糊查找的业务场景，比对一下上面列出的6种条件，如果你的场景是全都要支持，并且是 大用户量， 接口qps高，海量的数据检索量，那就不要在数据库上做任何挣扎了，你需要的是一个 全文检索引擎。可以直接看文章最后面~
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
之前出现过一些因为mysql编码使用不正确，导致出现页面乱码的bug，比如utf8不支持Emoji表情等等。这里对乱码问题做下分析，沉淀下来避免再次出现
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE(),POSITION()等内置函数来实现. 不过 这种模糊查询都存在一定的局限性. 举个🌰: 记录为: 你好,我的世界, 此时通过关键词你好世界 便无法搜索到. 如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定
如果是GBK编码，则一个中文汉字占2个字节，英文占1个字节 如果是UTF8编码，则一个中文汉字占3个字节，而英文字母占1字节。 比如定义某个字段数据类型为：varchar(32)，表示这个可以存储 32 个字符，此时表示的是字符，所以跟中英文无关，也就是该字段可以存储 32 个中文，或者是 32 个英文，或者是 32 个中文和英文的混搭都行。但如果字符数超过 32 个的话就会报错。
在传统的数据库中，如果使用某列记录某件商品的标题或简介。在检索时要想使用关键词来查询某个记录，那么是很困难的，假设搜索关键词 "小米"，那么 sql 语句就是
由explain的结果可知，虽然我们给phrase建了索引，但是查询的时候，索引是失效的。
只有字段的数据类型为char、varchar、text及其系列才可以创建全文索引。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
众所周知，mysql等数据库的LIKE模糊搜索不支持索引，因此查询效率极低，需要结合第三方索引引擎程序(索引程序)来提高查询性能。
视图是一种虚拟表 ，本身是不具有数据 的，占用很少的内存空间，它是 SQL 中的一个重要概念.视图建立在已有表的基础上, 视图赖以建立的这些表称为基表.视图的创建和删除只影响视图本身，不影响对应的基表。但是当对视图中的数据进行增加、删除和修改操作时，数据表中的数据会相应地发生变化，反之亦然。视图，是向用户提供基表数据的另一种表现形式。通常情况下，小型项目的数据库可以不使用视图，但是在大型项目中，以及数据表比较复杂的情况下，视图的价值就凸显出来了，它可以帮助我们把经常查询的结果集放到虚拟表中，提升使用效率。理解和使用起来都非常方便。
背景：目前正在进行业务重构，需要对使用MySQL的业务库表进行重新设计，在迁移时，遇到了中文字符乱码问题（源库表的默认编码是LATIN1，新库表的默认编码为UTF8），故重新学习了下MySQL编码和解码相关知识，并整理了在遭遇乱码时的一些常用技巧。（本文发布于云+社区：https://cloud.tencent.com/developer/article/1370123）
在 MySQL下，在进行中文模糊检索时，经常会返回一些与之不相关的记录，如查找 "%a%" 时，返回的可能有中文字符，却没有a字符存在。本人以前也曾遇到过类似问题，经详细阅读MySQL的Manual，发现可以有一种方法很方便的解决并得到满意的结果。
全文检索是数据库的有力补充，全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时，採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
前面我们学习了如何套用常见的设计模式打造合适的模型设计，本篇我们来看看在MongoDB中如何使用索引来提高查询效率。
在平时的mysql运维操作中，经常会碰到插入中文字段后出现乱码的情况，产生中文乱码的原因一般有： 1）mysql的编码格式不对，是latin1编码。强烈推荐将mysql下的编码格式都改为utf8，因为它兼容世界上所有字符！ 2）mysql的表的语系设定问题(包含character与collation) 3）客户端程式(例如php)的连线语系设定问题 下面就对Mysql下处理数据表中中文字段乱码问题的操作做一记录： 为了防止后续操作出现乱码现象，最好在创建库或数据表的时候就设置正确的编码。 创建数据
向Oracle数据库中一varchar2(64)类型字段中插入一条String类型数据，程序使用String.length()来进行数据的长度校验，如果数据是纯英文，没有问题，但是如果数据中包含中文，校验可以通过，但是在数据入库时经常会报数据超长。
作为专门用来存储数据的 数据库，MySQL 提供了丰富的数据类型，覆盖绝大多数使用场景
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robt 3t 下载地址： https://download.studio3t.com/robomongo/windows/robo3t-1.4.2-windows-x86_64-8650949.exe
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
这是因为： 1 、 在dos窗口中,默认的编码格式gbk,而mysql服务器软件使用的编码utf8 2、在dos窗口输入一个指令,模糊查询当前mysql数据库中所有带有”character”字符集的变 量全部出来 SHOW VARIABLES LIKE ‘%character%’ ;
学会自定义表中每一个字段（列）的数据类型，对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助！
大多数互联网应用场景都是读多写少，业务逻辑更多分布在写上。对读的要求大概就是要快。那么都有什么原因会导致我们完成一次出色的慢查询呢？
对于从事互联网开发的同学来说，mysql可谓是再熟悉不过的了。无论是DBA、开发或测试，基本上天天要跟它打交道，很多同学可能已经身经百战了。但是，笔者遇到过的这些坑不知道你们都经历过没？
mysql: dbs 数据库系统 bdms 数据库管理系统 bda 数据库管理员 db 数据库 dba通过dbms来操作db！ 软件项目开发周期中数据库设计 01.需求分析阶段：分析客户的业务和数据处理需求 02.概要设计阶段：设计数据库的E-R模型图，确认需求信息的正确和完整 03.详细设计阶段：应用三大范式审核数据库结构 04.代码编写阶段：物理实现数据库，编码实现应用 05.软件测试阶段：…… 06.安装部署：…… 数据库设计步骤： 0
查看数据库编码： show create database db_name; 查看表编码： show create table tbl_name; 查看字段编码： show full columns from tbl_name; show full fields from tbl_name;
倒排索引是一种用于快速检索的数据结构，常用于搜索引擎和数据库中。与传统的正排索引不同，倒排索引是根据关键词来建立索引，而不是根据文档ID。
作者作为一名大二在校生，因为正在学习网页设计，考虑到后台问题，所以便自学了数据库，可能给大家总结的不是很全，但是一些必要的点肯定会讲到。现在市场上有很多图形化的数据库，没有什么可讲的，读者如果愿意，自行下载研究即可，本文章讲的全是在DOS环境下的一系列操作
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
已经和mysql建立好了关联，可以查询和更新mysql的数据量，接下来就是进阶的使用方式了
mysqladmin drop databasename 删除数据库前，有提示。
这次碰到一个类似需求处于设计阶段,因为时间充足,需求又简单,就照着官网学习下mysql的全文检索,万一很合适的话,后面就可以多一种备用方案了…
ORM（Object Relational Mapping），中文名为对象关系映射。
由于客户需求，需要按照汉字的首字拼音排序，项目开发中免不了数据的排序问题，排序中又免不了对中文的处理。今天分享一下如何在mysql中对中文进行排序，介绍下thinkphp连贯操作的order底层原理
字符(Character)是各种文字和符号的总称，包括各国家文字、标点符号、图形符号、数字等。 字符集(Character set)是多个字符的集合，字符集种类较多，每个字符集包含的字符个数不同，常见字符集名称：ASCII字符集、GB2312字符集、BIG5字符集、 GB18030字符集、Unicode字符集等。计算机要准确的处理各种字符集文字，需要进行字符编码，以便计算机能够识别和存储各种文字。 字符编码（Character encoding）是把字符集中的某个字符编码为指定字符集中字符，以便文本在计算机中存储和通过通信网络的传递。常见的例子包括将拉丁字母表编码成ASCII，ASCII将字母、数字和其它符号编号，并用7比特的二进制来表示。 字符序(collation)是指同一个字符集内字符之间的比较规则。只有确定字符序后，才能在一个字符集上定义什么是等价的字符，以及字符之间的大小关系。一个字符可以包含多种字符序。MySQL字符序命名规则是：以字符序对应的字符集名称开头，以国家名居中(或以general居中)，以ci、cs、或bin结尾。以ci结尾的字符序表示大小写不敏感，以cs结尾的字符序表示大小写敏感，以bin结尾的字符序表示按二进制编码值比较。
如需有条件地从表中选取数据，可将 where 子句添加到select语句中。 SELECT field1, field2,...fieldN FROM table_name1, table_name2... [WHERE condition1 [AND [OR]] condition2.....
不知道为什么深秋的到来，让人变的有些许抑郁和不安 🏆前言 这篇应该算个小知识吧。平时习惯在写文章的时候都喜欢用 windows的emoji表情(win+.)即可弹出，就如👨💻🏂🛌🛀🤽♂️⛹️♂️🤸♂️，还有、🏎🚠🛫💺🚀🛰⛵，这种🍟🍔🍿🌭🥞🥙🍰🥤🍸 之前开发的项目，没有存储过这种小表情，都是使用mysql的默认字符设置UTF-8,但是今天测试发现是行不通，然后就有了这篇小文章，希望能够让你有所收获。 📚一、UTF-8 为什么不支持Emoji表情 在一个utf-8表中所做测试，不支持插入数据中包含e
作者：刘晨，网名 bisal ，具有十年以上的应用运维工作经验，目前主要从事数据库应用研发能力提升和技术管理相关的工作，Oracle ACE（Alumni），腾讯云TVP，拥有 Oracle OCM & OCP 、EXIN DevOps Master 、SCJP 等国际认证，国内首批 Oracle YEP 成员，OCMU 成员，《DevOps 最佳实践》中文译者之一，CSDN & ITPub 专家博主，公众号”bisal的个人杂货铺”，长期坚持分享技术文章，多次在线上和线下分享技术主题。
在平时的mysql运维操作中，经常会碰到插入中文字段后出现乱码的情况，产生中文乱码的原因一般有： 1）mysql的编码格式不对，是latin1编码。强烈推荐将mysql下的编码格式都改为utf8，因为它兼容世界上所有字符！ 2）mysql的表的语系设定问题(包含character与collation) 3）客户端程式(例如php)的连线语系设定问题
1、今天发生了一件有意思的事情，传输的数据大于标准定的字段长度了，我把字段长度调大了，把数据传输过来了。谁知道，人家的数据不符合标准，要删除了重新搞，那么你如何将超长的数据删除呢，或者将超长的数据查询出来。
前几天同事问了我一个问题：业务A从MySQL迁移到MongoDB的原因是什么？
如果不查询表中所有的列，尽量避免使用 SELECT *，因为它会进行全表扫描，不能有效利用索引，增大了数据库服务器的负担，以及它与应用程序客户端之间的网络 IO 开销。
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