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find_in_set: L?sen Sie das Geheimnis der Multi-Wert-Assoziationsabfrage
Heim Datenbank MySQL-Tutorial Wie implementieren Sie Multi-Value-Association-Abfragen über find_in_set?

Wie implementieren Sie Multi-Value-Association-Abfragen über find_in_set?

Apr 08, 2025 am 09:33 AM
mysql

Wie implementieren Sie Multi-Value-Association-Abfragen über find_in_set?

find_in_set: L?sen Sie das Geheimnis der Multi-Wert-Assoziationsabfrage

Viele Freunde werden auf ein schwieriges Problem in den Datenbankoperationen sto?en: Wie k?nnen Sie die Abfrage mit mehreren Wert effizient umgehen? Beispielsweise kann ein Benutzer mehrere Tags haben. Wie finde ich Benutzer basierend auf Tags? In diesem Artikel wird eingehend untersucht, wie man die Funktion von MySQLs FIND_IN_SET verwendet, um dieses Problem anmutig zu l?sen und die Fallstricke und Optimierungsstrategien dahinter zu enthüllen.

Machen wir zuerst klar: FIND_IN_SET ist nicht die beste L?sung, um mit Multi-Wert-Korrelationsabfragen umzugehen. Es verfügt über Leistungs Engp?sse, insbesondere wenn das Datenvolumen enorm ist. Das Verst?ndnis, wie es funktioniert, und Einschr?nkungen ist jedoch entscheidend für das Design und die Optimierung des Datenbank. Es eignet sich besser für einige spezielle Szenarien wie ein kleines Datenvolumen oder vorübergehende Abfragen als für langfristige Abh?ngigkeiten.

überprüfung von Grundkenntnissen:

Die Funktion der Funktion FIND_IN_SET besteht darin, festzustellen, ob sich eine Zeichenfolge in einer von Comma getrennten Zeichenfolge befindet. Seine Syntax ist einfach: FIND_IN_SET(str,strlist) , wobei str die Sucht ist, und strlist ist eine von Kommas getrennte Liste von Zeichenfolgen. Wenn str in strlist ist, geben Sie die Position von str in der Liste zurück (ab 1). Ansonsten return 0.

Kernkonzepte und Arbeitsprinzipien:

Der Kern von FIND_IN_SET liegt in der String -Matching. Es handelt sich im Wesentlichen um eine String -Lookup -Operation, keine natives zugeh?rige Abfrage der Datenbank. MySQL vergleicht jedes Element in str , um nacheinander zu strlist , bis eine übereinstimmung gefunden oder die vollst?ndige Liste durchquert wird. Dies stellt fest, dass seine Effizienz proportional zur L?nge der Liste ist und je l?nger die Liste, desto geringer ist die Effizienz. Schlimmer noch, FIND_IN_SET kann die Datenbankindexierung nicht nutzen, was es sehr langsam macht, in gro?en Datens?tzen abzufragen.

Code Beispiel:

Angenommen, wir haben zwei Tabellen: users und user_tags . Die users enth?lt die Benutzer-ID und den Benutzernamen, user_tags enth?lt die Benutzer-ID und die von Comma getrennte Tag-Liste.

 <code class="sql">-- users 表<br>CREATE TABLE users (</code><pre class='brush:php;toolbar:false;'> User_id int Prim?rschlüssel,
Benutzername Varchar (255)

);

- user_tags table
Tabelle erstellen user_tags (

 user_id int,
Tags varchar (255)

);

- Fügen Sie einige Daten ein
Einfügen in Benutzer (user_id, username) Werte (1, 'alice'), (2, 'bob'), (3, 'charlie');
In user_tags (user_id, Tags) einfügen (1, 'Tag1, Tag2'), (2, 'Tag2, Tag3'), (3, 'Tag1, Tag3');

- Verwenden Sie Find_in_set, um Benutzer mit dem Tag 'Tag1' abzufragen
W?hlen Sie * von Benutzern, wobei user_id in (W?hlen Sie user_id aus user_tags wobei find_in_set ('Tag1', Tags)> 0);

Dieser Code filtert zuerst die Benutzer -ID mit dem Tag 'Tag1' aus user_tags und verwendet dann IN Klausel in der Tabelle users entsprechenden Benutzer. Obwohl dies das Ziel erreicht, ist es ineffizient.

Erweiterte Verwendung und potenzielle Probleme:

Unterstützt FIND_IN_SET Wildcard -Matching? Nicht unterstützt! Dies schr?nkt seine Anwendungsszenarien weiter ein. Wenn Sie Fuzzy -Matching ben?tigen, müssen Sie zuerst die Zeichenfolge verarbeiten und dann die übereinstimmung durchführen, was die Effizienz verringert.

Leistungsoptimierung und Best Practices:

Vermeiden Sie die Verwendung von FIND_IN_SET für Multi-Wert-Assoziationsabfragen! Dies ist der wichtigste Rat. Die korrekte Art und Weise besteht darin, die Tabelle user_tags in ein standardisiertes Datenbankdesign zu verwandeln: Erstellen Sie eine Intermediate -Tabelle user_tag_mapping , die zwei Spalten enth?lt: user_id und tag_id , wobei tag_id die ID des Tags ist. Auf diese Weise kann die Datenbankindexierung verwendet werden, um eine effiziente Assoziationsabfrage zu erreichen.

 <code class="sql">-- user_tag_mapping 表<br>CREATE TABLE user_tag_mapping (</code><pre class='brush:php;toolbar:false;'> user_id int,
Tag_id int,
Prim?rschlüssel (user_id, Tag_id)

);

- Tags Tabelle
Erstellen von Tabellen -Tags (

 Tag_id int Prim?rschlüssel,
tag_name varchar (255)

);

- Daten neu einstellen (müssen zuerst die Tags-Tabelle erstellen und Tag1, Tag2, Tag3 einfügen)
In user_tag_mapping (user_id, Tag_id) einfügen (1, 1), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (3, 1), (3, 3);

- Effiziente Assoziationsanfrage
W?hlen Sie u.* Von Benutzern u beitreten user_tag_mapping utm auf u.User_id = utm.user_id join tags t on utm.tag_id = t.tag_id wobei t.tag_name = 'tag1';

Dieses standardisierte Design verbessert die Abfrageeffizienz signifikant und vermeidet die von FIND_IN_SET mitgelieferten Leistungs Engp?sse. Denken Sie daran, dass Datenbankdesign der Eckpfeiler der Leistungsoptimierung ist. Die Auswahl der richtigen Datenbankstruktur ist weitaus wichtiger als von den F?higkeiten abh?ngig. Opfern Sie niemals langfristige Leistung und Wartbarkeit für vorübergehende Bequemlichkeit.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie implementieren Sie Multi-Value-Association-Abfragen über find_in_set?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Um Benutzerverhaltensdaten zu erfassen, müssen Sie das Browsen, die Suche, den Kauf und andere Informationen über PHP in die Datenbank aufzeichnen und sie reinigen und analysieren, um die Interessenpr?ferenzen zu untersuchen. 2. Die Auswahl der Empfehlungsalgorithmen sollte auf der Grundlage von Datenmerkmalen ermittelt werden: basierend auf Inhalten, kollaborativen Filterung, Regeln oder gemischten Empfehlungen; 3. Die kollaborative Filterung kann in PHP implementiert werden, um die ?hnlichkeit der Benutzer Cosinus Cosinus zu berechnen, K n?chste Nachbarn auszuw?hlen, gewichtete Vorhersagewerte zu erzielen und Produkte mit hoher Punktzahl zu empfehlen. 4. Die Leistungsbewertung verwendet Genauigkeit, Rückruf, F1 -Wert und CTR, Conversion -Rate und überprüfen den Effekt durch A/B -Tests. 5. Kaltstartprobleme k?nnen durch Produktattribute, Benutzerregistrierungsinformationen, Volksempfehlungen und Expertenbewertungen gelindert werden. 6. Die Leistungsoptimierungsmethoden umfassen zwischengespeicherte Empfehlungsergebnisse, asynchrone Verarbeitung, verteiltes Computing und SQL -Abfrageoptimierung, wodurch die Empfehlungseffizienz und die Benutzererfahrung verbessert werden.

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PHP spielt die Rolle des Connector- und Brain Center im intelligenten Kundendienst, der für die Verbindung von Front-End-Eingaben, Datenbankspeicher und externen KI-Diensten verantwortlich ist. 2. Bei der Implementierung ist es notwendig, eine mehrschichtige Architektur zu erstellen: Das Front-End empf?ngt Benutzernachrichten, die PHP-Back-End-Vorverarbeitete und Routes-Anfragen, stimmt zun?chst mit der lokalen Wissensbasis überein und verpasst sie, rufen Sie externe KI-Dienste wie OpenAI oder Dialogflow an, um intelligente Antwort zu erhalten. 3. Die Sitzungsverwaltung wird von PHP an MySQL und andere Datenbanken geschrieben, um die Kontext -Kontinuit?t zu gew?hrleisten. 4. Integrierte KI -Dienste müssen mit Guzzle HTTP -Anfragen senden, APIKEYs sicher speichern und eine gute Aufgabe der Fehlerbehandlung und -antwortanalyse durchführen. 5. Datenbankdesign muss Sitzungen, Nachrichten, Wissensbasis und Benutzertabellen enthalten, vernünftigerweise Indizes erstellen, Sicherheit und Leistung sicherstellen und Roboterspeicher unterstützen

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Um PHP -Container zur Unterstützung der automatischen Konstruktion zu erm?glichen, liegt der Kern in der Konfiguration des Continuous Integration (CI) -Prozesses. 1. Verwenden Sie Dockerfile, um die PHP -Umgebung zu definieren, einschlie?lich grundlegender Bild-, Erweiterungsinstallations-, Abh?ngigkeitsmanagement- und Berechtigungseinstellungen. 2. Konfigurieren Sie CI/CD-Tools wie GitLabci und definieren Sie die Erstell-, Test- und Bereitstellungsstadien über die Datei .gitlab-ci.yml, um automatische Konstruktion, Test und Bereitstellung zu erreichen. 3.. Integrieren Sie Testframeworks wie Phpunit, um sicherzustellen, dass die Tests automatisch nach Code?nderungen ausgeführt werden. 4. Verwenden Sie automatisierte Bereitstellungsstrategien wie Kubernetes, um die Bereitstellungskonfiguration durch die Datei bereitzustellen. 5. Dockerfile optimieren und mehrstufige Konstruktionen übernehmen

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1. PHP führt haupts?chlich Datenerfassung, API -Kommunikation, Gesch?ftsregel, Cache -Optimierung und Empfehlungsanzeige im KI -Inhaltsempfehlungssystem aus, anstatt eine direkte komplexe Modelltraining durchzuführen. 2. Das System sammelt Benutzerverhalten und Inhaltsdaten über PHP, ruft Back-End-AI-Dienste (wie Python-Modelle) auf, um Empfehlungsergebnisse zu erhalten, und verwendet Redis-Cache, um die Leistung zu verbessern. 3.. Grundlegende Empfehlungsalgorithmen wie die kollaborative Filterung oder die ?hnlichkeit von Inhalten k?nnen eine leichte Logik in PHP implementieren, aber gro? angelegte Computing h?ngt immer noch von professionellen AI-Diensten ab. 4. Die Optimierung muss auf Echtzeit, Kaltstart, Vielfalt und Feedback-geschlossene Schleife achten. Zu den Herausforderungen geh?ren eine hohe Leistung der Parallelit?t, die Stabilit?t der Modellaktualisierung, die Einhaltung von Daten und die Interpretierbarkeit der Empfehlungen. PHP muss zusammenarbeiten, um stabile Informationen, Datenbank und Front-End zu erstellen.

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