Как эффективно использовать SQL LIKE для фильтрации данных?

Несколько рекомендаций по эффективному использованию оператора SQL LIKE для фильтрации данных:

• Использовать чёткие и читаемые шаблоны. www.analyticsvidhya.com Подстановочные знаки и другие методы должны использоваться соответствующим образом, чтобы обеспечить точное и значимое сопоставление шаблонов. www.analyticsvidhya.com
• Тестировать и валидировать шаблоны. www.analyticsvidhya.com Перед использованием шаблона в производственной среде нужно протестировать его на основе выборочных данных. www.analyticsvidhya.com Это поможет выявить любые потенциальные проблемы или неточности в шаблоне. www.analyticsvidhya.com
• Документировать и комментировать сложные или специфические шаблоны. www.analyticsvidhya.com Это обеспечит контекст и понимание для дальнейшего использования. www.analyticsvidhya.com
• Учитывать производительность и масштабируемость. www.analyticsvidhya.com При работе с большими наборами данных или выполнении частых операций сопоставления с образцом нужно оптимизировать запросы, использовать индексы и отслеживать использование ресурсов. www.analyticsvidhya.com
• Оптимизировать производительность с помощью индексов. www.analyticsvidhya.com Если часто выполняются запросы сопоставления с образцом для определённого столбца, стоит рассмотреть возможность добавления индекса. www.analyticsvidhya.com
• Объединять несколько похожих условий. www.analyticsvidhya.com Несколько похожих условий можно комбинировать с помощью операторов AND или OR. www.analyticsvidhya.com Это позволяет более точно сопоставлять шаблоны. www.analyticsvidhya.com
• Использовать другие строковые функции. www.dbvis.com Некоторые запросы LIKE могут быть неэффективными, поэтому можно рассмотреть использование других строковых функций, таких как LEFT(), RIGHT(), LENGTH() или SUBSTRING(). www.dbvis.com