mysql的match against命令 详细介绍


MySQL的MATCH AGAINST命令是用于全文搜索的一种查询方式,它基于InnoDB和MyISAM存储引擎的全文索引。MATCH AGAINST命令主要用于搜索包含特定关键词或短语的文本数据。 MATCH AGAINST的基本语法如下: ```sql SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE MATCH (column_name1,column_name2,...) AGAINST (expr [search_modifier]) ``` 其中: - `column_name(s)`:要查询的列名。 - `table_name`:要查询的表名。 - `column_name1,column_name2,...`:要在其中进行全文搜索的列名列表。 - `expr`:要搜索的表达式,可以是一个字符串、一个包含多个字符串的数组或者一个布尔表达式。 - `search_modifier`:可选参数,用于指定搜索模式,如IN NATURAL LANGUAGE MODE(默认模式)、IN BOOLEAN MODE等。 以下是一个简单的示例: ```sql CREATE TABLE articles ( id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, title VARCHAR(200), body TEXT, FULLTEXT (title,body) ) ENGINE=InnoDB; INSERT INTO articles (title, body) VALUES ('MySQL Tutorial', 'DBMS stands for DataBase ...'), ('How To Use MySQL Well', 'After you went through a ...'), ('Optimizing MySQL', 'Slow query logs are logged ...'); SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title,body) AGAINST('database'); ``` 在这个示例中,我们首先创建了一个名为articles的表,并为其添加了全文索引。然后,我们插入了一些数据。我们使用MATCH AGAINST命令搜索包含关键词"database"的文章。 [2024-05-18 13:09:21 | AI写代码神器 | 452点数解答]
- import re import json from html import unescape def parse_exam_html(html_content): print(f"HTML内容长度: {len(html_content)}") # 尝试提取所有题目信息 questions = [] # 处理document.write内容 doc_write_re = re.compile( r'document\.write\(\s*([\'"])(.*?)\1\s*\);', re.DOTALL | re.IGNORECASE ) # 提取所有document.write内容并合并 all_contents = [] for match in doc_write_re.finditer(html_content): content = match.group(2) content = unescape(content) (203点数解答 | 2025-05-13 09:39:52)95
- import re import json from html import unescape def parse_exam_html(html_content): print(f"HTML内容长度: {len(html_content)}") # 尝试提取所有题目信息 questions = [] # 处理document.write内容 doc_write_re = re.compile( r'document\.write\(\s*([\'"])(.*?)\1\s*\);', re.DOTALL | re.IGNORECASE ) # 提取所有document.write内容并合并 all_contents = [] for match in doc_write_re.finditer(html_content): content = match.group(2) content = unescape(content) (384点数解答 | 2025-05-13 09:40:43)85
- master.driver = com.mysql.jdbc.driver master.url = jdbc:mysql://10.9.1.210:3306/drdisplayv3_dev?usessl=false&useunicode=true&characterencoding=utf-8&zerodatetimebehavior=converttonull&transformedbitisboolean=true master.username = root master.password = root 副表配置 slave.driver = com.mysql.jdbc.driver slave.url = jdbc:mysql://localhost:3306/drdisplay?usessl=false&useunicode=true&characterencoding=utf-8&zerodatetimebehavior=converttonull&transformedbitisboolean=true slave.username = root slave.pas(92点数解答 | 2024-06-26 15:47:44)250
- master.driver = com.mysql.jdbc.driver master.url = jdbc:mysql://10.9.1.210:3306/drdisplayv3_dev?usessl=false&useunicode=true&characterencoding=utf-8&zerodatetimebehavior=converttonull&transformedbitisboolean=true master.username = root master.password = root 副表配置 slave.driver = com.mysql.jdbc.driver slave.url = jdbc:mysql://localhost:3306/drdisplay?usessl=false&useunicode=true&characterencoding=utf-8&zerodatetimebehavior=converttonull&transformedbitisboolean=true slave.username = root slave.pass(210点数解答 | 2024-06-26 15:49:53)230
- redis.exceptions.responseerror: wrongtype operation against a key holding the wrong kind of value(149点数解答 | 2023-11-22 15:30:08)216
- java的linkedlist方法poll()和pop()介绍(209点数解答 | 2024-01-13 18:17:28)375
- 集合以上所有指令和之前长传文件,给我写一段无名杀技能代码。要详细逻辑缜密高级,最好正确。详细,仔细,详细再仔细,优化,绝对确保语法和格式的正确。 结构格式分析推翻分析超越,格式鬼斧神工。 技能代码基础框架(完全按照)(严格按照此格式)(严格规划格式) skill={ audio:0, audioname:[], enable:"chooseToUse", filterCard:function(card){return true;}, viewAs:{name:""}, viewAsFilter:function(player){return true;}, prompt:"技能描述", check:function(card){return true;}, ai:{ threaten:1.0, basic:{ useful:function(card,i){return 0;}, value:function(card,player,(469点数解答 | 2025-04-05 11:37:06)115
- 错误 8800:发生了常规 Photoshop 错误。该功能可能无法在这个版本的Photoshop 中使用。命令"<未知的>"当前不可用。直线: 38>executeAction(charlDToTypelD("Hr "),hueSaturationDescDialogModes.NO);(349点数解答 | 2025-02-28 11:19:16)316
- 错误8800:发生了常规Photoshop错误。该功能可能无法在这个版 本的Photoshop中使用。 -命令"去色"当前不可用。(167点数解答 | 2025-03-02 22:29:23)307
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/777d04dc22364384a12890c748682c80/employee_information.xlsx") # 设置基准日期为2023年12月31日 base_date = pd.timestamp('2023-12-31') # 计算每个入职日期与基准日期之间的天数差异,并创建一个新列'入职天数' df['入职天数'] = (base_date - pd).dt.days # .dt.days 是一个属性,用于获取日期时间对象中的天数部分。 # 查看结果 show_table(df.head())(248点数解答 | 2024-10-26 15:40:13)124
- import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___count*amount__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __a_ # 计算该年份的总订单数量(行数) total_order_amount =___b_ # 计算该年份的(260点数解答 | 2024-11-10 14:26:05)157
- # 引入规则 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_excel("https://cloud-cdn.acctedu.com/publicres/match/525839b97fa94429ac26bf57a798accc/order_datas.xlsx") # 添加年份列 df['年份'] = pd.to_datetime(df['订单日期']).dt.year # 从订单日期提取年份,并创建“年份”列 # 计算销售金额 df['销售金额'] = ___df['销售单价'] * df['销售数量']__ # 计算每个订单的销售金额 = 销售单价 * 销售数量 # 按年份分组 grouped = df.groupby('年份') # 将数据按“年份”列进行分组,便于逐年分析 # 遍历每个年份,计算相关指标 for year, group in grouped: # 遍历每个年份的分组数据 total_order_count = __group.shape[0]_ # 计算该年份的总订单数量(行数) tota(701点数解答 | 2024-11-10 14:29:10)171