模糊查询在电子商务数据库查询中的应用

合集下载

模糊查询测试用例

模糊查询测试用例模糊查询测试用例是软件测试中的一种重要测试方法，它可以帮助测试人员在大量数据中快速找到需要的信息，提高测试效率和准确性。

本文将从模糊查询的定义、测试用例设计、测试步骤和注意事项等方面进行介绍。

一、模糊查询的定义模糊查询是指在数据库中使用模糊匹配的方式进行查询，即通过模糊匹配的方式来查找符合条件的数据。

模糊查询可以根据用户输入的关键字，模糊匹配数据库中的数据，找到与关键字相似的数据，从而提高查询的准确性和效率。

二、测试用例设计在进行模糊查询测试时，需要设计相应的测试用例，以确保测试的全面性和有效性。

测试用例的设计应包括以下几个方面：1.输入测试用例：测试人员需要设计不同类型的输入测试用例，包括正常输入、异常输入、边界输入等，以测试系统对不同输入的响应能力。

2.查询测试用例：测试人员需要设计不同类型的查询测试用例，包括模糊查询、精确查询、组合查询等，以测试系统对不同查询方式的响应能力。

3.结果测试用例：测试人员需要设计不同类型的结果测试用例，包括正常结果、异常结果、空结果等，以测试系统对不同结果的响应能力。

三、测试步骤在进行模糊查询测试时，需要按照以下步骤进行：1.准备测试数据：测试人员需要准备一定量的测试数据，包括正常数据、异常数据、边界数据等，以测试系统对不同数据的响应能力。

2.输入测试用例：测试人员需要按照设计好的输入测试用例，输入不同类型的数据，以测试系统对不同输入的响应能力。

3.查询测试用例：测试人员需要按照设计好的查询测试用例，进行不同类型的查询，以测试系统对不同查询方式的响应能力。

4.结果测试用例：测试人员需要按照设计好的结果测试用例，验证系统返回的结果是否符合预期，以测试系统对不同结果的响应能力。

5.记录测试结果：测试人员需要记录测试过程中的测试结果，包括测试用例的执行情况、测试结果的正确性等，以便后续分析和处理。

四、注意事项在进行模糊查询测试时，需要注意以下几个方面：1.测试数据的准备：测试人员需要准备一定量的测试数据，以测试系统对不同数据的响应能力。

电子商务师技师习题库(附参考答案)

电子商务师技师习题库（附参考答案）一、单选题（共71题，每题1分，共71分）1.电子商务系统实施的主要内容包括两个方面,一是(),二是开发环境配置。

A、层次要件实施B、客服功能布局C、基本环境布局D、页面布局实施正确答案：D2.在进行电子商务系统设计时,应该以商务为主、以()为辅,将技术作为满足商务需求、实现商务目标的手段。

A、平台B、系统C、技术D、服务正确答案：C3.()指进行网上交易时,因传输的信息失真或者信息被非法的窃取、篡改和丢失,而导致网上交易的不必要损失。

A、信息传输风险B、管理方面的风险C、信用风险D、法律方面的风险正确答案：A4.电子邮件营销的注意事项有()、提供可点击的URL、采用自己的广告语言、提高邮件的阅读率。

A、精心制作标题B、跟进退回的邮件C、进行拼写检查D、谨慎使用“抄送”和“暗送”正确答案：C5.无线射频是20世纪90年代兴起的一种非接触式的自动识别技术。

射频技术相对于传统的磁卡及IC卡技术具有非接触、()、无磨损等特点。

A、处理速度快B、数据传输快C、信息收集快D、阅读速度快正确答案：D6.相对于传统商务信息,网络商务信息特点中的“准确性”描述正确的是()。

A、网络信息的收集过程中,可以减少信息传递的中间环节,从而减少了信息的误传和更改。

B、网络商务信息可以方便地从因特网下载到自己的计算机上,通过计算机进行信息的管理。

C、迅速地找到自己所需要的信息,经过加工、筛选和整理,把反映商务活动本质的、有用的、适合本企业情况的信息提炼出来,需要相当一段时间的培训和经验。

D、网络信息更新及时,传递速度快。

正确答案：A7.聚类分析又称群分析和类分析,根据某种()对个体进行多元分类的一种多元统计分析方法。

通俗“物以类聚”。

A、单体分析B、群分析C、线性分析D、数分析正确答案：B8.网络采购,以保证企业生产及经营活动正常开展的一项企业经营活动。

通过()获取物料和服务的购买行为,为企业经营在合适的时间、地点、价格获取质量、数量合适的资源。

数据库管理系统中的模糊查询技术

数据库管理系统中的模糊查询技术内容提要主要介绍在数据库管理系统中实现模糊查询的方法与技巧，提供了能实现真正模糊查询的二个通用函数的源程序，特别是介绍了结构化查询语言SQL中鲜为人知的通配符的使用方法。

关键词 FoxPro 模糊查询 SELECT-SQL 通配符在数据库管理系统中，查询是一个很重要的内容。

然而，在多数情况下人们不能准确知道作为查询条件的字段内容，如：某字段内容为“涪陵师范高等专科学校”，查询者可能只知道其简称“涪陵师专”或“涪师专”，这时，为保证能查到满足条件的数据记录，只能进行模糊查询。

下面从编程的角度谈谈在FoxPro 2.5b中，实现模糊查询的方法。

一、简单的模糊查询方法① 利用比较操作符“=”进行模糊查询。

先把SET EXACT的设置置为OFF，这时，“=”用于两个字符表达式之间作比较，其规则是：“=”右边的字符逐个与“=”左边相同位置的字符进行比较，只要遇到其中一个字符不相等，或者“=”右边的字符表达式结束，比较操作就结束。

所以，"abc"="abc"，"abc"="ab"，"ab_"="ab"，"ab"=""的比较结果均为逻辑真(.T.)。

可见，这种方法的模糊性是不能令人满意的。

② 利用“$”进行包含比较，其模糊查询的效果就比用“=”时好得多。

这种方法是在“$”右边的字符表达式中查找“$”左边的字符表达式，若找到返回逻辑真(.T.)，否则返回逻辑假(.F.)。

用这种方法只要“$”左边的字符表达式的每一个字符在“$”右边的字符表达式中存在且位置不间断，查找就能成功，然而对于诸如前面提到的“涪陵师专”或“涪师专”之类的简称，其查找结果为逻辑假(.F.)。

由此可见，直接利用“=”和“$”进行比较操作是不能太“模糊”的。

js 模糊查询正则

js 模糊查询正则1.引言1.1 概述在编写这篇长文前，我们先来了解一下js模糊查询正则的概述。

模糊查询是一种在字符串中以模糊匹配的方式查找特定信息的方法。

而正则表达式是一种强大的工具，它可以用于在文本中进行高级搜索和替换操作。

在JavaScript中，我们可以使用正则表达式来实现模糊查询。

正则表达式是一种用来匹配和处理文本的特殊字符串模式，它由普通字符和特殊字符组成。

通过使用不同的元字符和模式修饰符，我们可以创建适应各种模糊查询需求的正则表达式。

模糊查询正则在许多应用场景中具有重要作用。

比如，当我们需要从文本中提取包含特定关键词的句子或段落时，可以使用模糊查询正则来进行匹配。

另外，当我们需要检查字符串中是否存在某种模式或格式时，也可以使用模糊查询正则来进行验证。

模糊查询正则具有许多优势。

首先，它可以灵活地匹配各种模式，包括单词、字母、数字、符号等。

其次，正则表达式中的特殊字符和元字符可以帮助我们更精确地定义匹配规则，从而提高查询效果。

此外，正则表达式还可以通过使用模式修饰符对查询进行修饰，如全局匹配、不区分大小写等。

总结起来，js模糊查询正则是一种强大的工具，可以在字符串中以模糊匹配的方式查找特定信息。

它具有灵活性、精确性和高效性等优势，适用于各种模糊查询需求的场景。

接下来，我们将在接下来的章节中探讨模糊查询的应用场景及其优势。

1.2文章结构文章结构是指文章在内容组织上所采用的框架和布局。

一个良好的文章结构能够使读者更好地理解文章的逻辑关系和内容分布。

在这篇文章中，文章结构主要包括引言、正文和结论三个部分。

引言部分用于介绍文章的主题和背景，引起读者的兴趣，并阐述文章撰写的目的和意义。

在本文中，我们将介绍JS模糊查询正则的相关知识，探讨其在实际应用中的价值和作用。

正文部分是文章的核心，通过对模糊查询正则的定义、应用场景、优势等方面进行详细的阐述。

在2.1小节中，我们将详细解释什么是模糊查询，并介绍模糊查询正则表达式的基本概念和使用方法。

数据库模糊查询方法

数据库模糊查询方法数据库的模糊查询方法是一种在数据库中搜索相似但不完全匹配的文本数据的方法。

这种查询方法对于处理用户输入的不精确或不完整的查询非常有用。

以下是几种常用的数据库模糊查询方法：1. LIKE 运算符：这是大多数关系数据库管理系统（RDBMS）提供的基本模糊查询功能。

通过在 `WHERE` 子句中使用 `LIKE` 运算符，并配合 `%` 通配符（表示任意字符的零个或多个实例）或 `_` 通配符（表示一个单一的字符），可以实现模糊查询。

```sqlSELECT FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '%关键词%';```例如，查询名字中包含“张”的所有用户：```sqlSELECT FROM users WHERE name LIKE '%张%';```2. REGEXP 或 RLIKE 运算符：这些是正则表达式匹配运算符，允许您使用正则表达式模式进行模糊查询。

它们通常比 `LIKE` 运算符更强大和灵活。

```sqlSELECT FROM 表名 WHERE 列名 REGEXP '正则表达式';```例如，查询名字中包含“张”或“李”的所有用户：```sqlSELECT FROM users WHERE name REGEXP '张李';```3. SOUNDEX 函数：SOUNDEX 是一种将姓名转换为相似发音代码的方法。

它对于那些拼写相似但发音不同的名字特别有用。

不是所有的数据库系统都支持 SOUNDEX，但一些系统（如 MySQL）提供了这个功能。

4. DIFFERENCE 函数：某些数据库系统（如 MySQL）提供了`DIFFERENCE()` 函数，用于比较两个字符串的差异。

这个函数可以用来比较拼写不同的单词，并返回它们之间的差异级别。

5. Full-Text Search：对于大型文本数据集，可能需要使用更复杂的全文搜索技术。

mysql数据库模糊查询语句

mysql数据库模糊查询语句在MySQL数据库中，模糊查询语句通常用于在查询中匹配模式而不是完全匹配特定值。

这在需要查找类似但不完全相同的数据时非常有用。

在MySQL中，我们可以使用LIKE操作符来执行模糊查询。

下面我会从多个角度来解释如何使用LIKE操作符进行模糊查询。

首先，让我们看一下基本的使用方法。

假设我们有一个名为"users"的表，其中包含一个名为"username"的列，我们想要查找所有以字母"A"开头的用户名。

我们可以使用以下查询语句：SELECT FROM users WHERE username LIKE 'A%';在这个例子中，LIKE操作符后面的'A%'表示我们要查找以字母"A"开头的所有用户名。

'%'是通配符，表示零个或多个字符的匹配。

除了以特定字符开头的模糊查询，我们还可以进行以下类型的模糊查询：1. 以特定字符结尾的模糊查询：SELECT FROM users WHERE username LIKE '%A';2. 包含特定字符的模糊查询：SELECT FROM users WHERE username LIKE '%A%';3. 指定位置的模糊查询：SELECT FROM users WHERE username LIKE '_A%';在第三种情况中，下划线(_)是用来匹配单个字符的通配符，所以这个查询将返回所有用户名的第二个字符是"A"的结果。

此外，还有一些其他的模糊查询技巧，比如使用ESCAPE关键字来转义通配符，以及在模糊查询中结合其他条件语句等等。

总之，使用LIKE操作符进行模糊查询可以帮助我们在数据库中快速准确地找到我们需要的数据。

希望这些解释能够帮助你理解MySQL数据库中模糊查询的基本语法和用法。

模糊查询的名词解释

模糊查询的名词解释当我们在使用搜索引擎或数据库时，经常遇到一种情况，即我们只记得部分关键词或是其拼写不确定，但仍然希望能够找到与之相关的结果。

这时，模糊查询（fuzzy query）就扮演了重要的角色。

模糊查询是一种搜索技术，通过允许关键词中存在拼写错误或不完整的情况下，仍能找到相关结果。

模糊查询常用于信息检索、数据库查询和自然语言处理等领域。

在传统的搜索引擎中，我们通常需要输入准确的关键词才能获得相关结果。

然而，现实中人们的输入常常存在错误或模糊不清的情况。

例如，当我们想要搜索“雪碧”这个饮料时，可能会将其误写为“雪必”或“雪毕”。

如果搜索引擎不能处理这种错误输入，我们可能无法找到我们真正想要的信息。

而模糊查询的出现正是为了解决这个问题。

模糊查询算法的核心思想是识别和纠正拼写错误。

为了能够正确匹配相关的词语，模糊查询会对输入的关键词进行分析和处理。

常见的模糊查询算法包括编辑距离（Levenshtein Distance）算法、Dice 系数算法和 Soundex 算法等。

这些算法通过衡量关键词之间的相似度，找到与输入关键词最相近的结果。

以编辑距离算法为例，它是一种衡量两个词语之间相似度的方法，通过计算将一个词语转换为另一个需要进行的最少操作数。

这些操作包括插入、删除和替换字符等。

通过定义这些操作对应的代价，我们可以衡量两个词语之间的相似程度，从而确定最佳匹配。

除了纠正拼写错误外，模糊查询还可以实现模糊匹配。

模糊匹配允许关键词中包含部分信息，而不是完全匹配。

例如，我们搜索“苹果手机”的时候，可以只输入“手机”两个字，搜索引擎会根据模糊匹配的原理找到与之相关的结果，其中就包含了“苹果手机”。

模糊查询的应用领域非常广泛。

在电子商务行业中，模糊查询可以帮助用户找到与其需求最相匹配的产品。

以购物网站为例，用户在搜索栏中输入商品关键词时，模糊查询可以根据用户输入的信息，返回与之相关的商品推荐。

这样一来，用户无需担心拼写错误或不完整的关键词，仍能够找到满足其需求的产品。

数据分析在电子商务中的应用有哪些

数据分析在电子商务中的应用有哪些在当今数字化的商业环境中，电子商务已经成为了经济发展的重要驱动力。

而数据分析作为一种强大的工具，在电子商务领域中发挥着至关重要的作用。

它能够帮助企业更好地理解消费者需求、优化运营流程、提升营销效果，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

接下来，让我们一起深入探讨数据分析在电子商务中的具体应用。

一、用户行为分析了解用户在网站上的行为是电子商务成功的关键。

通过数据分析，可以追踪用户的点击路径、浏览时间、页面停留时间以及购买行为等。

例如，分析用户在产品页面上的停留时间，可以判断产品描述和图片是否吸引人；观察用户的购买路径，能够发现哪些环节可能导致用户流失，从而进行优化。

还可以根据用户的行为数据进行细分，将用户分为不同的群体，如活跃用户、潜在用户、流失用户等。

针对不同群体制定个性化的营销策略，提高用户的转化率和忠诚度。

比如，对于活跃用户，可以推荐相关的高端产品或增值服务；对于潜在用户，通过优惠活动或个性化推荐来吸引他们完成首次购买；对于流失用户，分析其流失原因，采取挽回措施，如发送召回邮件或提供特别优惠。

二、市场趋势预测利用历史销售数据和市场数据，结合数据分析技术，可以预测市场趋势和消费者需求的变化。

这有助于企业提前规划库存、调整产品线和制定营销策略。

比如，通过分析过去几年某类产品在不同季节、地区的销售情况，可以预测未来该产品的需求高峰和低谷，从而合理安排生产和库存。

此外，还可以关注社交媒体、行业报告等外部数据，了解市场动态和竞争对手的情况，及时调整企业的战略方向。

三、精准营销数据分析使精准营销成为可能。

通过收集用户的个人信息、购买历史、浏览行为等数据，可以构建用户画像。

基于这些画像，企业能够向用户推送符合其兴趣和需求的产品推荐和广告。

例如，一个经常购买运动装备的用户，可能会收到关于新款运动鞋或健身器材的推荐；一个关注时尚的用户，可能会看到最新的潮流服饰广告。

这种精准的营销方式不仅能够提高广告的点击率和转化率，还能提升用户体验，减少对用户的不必要干扰。

商品搜索（关键字模糊搜索、三级分类搜索商品）

商品搜索（关键字模糊搜索、三级分类搜索商品）⼀、数据表结构create table `foodie-shop-dev`.items(id varchar(64) not null comment '商品主键id'primary key,item_name varchar(32) not null comment '商品名称商品名称',cat_id int not null comment '分类外键id 分类id',root_cat_id int not null comment '⼀级分类外键id',sell_counts int not null comment '累计销售累计销售',on_off_status int not null comment '上下架状态上下架状态,1:上架 2:下架',content text not null comment '商品内容商品内容',created_time datetime not null comment '创建时间',updated_time datetime not null comment '更新时间')comment '商品表商品信息相关表：分类表，商品图⽚表，商品规格表，商品参数表' charset = utf8mb4;商品表 itemscreate table `foodie-shop-dev`.items_spec(id varchar(64) not null comment '商品规格id'primary key,item_id varchar(64) not null comment '商品外键id',name varchar(32) not null comment '规格名称',stock int not null comment '库存',discounts decimal(4, 2) not null comment '折扣⼒度',price_discount int not null comment '优惠价',price_normal int not null comment '原价',created_time datetime not null comment '创建时间',updated_time datetime not null comment '更新时间')comment '商品规格每⼀件商品都有不同的规格，不同的规格⼜有不同的价格和优惠⼒度，规格表为此设计' charset = utf8mb4;商品规格 items_spec⼆、SQL查询语句1、根据关键字搜索商品列表SELECTi.id AS itemId,i.item_name AS itemName,i.sell_counts AS sellCounts,ii.url AS imgUrl,tempSpec.priceDiscount AS priceFROMitems iLEFT JOIN items_img ii ON i.id = ii.item_idLEFT JOIN ( SELECT item_id, MIN( price_discount ) AS priceDiscount FROM items_spec GROUP BY item_id ) tempSpec ON i.id = tempSpec.item_id WHEREii.is_main =1i.item_name like'%%'View Code2、三级分类商品列表SELECTi.id AS itemId,i.item_name AS itemName,i.sell_counts AS sellCounts,ii.url AS imgUrl,tempSpec.priceDiscount AS priceFROMitems iLEFT JOIN items_img ii ON i.id = ii.item_idLEFT JOIN ( SELECT item_id, MIN( price_discount ) AS priceDiscount FROM items_spec GROUP BY item_id ) tempSpec ON i.id = tempSpec.item_id WHEREii.is_main =1AND i.cat_id =73View Code三、Mapper⼦模块实现1. xml⽂件定义根据关键字搜索商品列表三级分类商品列表<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-////DTD Mapper 3.0//EN" "/dtd/mybatis-3-mapper.dtd" ><mapper namespace="com.imooc.mapper.ItemsMapperCustom"><select id="queryItemComments" parameterType="Map" resultType="com.imooc.pojo.vo.ItemCommentVO">SELECTment_level AS commentLevel,ic.content AS content,ic.sepc_name AS specName,ic.created_time AS createdTime,u.face AS userFace,u.nickname AS nickNameFROMitems_comments icLEFT JOIN users u ON er_id = u.idWHEREic.item_id = #{paramsMap.itemId}<if test=" paramsMap.level !=null and paramsMap.level !='' ">AND ment_level = #{paramsMap.level}</if></select><select id="searchItems" parameterType="Map" resultType="com.imooc.pojo.vo.SearchItemsVO">SELECTi.id AS itemId,i.item_name AS itemName,i.sell_counts AS sellCounts,ii.url AS imgUrl,tempSpec.priceDiscount AS priceFROMitems iLEFT JOIN items_img ii ON i.id = ii.item_idLEFT JOIN ( SELECT item_id, MIN( price_discount ) AS priceDiscount FROM items_spec GROUP BY item_id ) tempSpec ON i.id = tempSpec.item_idWHEREii.is_main = 1<if test=" paramsMap.keywords !=null and paramsMap.keywords !='' ">AND i.item_name like '%${paramsMap.keywords}%'</if>order by<choose><when test=" paramsMap.sort == "c " ">i.sell_counts desc</when><when test=" paramsMap.sort == "p " ">tempSpec.priceDiscount desc</when><otherwise>i.item_name asc</otherwise></choose></select><select id="searchItemsByThirdCat" parameterType="Map" resultType="com.imooc.pojo.vo.SearchItemsVO">SELECTi.id AS itemId,i.item_name AS itemName,i.sell_counts AS sellCounts,ii.url AS imgUrl,tempSpec.priceDiscount AS priceFROMitems iLEFT JOIN items_img ii ON i.id = ii.item_idLEFT JOIN ( SELECT item_id, MIN( price_discount ) AS priceDiscount FROM items_spec GROUP BY item_id ) tempSpec ON i.id = tempSpec.item_idWHEREii.is_main = 1AND i.cat_id = #{paramsMap.catId}order by<choose><when test=" paramsMap.sort == "c " ">i.sell_counts desc</when><when test=" paramsMap.sort == "p " ">tempSpec.priceDiscount desc</when><otherwise>i.item_name asc</otherwise></choose></select></mapper>View Code2. po 定义（前端展⽰使⽤的数据）package com.imooc.pojo.vo;import java.util.Date;/*** ⽤于展⽰商品搜索结果VO*/public class SearchItemsVO {private String itemId;private String itemName;private int sellCounts;private String imgUrl;private int price; //以分为单位}View Code3 接⼝定义package com.imooc.mapper;import com.imooc.pojo.vo.ItemCommentVO;import com.imooc.pojo.vo.SearchItemsVO;import org.apache.ibatis.annotations.Param;import java.util.List;import java.util.Map;public interface ItemsMapperCustom {public List<ItemCommentVO> queryItemComments (@Param("paramsMap") Map<String, Object> map); public List<SearchItemsVO> searchItems(@Param("paramsMap") Map<String, Object> map);public List<SearchItemsVO> searchItemsByThirdCat(@Param("paramsMap") Map<String, Object> map);}View Code四、Service⼦模块实现1.接⼝定义package com.imooc.service;import com.imooc.pojo.Items;import com.imooc.pojo.ItemsImg;import com.imooc.pojo.ItemsParam;import com.imooc.pojo.ItemsSpec;import mentLevelCountsVO;import com.imooc.pojo.vo.ItemCommentVO;import com.imooc.pojo.vo.SearchItemsVO;import com.imooc.utils.PagedGridResult;import org.apache.ibatis.annotations.Param;import java.util.List;import java.util.Map;public interface ItemService {/*** 根据商品ID查询详情* @param itemId* @return*/public Items queryItemById(String itemId);/*** 根据商品ID查询图⽚列表* @param itemId* @return*/public List<ItemsImg> queryItemImgList(String itemId);/*** 根据商品ID查询商品规格列表* @param itemId* @return*/public List<ItemsSpec> queryItemSpecList(String itemId);/*** 根据商品ID查询商品参数* @param itemId* @return*/public ItemsParam queryItemParam(String itemId);/*** 根据商品id查询商品的评价等级数量* @param itemId*/public CommentLevelCountsVO queryItemCommentCounts(String itemId);/*** 根据商品id查询商品评价（分页）* @param itemId* @param leve* @return*/public PagedGridResult queryPagedComments (String itemId, Integer leve,Integer page,Integer pageSize); /*** 搜索商品列表* @param keyWords* @param sort* @param page* @param pageSize* @return*/public PagedGridResult searchItems(String keyWords,String sort,Integer page,Integer pageSize);/*** 三级分类商品列表* @param catId* @param sort* @param page* @param pageSize* @return*/public PagedGridResult searchItemsByThirdCat(Integer catId,String sort,Integer page,Integer pageSize);}View Code2.接⼝实现package com.imooc.service.impl;import com.github.pagehelper.PageHelper;import com.github.pagehelper.PageInfo;import mentLevel;import com.imooc.mapper.*;import com.imooc.pojo.*;import mentLevelCountsVO;import com.imooc.pojo.vo.ItemCommentVO;import com.imooc.pojo.vo.SearchItemsVO;import com.imooc.service.ItemService;import com.imooc.utils.DesensitizationUtil;import com.imooc.utils.PagedGridResult;import io.swagger.annotations.ApiParam;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service;import org.springframework.transaction.annotation.Propagation; import org.springframework.transaction.annotation.Transactional; import tk.mybatis.mapper.entity.Example;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;@Servicepublic class ItemServiceImpl implements ItemService {@AutowiredItemsMapper itemsMapper;@AutowiredItemsImgMapper itemsImgMapper;@AutowiredItemsSpecMapper itemsSpecMapper;@AutowiredItemsParamMapper itemsParamMapper;@AutowiredItemsCommentsMapper itemsCommentsCommentsMapper; @AutowiredItemsMapperCustom itemsMapperCustom;@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic Items queryItemById(String itemId) {return itemsMapper.selectByPrimaryKey(itemId);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic List<ItemsImg> queryItemImgList(String itemId) {Example itemsImgExp = new Example(ItemsImg.class);Example.Criteria criteria =itemsImgExp.createCriteria();criteria.andEqualTo("itemId",itemId);return itemsImgMapper.selectByExample(itemsImgExp);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic List<ItemsSpec> queryItemSpecList(String itemId) {Example itemsSpecExp = new Example(ItemsSpec.class);Example.Criteria criteria =itemsSpecExp.createCriteria();criteria.andEqualTo("itemId",itemId);return itemsSpecMapper.selectByExample(itemsSpecExp);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic ItemsParam queryItemParam(String itemId) {Example itemsParamExp = new Example(ItemsParam.class);Example.Criteria criteria =itemsParamExp.createCriteria();criteria.andEqualTo("itemId",itemId);return itemsParamMapper.selectOneByExample(itemsParamExp);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic CommentLevelCountsVO queryItemCommentCounts(String itemId) {//Integer totalCounts=getCommentCounts(itemId);Integer goodCounts=getCommentCounts(itemId, CommentLevel.Good.type);Integer normalCounts=getCommentCounts(itemId, CommentLevel.NORMAL.type); Integer badCounts=getCommentCounts(itemId, CommentLevel.BAD.type);Integer totalCounts=goodCounts+normalCounts+badCounts;CommentLevelCountsVO commentLevelCountsVO=new CommentLevelCountsVO(); commentLevelCountsVO.setTotalCounts(totalCounts);commentLevelCountsVO.setGoodCounts(goodCounts);commentLevelCountsVO.setNormalCounts(normalCounts);commentLevelCountsVO.setBadCounts(badCounts);return commentLevelCountsVO;}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)Integer getCommentCounts(String itemId,Integer level){ItemsComments confdition =new ItemsComments();confdition.setItemId(itemId);if (level != null) {confdition.setCommentLevel(level);}return itemsCommentsCommentsMapper.selectCount(confdition);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic PagedGridResult queryPagedComments(String itemId,Integer level,Integer page,Integer pageSzie) {Map<String,Object> map =new HashMap<>();map.put("itemId",itemId);map.put("level",level);/*** page:第⼏页* pageSize:每页显⽰多少条*/PageHelper.startPage(page,pageSzie);List<ItemCommentVO> list=itemsMapperCustom.queryItemComments(map);for (ItemCommentVO vo : list) {vo.setNickName(monDisplay(vo.getNickName()));}return setterPagedGrid(list,page);}private PagedGridResult setterPagedGrid(List<?> list,Integer page){PageInfo<?> pageList = new PageInfo<>(list);PagedGridResult grid = new PagedGridResult();grid.setPage(page);grid.setRows(list);grid.setTotal(pageList.getPages());grid.setRecords(pageList.getTotal());return grid;}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic PagedGridResult searchItems(String keywords, String sort, Integer page, Integer pageSize) {Map<String,Object> map =new HashMap<>();map.put("keywords",keywords);map.put("sort",sort);/*** page:第⼏页* pageSize:每页显⽰多少条*/PageHelper.startPage(page,pageSize);List<SearchItemsVO> list=itemsMapperCustom.searchItems(map);return setterPagedGrid(list,page);}@Transactional(propagation = Propagation.SUPPORTS)@Overridepublic PagedGridResult searchItemsByThirdCat(Integer catId, String sort, Integer page, Integer pageSize) { Map<String,Object> map =new HashMap<>();map.put("catId",catId);map.put("sort",sort);/*** page:第⼏页* pageSize:每页显⽰多少条*/PageHelper.startPage(page,pageSize);List<SearchItemsVO> list=itemsMapperCustom.searchItemsByThirdCat(map);return setterPagedGrid(list,page);}}View Code五、Api⼦模块实现package com.imooc.controller;import com.imooc.enums.YesOrNo;import com.imooc.pojo.*;import com.imooc.pojo.vo.CategoryVO;import mentLevelCountsVO;import com.imooc.pojo.vo.ItemInfoVO;import com.imooc.pojo.vo.NewItemsVO;import com.imooc.service.CarouselService;import com.imooc.service.CategoryService;import com.imooc.service.ItemService;import com.imooc.utils.IMOOCJSONResult;import com.imooc.utils.PagedGridResult;import io.swagger.annotations.Api;import io.swagger.annotations.ApiOperation;import io.swagger.annotations.ApiParam;import ng3.StringUtils;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.*;import java.util.List;@Api(value = "商品接⼝",tags = "商品信息展⽰的相关接⼝")@RestController@RequestMapping("item")public class ItemController {@Autowiredprivate ItemService itemService;@ApiOperation(value="查询商品详情",notes = "查询商品详情",httpMethod = "GET") @GetMapping("/info/{itemId}")public IMOOCJSONResult info(@ApiParam(name = "itemId",value = "商品ID",required = true)@PathVariable() String itemId) {if (StringUtils.isBlank(itemId)) {return IMOOCJSONResult.errorMsg("");}Items item = itemService.queryItemById(itemId);List<ItemsImg> itemImgList=itemService.queryItemImgList(itemId);List<ItemsSpec> itemSpecList=itemService.queryItemSpecList(itemId);ItemsParam itemParam=itemService.queryItemParam(itemId);ItemInfoVO itemInfoVO=new ItemInfoVO();itemInfoVO.setItem(item);itemInfoVO.setItemImgList(itemImgList);itemInfoVO.setItemSpecList(itemSpecList);itemInfoVO.setItemParam(itemParam);return IMOOCJSONResult.ok(itemInfoVO);}@ApiOperation(value="查询商品评价分页",notes = "查询商品评价分页",httpMethod = "GET")@GetMapping("/comments")public IMOOCJSONResult comments(@ApiParam(name = "itemId",value = "商品ID",required = true)@RequestParam() String itemId,@ApiParam(name = "level",value = "评价等级",required = false)@RequestParam() Integer level,@ApiParam(name = "page",value = "查询下⼀页的第⼏页",required = false)@RequestParam() Integer page,@ApiParam(name = "pageSize",value = "分页每⼀页显⽰的条数",required = false)@RequestParam() Integer pageSize) {if (StringUtils.isBlank(itemId)) {return IMOOCJSONResult.errorMsg("");}if(page==null) {page=1;}if(pageSize==null) {pageSize=10;}PagedGridResult grid = itemService.queryPagedComments(itemId,level,page,pageSize);return IMOOCJSONResult.ok(grid);}@ApiOperation(value="查询商品评价等级",notes = "查询商品评价等级",httpMethod = "GET")@GetMapping("/commentLevel")public IMOOCJSONResult commentLevel(@ApiParam(name = "itemId",value = "商品ID",required = true)@RequestParam() String itemId) {if (StringUtils.isBlank(itemId)) {return IMOOCJSONResult.errorMsg("");}CommentLevelCountsVO countsVO = itemService.queryItemCommentCounts(itemId);return IMOOCJSONResult.ok(countsVO);}@ApiOperation(value="搜索商品列表分页",notes = "搜索商品列表分页",httpMethod = "GET")@GetMapping("/search")public IMOOCJSONResult search(@ApiParam(name = "keywords",value = "关键字",required = true)@RequestParam() String keywords,@ApiParam(name = "sort",value = "排序",required = false)@RequestParam() String sort,@ApiParam(name = "page",value = "查询下⼀页的第⼏页",required = false)@RequestParam() Integer page,@ApiParam(name = "pageSize",value = "分页每⼀页显⽰的条数",required = false)@RequestParam() Integer pageSize) {if (StringUtils.isBlank(keywords)) {return IMOOCJSONResult.errorMsg("");}if (page == null) {page = 1;}if(pageSize==null) {pageSize=20;}PagedGridResult grid = itemService.searchItems(keywords,sort,page,pageSize);return IMOOCJSONResult.ok(grid);}@ApiOperation(value="通过三级分类Id搜索商品列表分页",notes = "通过三级分类Id搜索商品列表分页",httpMethod = "GET") @GetMapping("/catItems")public IMOOCJSONResult catItems(@ApiParam(name = "catId",value = "三级分类id",required = true)@RequestParam() Integer catId,@ApiParam(name = "sort",value = "排序",required = false)@RequestParam() String sort,@ApiParam(name = "page",value = "查询下⼀页的第⼏页",required = false)@RequestParam() Integer page,@ApiParam(name = "pageSize",value = "分页每⼀页显⽰的条数",required = false)@RequestParam() Integer pageSize) {if (catId==null) {return IMOOCJSONResult.errorMsg("");}if (page == null) {page = 1;}if(pageSize==null) {pageSize=20;}PagedGridResult grid = itemService.searchItemsByThirdCat(catId,sort,page,pageSize);return IMOOCJSONResult.ok(grid);}}View Code。

达梦数据库模糊查询语法

达梦数据库模糊查询语法介绍数据库是一个存储和管理数据的系统，而查询是在数据库中检索和获取信息的过程。

在实际的数据库操作中，经常会遇到需要模糊查询的情况，因为有时候我们只知道一部分关键字或者只有模糊的信息，这时候就需要使用模糊查询来获取我们想要的数据。

达梦数据库（DMDB）是由中国科学院计算技术研究所自主研发的一种关系型数据库系统，它在国内具有一定的市场份额。

本文将着重介绍达梦数据库中的模糊查询语法，帮助读者更好地进行数据检索和查询。

模糊查询概述模糊查询是一种根据不完整的信息匹配数据库中的数据的方法。

它通常用于在数据库中搜索或查询与给定的模式或通配符匹配的字符串。

模糊查询为用户提供了一种在不完全了解数据的情况下获取有关的数据的方式，可以大大提高数据的检索效率和准确性。

达梦数据库支持标准SQL语法以及自定义的通配符来进行模糊查询。

在下面的内容中，我们将重点介绍达梦数据库中的模糊查询语法及其用法。

LIKE语句LIKE语句是在达梦数据库中进行模糊查询的主要方式之一。

LIKE语句使用通配符将匹配规则应用于查询条件，从而实现模糊匹配。

通常，LIKE语句的语法如下：SELECT 列名 FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '模式';在上述语句中，需要将列名和表名替换为实际的列和表名称，模式是你希望匹配的内容。

通配符达梦数据库支持两种通配符用于模糊查询：百分号（%）和下划线（_）。

下面将详细介绍这两种通配符的用法。

百分号（%）百分号通配符（%）表示任何字符的任意个数（包括零个字符）。

它可以出现在模式的任意位置，甚至可以是连续的多个百分号。

下面是一些使用百分号通配符的例子：•%at：表示以“at”结尾的任何单词，如“cat”、“hat”等。

•c%：表示以“c”开头的任何单词，如“cat”、“cut”等。

•%e%：表示包含“e”的任何单词，如“hello”、“example”等。

下划线（_）下划线通配符（_）表示任何单个字符。

数据库模糊查询语句

数据库模糊查询语句数据库模糊查询语句是一种用于从数据库中检索包含指定模式或关键字的数据的查询语句。

在实际应用中，模糊查询经常用于解决用户的模糊需求或者在大数据量中快速找到所需信息。

在数据库中，常见的模糊查询语句有两种：LIKE和通配符。

其中，LIKE是一种基于模式匹配的查询方法，而通配符则是用于匹配字符串的特殊字符。

使用LIKE进行模糊查询时，可以使用%作为通配符表示任意字符或任意字符序列，而使用_表示任意单个字符。

例如，如果要查找包含'apple'的所有记录，可以使用以下查询语句：SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%apple%' 这个查询语句将返回所有包含'apple'的记录，无论'apple'出现在字符串的任何位置。

另一种常见的模糊查询是使用通配符进行匹配。

通配符包括%和_两种字符，其中%表示任意字符序列，而_表示任意单个字符。

例如，要查找所有以'a'开头的五个字符的字符串，可以使用以下查询语句： SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'a____' 这个查询语句将返回所有以'a'开头的五个字符的字符串，比如'apple'、'angel'等等。

除了LIKE和通配符，数据库还提供了其他一些模糊查询语句的操作符，例如REGEXP、RLIKE等等，它们可以根据正则表达式来匹配数据。

总之，数据库模糊查询语句是一种在数据库中检索包含指定模式或关键字的数据的查询语句。

它可以帮助我们快速找到所需的信息，解决模糊需求，并提高数据库查询的灵活性和效率。

模糊查询效率提升方案

模糊查询效率提升方案
1. 使用索引：在进行模糊查询的字段上创建索引，可以大大提高查询效率。

2. 限制查询范围：如果可能的话，尽量缩小查询范围，例如通过添加时间段、特定条件筛选等方式。

3. 使用全文搜索引擎：全文搜索引擎如Elasticsearch、Solr等可以更快地处理模糊查询，并提供更灵活的查询功能。

4. 预处理数据：对于经常进行模糊查询的字段，可以将其预处理并存储为拼音、首字母、分词等形式，以便加快查询速度。

5. 分页查询：将查询结果进行分页处理，只返回需要的部分数据，减少数据传输和处理的负担。

6. 使用缓存机制：将查询结果缓存起来，在下次查询时先从缓存中获取结果，如果缓存失效则重新进行模糊查询。

7. 合理设计数据库表结构：如果模糊查询的字段较多，可能需要重新审视数据库表结构，进行适当的拆分和优化。

8. 使用更高级的查询算法：如倒排索引、Trie树等，可以提高模糊查询的效率。

9. 异步查询：如果实时性要求不高，可以将查询任务异步化，将查询请求加入消息队列中，由后台进行异步处理。

10. 数据分片：如果数据量巨大，可以考虑对数据进行分片，分布式存储和查询，进一步提升查询效率。

数据库技术在电子商务中的应用

数据库技术在电子商务中的应用一、随着物联网、云计算等新兴技术的发展，电子商务也迅速发展起来。

在电子商务的背后，有着大量、复杂的数据，而数据库技术则是支撑电子商务发展的重要技术之一。

本文将讨论数据库技术在电子商务中的应用，以及如何利用数据库技术优化电子商务应用。

二、数据库技术在电子商务中的应用1. 数据存储和管理电子商务网站需要存储并管理大量的数据，包括订单、用户信息、商品信息、库存信息等等。

这些数据的存储和管理需要使用到数据库技术。

常见的数据库包括MySQL、Oracle等，它们可以存储、管理和查询数据。

数据库技术可以将数据整合，方便管理，也可以快速查询所需信息，提高查询效率。

在电子商务网站的运行过程中，数据的安全性和完整性至关重要。

网站可能会遭受各种安全威胁，如恶意攻击、数据泄露和篡改，因此，采取一系列安全措施来保护数据显得尤为重要。

这些措施包括定期进行数据库备份，确保在出现故障时能迅速恢复数据；限制对数据库的访问权限，只允许必要的操作，并定期审查和更新权限；实施数据加密技术，无论是临时数据还是长期存储的数据，均应进行高强度加密处理，确保数据在传输过程中的安全性。

对于大量数据的处理能力，电子商务网站需要具备强大的数据库引擎，如MySQL的InnoDB存储引擎或Oracle的RAC（Real Application Clusters）等，它们能够处理并发用户量巨大、交易频繁等情况下的数据存储和检索需求。

利用这些引擎的特性如事务处理、并发控制、数据复制和分发等，可以确保数据的准确性和一致性，提高系统的性能和响应速度。

2. 数据分析电子商务平台的运营部门需要及时跟踪和分析销售数据、用户行为等信息，从而进行决策。

数据库技术可以帮助运营部门进行数据分析。

通过SQL语句可以实现数据的多维度查询和分析，例如可以根据订单数量、交易额、商品种类等指标来分析销售情况，通过用户浏览、购买、评价等行为信息来分析用户偏好和需求，为决策提供有力支持。

人大金仓数据库模糊查询函数

人大金仓数据库（NCBI）是一个综合性的生命科学数据存储库，包含丰富的生物信息学资料，涵盖了基因组学、蛋白质组学、分子生物学、化学信息学等多个领域。

作为生物信息学领域的重要资源之一，人大金仓数据库提供了多种功能和工具，包括模糊查询函数，用于帮助用户更快地检索和分析所需的数据。

模糊查询是一种基于模糊匹配条件进行数据检索的查询方式，它可以在一定程度上弥补精确匹配条件的不足，帮助用户找到相关的信息。

在人大金仓数据库中，模糊查询函数被广泛应用于不同类型的数据检索和分析中，为用户提供了更加灵活和便捷的操作方式。

在使用人大金仓数据库的模糊查询函数时，用户可以根据自己的需求和检索目的，选择合适的模糊查询条件，进行数据检索。

以下是一些常用的模糊查询函数及其功能介绍：1. 基于关键词的模糊查询：用户可以通过输入关键词，对数据库中的相关数据进行模糊匹配检索。

这种方式适用于用户已经掌握了一定的检索信息，希望通过模糊查询来进一步细化结果的情况。

2. 基于序列的模糊查询：对于基因组学、蛋白质组学等领域的数据，用户可以通过输入序列信息，进行模糊匹配检索。

人大金仓数据库提供了强大的序列比对工具，能够支持多种序列格式的输入和比对分析，帮助用户快速找到相关的信息。

3. 基于属性的模糊查询：针对特定类型的数据，用户可以通过输入属性信息，进行模糊匹配检索。

例如在化学信息学领域，用户可以根据化合物的结构特征、物理化学性质等属性信息，进行模糊查询，找到相关的化合物数据。

除了以上介绍的几种常用的模糊查询方式外，人大金仓数据库还提供了更多的高级模糊查询功能，例如基于模式的模糊查询、基于拓扑结构的模糊查询等，满足了不同类型数据的检索需求。

人大金仓数据库的模糊查询函数为用户提供了丰富、灵活的数据检索方式，帮助用户更准确地找到所需的信息。

随着生命科学领域的不断发展和进步，人大金仓数据库也将继续完善和更新其模糊查询功能，为用户提供更加便捷、高效的数据检索和分析工具。

大数据分析在电子商务中的10大应用案例

大数据分析在电子商务中的10大应用案例在当前数字化和信息化发展越来越快的背景下，大数据已成为一个热门的话题。

电子商务作为大数据发展的“高地”之一，已经开始利用大数据进行分析和应用。

本文将讨论大数据分析在电子商务中的十大应用案例。

一、用户画像用户画像是通过大数据分析而得出的，对于电商企业来说，了解用户画像非常重要，因为它能够帮助企业更好地了解客户需求，进而满足客户的需求。

通过大数据分析，企业可以获取用户的年龄、性别、职业、所在地、购买偏好等信息，进而根据这些信息来制定相应的营销策略。

二、精准营销大型电商企业尤其依赖于精准的营销战略，而大数据分析则是实现这种营销战略的重要工具。

通过大数据分析，企业可以快速获取客户需求和行为数据，根据这些数据来制定相应的营销策略，例如推送个性化的广告、商品精准推荐等。

通过这种方式，企业可以将推广成本和广告费用控制到最低，并最大限度地提高销售额。

三、用户行为分析用户行为分析是通过对用户在电商平台上行为的监控和分析来得出的结论。

通过对用户行为进行分析，企业可以了解客户的需求、购买行为和兴趣偏好，进而有针对性地改进产品，制定精准营销策略等。

四、精准定价大数据分析能够帮助企业利用系统的自动算法优化价格。

这种算法能够用大数据来分析价格趋势、需求和竞争态势，通过这种方式来给出合理的定价。

通过这种方式，企业可以减少人工因素对定价的影响，同时也能够确保价格的竞争力。

五、库存管理库存管理是必不可少的。

有多种方法可以优化和管理实际库存水平。

这包括基于符合条件的历史销售量的预测需求和管理供应链的能力。

六、物流优化物流是电商业最关键的环节之一，因此，物流优化对于电商企业来说非常重要。

通过大数据分析，企业可以了解物流环节中的瓶颈和优化点，进而改进物流效率，提高企业的物流服务质量，优化物流成本。

七、商业智能商业智能是基于大数据分析技术，采用数据挖掘、机器学习等技术来分析企业的数据并制定商业策略的过程。

数据库中全文搜索与Like的差别

在中，关键字可以实现模糊查询，即确定特定字符串是否与制定模式相匹配.这里地模式可以指包含常规字符和通配符.在模式匹配过程中，常规字符必须与字符串中指定地字符完全匹配.不过通过使用通配符可以改变这个规则，如使用?等通配符可以与字符串地任意部分相匹配.故关键字可以在数据库中实现模糊查询.另外数据库库管理员也可以利用全文搜索功能对数据表进行查询.在可以对给定地标进行全文查询之前，数据库管理元必须对这个数据表建立全文索引.全文索引也可以实现类似地模糊查询功能.如在一张人才简历表中查找符合特定字符串地信息等等.虽然说关键字与全文搜索在功能上大同小异，但是在实现细节上有比较大地差异.作为数据库管理员需要了解这个差异，并选择合适地实现模式.资料个人收集整理，勿做商业用途一、查询效率上地差异.通常情况下，关键字地查询效率还是比较快地.特别是对于结构化地数据，地查询效率、灵活性方面是值得称道地.但是对于一些非机构化地文本数据，如果通过关键字来进行模糊查询地话，则其执行效率并不是很理想.特别是对于全文查询来说，其速度要慢得多.而且随着记录数量地增多，类似地差异更明显.如在一张表中，有三百万行左右地文本数据，此时如果利用关键字来查找相关地内容，则可能需要几分钟地时间才能够返回正确地结果.相反，对于同样地数据通过采用全文搜索功能地话，则可能只需要分钟不到甚至更多地时间及可以返回结果.故当文本数据地行数比较多时，如在一万行以上，则此时数据库管理员若采用全文搜索功能地话，则可以比较明显地改善数据库地查询效率.资料个人收集整理，勿做商业用途二、对空格字符地敏感性.在数据库中如果采用关键字进行模糊查询，则在这个关键字后面地所有字符都有意义.如现在用户使用“ ”(带有两个空格)查询时，则后面地空格字符对于关键字也是敏感地.也就是说，如果用户利用上面这条语句进行查询时，则被查询地内容必须也是“ ”(带有两个空格)这种类型地数据才会被返回.如果被查询地内容是“ ”(不带空格或者带有一个空格)则数据库系统会认为这与查询条件不相符合，故不会返回相关地记录.故关键字对于空格是比较敏感地.为此在使用关键字时候需要特别注意这个问题.如果用户或者程序开发人员不能够确定后面到底是否有空格，则可以通过通配符拉实现.即可以利用””为条件语句.如此地话，无论前面或者后面是否有空格，则都会被查询出来.但是全文搜索地话，通常情况下系统会把空格忽略掉.即在全文搜索功能中，系统会先对查询条件语句进行优化.如果发现空格地话，则往往会实现把空格过滤掉.故全文搜索地话，对于空格等特殊字符往往是不敏感地.资料个人收集整理，勿做商业用途三、对于一些特殊字符地处理要求.由于数据类型不同，其数据存储方式也不同.为此某些特殊地数据类型可能无法通过关键字来实现模糊查询.如对于办好和数据地模式地字符串比较可能无法通过关键字来实现.也就是说，关键字后面带地条件语句仅对字符模式有效，不能够使用条件语句来查询格式化地二进制数据等等.为此如果数据库管理元要采用关键字，则其必须了解每种数据类型地存储方式以及导致关键字比较失败地原因.知己知彼，百战百胜.只有如此数据库管理员才能够避免因为在不恰当地地方采用了关键字而造成查询地错误.不过值得高兴地是，关键字支持模式匹配与模式匹配.如果关键字地所有参数都为字符数据类型，则关键字会自动采用模式匹配.如果其中任何一个参数为数据类型，则系统会把所有地参数都转换为数据类型，并执行模式匹配.另外需要注意地是，如果关键字加上地数据类型则后面条件语句地空格是有效地，即比较时会考虑到后面出现地空格.但是如果数据类型不是地，则对后面地空格不敏感.即比较时，是否存在空格对于最后地结果不会有影响.资料个人收集整理，勿做商业用途但是如果数据库管理员才用全文搜索地话，往往没有这方面地顾虑.因为全文搜索不仅支持传统地字符模式，而且还支持其他地数据模式.另外通过全文搜索，还可以用来查询格式化地二进制数据.为此如果在数据表中，数据模式不统一或者需要对二进制数据进行查询地话，则必这建议数据库管理员需要采用全文搜索，而不是采用关键字.资料个人收集整理，勿做商业用途四、转义字符对查询地影响.如现在在数据表中有百分制地数值.如某个序号为地产品地不合格率为.此时用户可能需要找出这个合格率为地内容，并进行后续地操作.但是其中地是一个比较特殊地字符，它是数据库中地通配符.如果利用””进行查询地话，则数据库会把与地内容都查找出来.显然这不符合我们地需要.为了避免这种通配符等特殊字符给查询带来地不利影响，则需要通过子句来搜索包含一个或者多个特殊通配符地字符串.如上面地例子中，要把当作普通字符而不是通配符，就必须提供关键字和转义符号.如果模式中地转义符后面没有字符，则该模式无效并且返回.如果转义符后面地字符不是通配符，则将放弃转义符并将该转义符后面地字符作为该模式中地常规字符处理.不过在全文搜索中就不会受到这个转义字符地影响.资料个人收集整理，勿做商业用途如现在在数据库中有、、、*等行.现在数据库管理员希望能够查找出以字符开头地行，即实现前缀搜索.此时数据库管理员就可以通过’ “*”’这个条件语句来完成.此时系统就会返回所有与星号之前制定地文本相匹配地文本.如果此时数据库管理员只想查找*地记录，则就可以使用’ *’(不包含双引号)条件语句来完成查询需求.即如果未在文本和星号前后加上双引号地话，则全文搜索将不把星号当作通配符.这就比使用转义字符要简单地多.资料个人收集整理，勿做商业用途五、具体应用地差异.由于全文搜索与关键字在功能与性能上地一些差异，故他们在应用领域上也有所差别. 数据库在设计地时候，也是让他们各自负责一块领域.如相比挂泥浆案子而言，全文琐碎可能根据下面这些内容来实现特定地查询.如可以根据一个或则多个特定地词和短语来进行查询;可以通过特定词地变形来进行查询;如可以与另一个词或短语邻近地词或者短语;如可以对特定词地同义词形式来进行查询;如可以通过加权值地词或者短语来实现查询等等.正是因为全文搜索这些特异功能，决定了全文搜索在一些特定地场合中特别有用.资料个人收集整理，勿做商业用途据了解，全文搜索在如下几个应用领域有比较突出地表现.一是在电子商务网站上，用户可以通过全文搜索功能在网站主页上根据产品规格或者名字来实现模糊查询.二是在一些人才网站上，可以通过学历、工作经验、技术特长等条件在后台数据库中查找需要地人才信息等等.不管是什么样地商业应用场景，全文搜索地基本管理任务和开发任务是相同地.不过，在给定地商业应用场景中，可以对全文索引和查询进行优化以使其满足业务目标.例如，对于电子商务来说，最大限度地提高性能可能比对结果进行排序、检索地准确性(实际上有多少个现有匹配项是由全文查询返回地)或支持多种语言更重要.对于律师事务所来说，首先需要考虑地可能是返回所有可能存在地匹配项.到目前为止，笔者参与过电子商务项目、律师案例库等几个项目中都采用了全文搜索功能，都取得了比较不错地效果.资料个人收集整理，勿做商业用途总地来说，在一些简单查询中，使用关键字来实现模糊查询可能会取得比较好地效果.但是在一些比较复杂地查询应用中，特别是需要在大文本中查询相关地内容，则最好通过全文搜索来实现查询.此时后者无论在性能上、还是在准确度上都会有比较出色地表现.（资料个人收集整理，勿做商业用途。

模糊查询多条件

模糊查询多条件模糊查询多条件是指在进行数据库查询时，需要根据多个条件来筛选数据。

这些条件可能包括文本、数字、日期等不同类型的数据。

为了提高查询效率和准确性，我们可以使用模糊查询来实现多条件筛选。

模糊查询的基本原理是在查询条件中使用通配符（如“%”或“_”）来表示任意字符。

这样，数据库系统会将查询条件与表中的数据进行匹配，返回满足条件的记录。

在多条件查询中，我们可以使用AND或OR操作符来组合多个条件，以实现更复杂的筛选功能。

以下是一些常见的模糊查询多条件的例子：1. 文本字段模糊查询：假设我们有一个名为“students”的表，其中包含一个名为“name”的文本字段。

我们想要查询名字中包含“张”的所有学生。

可以使用以下SQL语句实现：sqlSELECT * FROM students WHERE name LIKE '%张%';2. 数字字段模糊查询：假设我们有一个名为“orders”的表，其中包含一个名为“price”的数字字段。

我们想要查询价格在100到200之间的所有订单。

可以使用以下SQL语句实现：sqlSELECT * FROM orders WHERE price BETWEEN 100 AND 200;3. 日期字段模糊查询：假设我们有一个名为“sales”的表，其中包含一个名为“date”的日期字段。

我们想要查询2019年1月1日至2019年12月31日之间的所有销售记录。

可以使用以下SQL语句实现：sqlSELECT * FROM sales WHERE date BETWEEN '2019-01-01' AND '2019-12-31';4. 多条件组合查询：假设我们想要查询名字中包含“张”且年龄在20岁以上的所有学生。

可以使用以下SQL语句实现：sqlSELECT * FROM students WHERE name LIKE '%张%' AND age > 20;5. 多条件组合查询（使用OR操作符）：假设我们想要查询名字中包含“张”或年龄在20岁以上的所有学生。

vlookup模糊查询的用法

VLOOKUP模糊查询的用法什么是VLOOKUP函数？VLOOKUP是Excel中的一个非常常用的函数，用于在一个表格或范围中进行垂直查找，并返回匹配项所在行的值。

它的基本语法如下：VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])•lookup_value：要查找的值。

•table_array：要在其中进行查找的表格或范围。

•col_index_num：要返回值所在列的索引号。

•range_lookup（可选）：指定是否进行模糊查询，如果为TRUE或省略，则进行近似匹配；如果为FALSE，则进行精确匹配。

VLOOKUP模糊查询在实际应用中，我们经常会遇到需要进行模糊查询的情况。

例如，在一个客户名单中查找某个客户的信息，但由于客户名字可能存在拼写错误、大小写不一致等问题，直接使用精确匹配可能无法得到正确结果。

这时就需要使用VLOOKUP函数进行模糊查询。

近似匹配VLOOKUP函数默认使用近似匹配（range_lookup为TRUE或省略），也就是说它会尝试寻找最接近lookup_value的值，并返回对应行中col_index_num列的值。

这种方式可以处理一些简单拼写错误或大小写不一致的情况。

例如，我们有一个客户名单表格，其中包含客户姓名和对应的电话号码。

我们想要通过客户姓名来查找电话号码。

客户姓名电话号码张三138****5678李四139****4321王五136****5432假设我们要查找的客户姓名是“张三”，可以使用以下公式进行近似匹配：=VLOOKUP("张三", A2:B4, 2, TRUE)这个公式会在表格A2:B4中查找最接近“张三”的值，并返回对应行中第二列（电话号码）的值。

在这个例子中，返回结果为“138****5678”。

如果需要进行精确匹配，可以将range_lookup参数设置为FALSE。

信息检索技术在电子商务中的应用

信息检索技术在电子商务中的应用引言：随着信息技术的迅猛发展，电子商务成为了现代商业模式的重要组成部分。

而信息检索技术的应用，则为电子商务带来了更高效、便捷的交易环境。

本文将探讨信息检索技术在电子商务中的应用，从搜索引擎、个性化推荐，到舆情分析，展示了信息检索技术在电子商务中的重要性及其潜力。

一、搜索引擎的应用搜索引擎是信息检索技术的一大应用领域，在电子商务中具有重要的作用。

通过搜索引擎，消费者可以快速获得所需商品的相关信息，从而提高购物效率。

同时，搜索引擎也为电商平台提供了优化搜索结果的机会，进一步提升用户体验。

在电商平台中，搜索引擎技术可以实现关键词的智能匹配，将用户输入的关键词与商品库中的信息进行匹配，从而展示出最相关的搜索结果。

通过搜索引擎，用户可以迅速找到所需商品，并进行购买。

而电商平台也可以通过搜索引擎技术，根据用户的搜索行为，分析用户的需求，并提供相关的商品推荐，促进销售。

二、个性化推荐的应用个性化推荐是信息检索技术在电子商务中的另一重要应用领域。

传统的推荐系统通常采用基于内容的推荐或基于协同过滤的推荐算法。

这些算法能够根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户推荐相关的商品或服务。

个性化推荐可以通过分析用户的购买历史、浏览记录、评价等数据，为用户提供更符合他们兴趣和需求的推荐结果。

通过个性化推荐，电商平台可以提高用户的购买率和满意度，提升用户粘性。

然而，个性化推荐也面临一些挑战。

首先，隐私保护问题一直是个性化推荐领域的热点之一。

个性化推荐需要收集和分析大量的用户数据，但同时也面临着用户隐私保护的压力。

其次，过度个性化推荐可能会导致信息过滤和信息茧房效应，限制了用户的信息获取范围。

因此，在个性化推荐服务中，隐私保护和信息多样性也是需要关注的问题。

三、舆情分析的应用电子商务平台需要及时了解用户的意见和反馈，并根据用户的反馈做出相应的调整和改进。

而舆情分析技术可以帮助电商平台实时监测和分析用户对商品、服务、品牌的评价和态度，为企业提供决策依据。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

具有更加优秀的用户体验以便留住更多的用户。根据美国电子商务周刊报道，当一个用户在一个网站停留超过１ “ ５Ｓ以上时，有９％的概率消费了 ”１而在竞争激烈的电子商就５『从ｌ，务市场中。得先机。本文将模糊理论引入现有的关系型数赢据库，以如何使用价格）检索需要的商品为例，究其可并来研
ｓｐｏｔｔｅｆｚｕｒｉｖｕｆｒａｊｓｎ．ｈａｅａｅｔｅｒａｚｔｎｐｏｅｓｆｒｄｔｂｓ，ｕｒｄｔｅｆｚｕｐｒｈｕｚｑｅｎａｅａｔｄｕｔｇＴｅｐｐｒｇｖｈｅｌａｏｒｓｏａａｅｑｅｅｚｓｙｙｌｅｉｉｉｃａｉｈｕｙ
（安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安７０５）西１０５摘要：了在当前的电子商务关系型数据库上实现数值上的模糊查询．模糊逻辑理论引入数据库的查询中，析为将分数据并建立隶属函数。而使关系型电子商务数据库在经过调整后支持数值上的模糊查询。给出了建立模糊数据从
第１８卷第９期
Ｖｏ．８１１
Ｎｏ９．
电子设计工程
ＥｌｃｒｎｉｓｇｇｎｅｉｅｔｏｃＤｅｉｎＥｎｉｅｒｎｇ
２１００年９月
Ｓｐｔ０１ｅ．２０
模糊查询在电子商务数据库查询中的应用
何浩．丽丽董
随着互联网的蓬勃发展，电子商务已经不是一个抽象的概念。电子商务已经越来越多地被应用于企业的信息化规范
中。许多纯粹的电子商务公司，ＡｚｎＥａ、ｅｇ，如ｍａｏ、ＢｙＮｗｅｇ国
ｄｔｂｓｎｈｗｄｔｅｒｓｌ．ｈｅｕｔｒｖｓｔａｈｅａｉｎｌｄｔｂｓｏｖｒｄｉｔｕｚｅａｉｎｌｄｍｂｅ，ｅａａａｅａｄｓｏｅｈｅｕｔＴｅｒｓｌｐｏｅｈｔｅｒｌｔａａａａｅｃｎｅｔｎｏｆｚｙｒｌｔａａａｔｓｓｔｏｅｏｓｈｐｒｒｎｅｉｖｒｉｌｒａｄｔｅｆａｉｉｔｉｈｒｅｆｍａｃｓｅｓｍｉ，ｅｓｂｌｙｉｈｇｅ．ｏｙａｎｈｉｓＫｅｒｓＥ－ｏｙｗｏｄ：ｃｍｍｅｃ；ｒｌｔｎａａａｅｒｅｅａｉａｄｔｂｓ；ｍｅｅｓｉｕｃｉｎ；ｕｚｅｏｌｍｂｒｈｐｆｎｔｏｆｚｙｑｒｕｙ
行性。
内的ｔｏａ．ｒ、ｕ３０ｏ等之间的竞争也是愈演愈烈。ａｂｏＯｂｇ６．ｒＣｎｃｎ作
为一个电子商务公司，பைடு நூலகம்何把客户留在网站上浏览商品是一如
库的实现过程，模糊数据库进行查询并给出实验结果。果证明由关系型数据库转为模糊数据库后性能相近。对结可
行性高。关键词：电子商务；系数据库；属函数；糊查询关隶模中图分类号：１９，Ｆｌ１３２７９Ｐ文献标识码：Ａ文章编号：６４６３（０００一０３０１７ — ２６２１）９Ｏ２ —４
ＡｂｔａｔｎｏｄｒｔｅｌｅｔｅｎｍｅｉａｕｚｕｒｎｃｒｅｔＥ— ｏｓｒｃ：Ｉｒｅｏｒａｉｈｕｒｌｆｚｙｑｅｙｉｕｒｎｃｍｍｅｃａａａｅｈｓｐｐｒｌｄｔｅｆｚｙｌｇｃｚｃｒｅｄｔｂｓ，ｔｉａｅｅｈｕｚｏｉｔｅｒｎｏｔｅｄｔｂｓｕｒ，ｎｙｅａａａｄｃｅｔｄｔｅｍｅｅｓｉｕｃｉｎＴｅｒｌｔｎ — ｏｈｏｉｔｈａａａｅｑｅａａｚｄｄｔｎｒａｅｈｍｂｒｈｐｆｎｔ．ｈｅａｉａＥｃｍｍｅｃａａａｅｙｙｌｏｏｌｒｅｄｔｂｓ
ＡｐｉａｉｎｏｕｚｅｙｉｃｍｍｅｃｔｂａｅｐｌｔｏｆｆｚｙｑｕｒｎＥ— ｏｃｒｅｄａａｓ
ＨＥＨｎ，ｏＤＯＮＧＬ－ｉｉｌ
（ｃｏｌｆＩｏｍｔｎａｄｃｎｒｌｎｉｅｉｇＵｉｒｉＡｒｉｃｕｅａｄｔｈｏｇ，＇１０５ｈｎ）Ｓｈｏｎｒａｉｎｏｔｇｎｒ，ｎｅｓｙｏｃｔｔｒｎｃｎｌｙＸｉｎ７０５，ＣｉａｏｆｏｏＥｅｎｖｔｆｈｅｅｏａ