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我必须编写一个简单的查询，在其中查找以 B 或 D 开头的人名：

SELECT s.name 
FROM spelers s 
WHERE s.name LIKE 'B%' OR s.name LIKE 'D%'
ORDER BY 1

我想知道是否有办法重写它以提高性能。所以我可以避免or和/或like？

我有一个data类型的列，json其中包含这样的 JSON 文档：

{
    "name": "foo",
    "tags": ["foo", "bar"]
}

我想将嵌套tags数组转换为连接字符串 ( 'foo, bar')。array_to_string()从理论上讲，使用该函数很容易做到这一点。但是，此功能不接受json输入。所以我想知道如何将这个 JSON 数组变成 Postgres 数组（类型text[]）？

我可能在标题中问错了问题。以下是事实：

在我们基于 Django 的站点的管理界面上进行客户查询时，我的客户服务人员一直抱怨响应速度慢。

我们使用的是 Postgres 8.4.6。我开始记录慢查询，并发现了这个罪魁祸首：

SELECT COUNT(*) FROM "auth_user" WHERE UPPER("auth_user"."email"::text) LIKE UPPER(E'%deyk%')

此查询的运行时间超过 32 秒。下面是 EXPLAIN 提供的查询计划：

QUERY PLAN
Aggregate  (cost=205171.71..205171.72 rows=1 width=0)
  ->  Seq Scan on auth_user  (cost=0.00..205166.46 rows=2096 width=0)
        Filter: (upper((email)::text) ~~ '%DEYK%'::text)

因为这是 Django ORM 从 Django Admin 应用程序生成的 Django QuerySet 生成的查询，所以我无法控制查询本身。索引似乎是合乎逻辑的解决方案。我尝试创建一个索引来加快速度，但没有任何区别：

CREATE INDEX auth_user_email_upper ON auth_user USING btree (upper(email::text))

我究竟做错了什么？我怎样才能加快这个查询？

谁能解释一下 LIKE 运算符是如何在当前数据库系统（例如 MySQL 或 Postgres）中实现的？或者指出一些解释它的参考资料？

天真的方法是检查每条记录，在感兴趣的字段上执行正则表达式或部分字符串匹配，但我有一种感觉（希望）这些系统做一些更聪明的事情。