mysql中like模糊查询的优化-白红宇

mysql中like模糊查询的优化

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发布时间：2019-03-04

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数据库优化：解决百万级查询性能问题

在实际工作中，我们常常会遇到在百万级数据库中执行查询时的性能问题。尤其是在使用 LIKE 语句进行文本模糊查询时，查询速度往往会大打折扣。以下是我在实际工作中所采用的优化方法，希望能为大家提供一些参考。

如果你发现查询中的字段 "b" 通常以 "haha" 开头，那么可以通过在数据库表中增加索引（可以是联合索引，也可以是普通索引，具体情况具体分析）来优化查询效率。修改后的查询语句如下：

SELECT a FROM news WHERE b LIKE 'haha%' ORDER BY time LIMIT 100;

这种方法的优势在于，减少了数据库需要扫描的数据量，从而显著提升了查询速度。

如果你的数据库使用的是 MyISAM 引擎，并且无法更换数据库引擎，那么可以采取以下优化方案：

将字段 "b" 设为全文索引（FULLTEXT INDEX）；

将字段 "time" 设为普通索引（普通索引）。

修改后的查询语句如下：

SELECT a FROM news WHERE b LIKE '%haha%' ORDER BY time LIMIT 100;

这种方法的优势在于，通过全文索引的支持，数据库可以更高效地处理 LIKE 语句，尤其是当搜索模式较长时。

如果上述两种方法并不适用于你的场景，那么可以尝试将 LIKE 语句的逻辑移至应用程序层面来处理。具体来说，可以通过在 Java 程序中对数据进行分批量筛选。例如：

在 Java 程序中读取数据库中的部分数据；

使用 LIKE 语句进行筛选；

如果筛选结果为空，则继续读取下一批数据；

直到找到足够的数据或完成查询。

这种方法的优势在于，通过将完整表扫描改为分批处理，可以有效减少数据库的负载压力。

在实际工作中，除了以上方法之外，还可以参考以下数据库查询优化原则：

减少字段数量：在 WHERE 条件中尽量减少字段数量，尤其是大字段（如 TEXT、LONGTEXT 等）的使用。

使用索引：对于常用查询字段，建议创建索引。尤其是当查询中包含在 WHERE 条件中的字段时。

避免使用 LIKE：在大型数据库中，LIKE 语句通常会对性能产生较大影响。如果不必要，可以考虑替换为更高效的查询方式。

使用限制条件：在 ORDER BY 和 LIMIT 语句中，尽量使用限制条件，以减少排序操作的数据量。

如果在查询中包含超大类型字段（如 LONGTEXT），建议采取以下优化措施：

优先查询小字段：在 WHERE 条件中优先查询小字段（如 ID、日期等），然后再根据这些字段来查询大字段。

避免在索引列上使用 LIKE：在使用 LIKE 运算符时，尽量避免在索引列上进行查询，这样可以减少索引覆盖的开销。

通过以上方法，我们可以显著提升数据库查询性能。希望这些优化方法能为你的数据库查询效率提供帮助！

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