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mysql中like模糊查询的优化
阅读量:344 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1260 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

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。

优化方法一:精准匹配

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。

优化方法二:全文索引与专用索引

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。

    优化方法三:分批量处理

    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。

    数据库查询优化建议

    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。
  • PS:大字段查询优化

    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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