【参考】mysql like %keyword%不走索引替代方法


  在使用msyql进行模糊查询的时候,很自然的会用到like语句,通常情况下,在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时候,查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要!

一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引):

SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%';

上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可想而知最后的效率会是这样

对比下面的写法:

SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';

这样的写法用explain解释看到,SQL语句使用了索引,搜索的效率大大的提高了!

但是有的时候,我们在做模糊查询的时候,并非要想查询的关键词都在开头,所以如果不是特别的要求,"keywork%"并不合适所有的模糊查询

这个时候,我们可以考虑用其他的方法
1.LOCATE('substr',str,pos)方法

SELECT LOCATE('xbar',`foobar`); 
    ###返回0

SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`); 
    ###返回4

SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5);
    ###返回7
备注:返回 substr 在 str 中第一次出现的位置,如果 substr 在 str 中不存在,返回值为 0 。如果pos存在,返回 substr 在 str 第pos个位置后第一次出现的位置,如果 substr 在 str 中不存在,返回值为0。

SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0

备注:keyword是要搜索的内容,field为被匹配的字段,查询出所有存在keyword的数据

2.POSITION('substr' IN `field`)方法
    position可以看做是locate的别名,功能跟locate一样

SELECT `column` FROM `table` WHERE POSITION('keyword' IN `filed`)

3.INSTR(`str`,'substr')方法

SELECT `column` FROM `table` WHERE INSTR(`field`, 'keyword' )>0

 

除了上述的方法外,还有一个函数FIND_IN_SET

FIND_IN_SET(str1,str2):
返回str2中str1所在的位置索引,其中str2必须以","分割开。

SELECT * FROM `person` WHERE FIND_IN_SET('apply',`name`);

以上方法在使用 * 时不走索引, 使用多个列时走所以.

mysql5.6中已经解决了
like %keyword% 第一个%分好的问题.但注意EXPLAIN SELECT city_id ,city FROM city
WHERE city LIKE '%xin%';   select 的列不能时* 否则不走索引.

mysql like 查不到结果 中文 查询优化的更多相关文章

  1. MYSQL一次千万级连表查询优化(一)

    摘自网上学习之用 https://blog.csdn.net/Tim_phper/article/details/78344444 概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的 ...

  2. [转]关于Navicat和MYSQL字符集不统一出现的中文乱码问题

    原文链接:关于Navicat和MYSQL字符集不统一出现的中文乱码问题 最近遇到一串关于MYSQL中文乱码的问题,问题背景是这样的: 在此之前,服务器上安装好MySQL之后就立马重新配置了字符集为ut ...

  3. ( 转 ) 优化 Group By -- MYSQL一次千万级连表查询优化

    概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个 ...

  4. MySQL 存储php中json_encode格式中文问题及解决

    MySQL 存储php中json_encode格式信息  ,遇到中文时, 会变成一堆类似uxxxx信息. 1. 原因分析:在存储到数据库时!MySQL 不会存储 unicode 字符: MySQL 仅 ...

  5. Ubuntu 15.04下MySQL 5.6.25不支持中文解决办法

    Ubuntu 15.04下MySQL 5.6.25不支持中文解决办法,apt-get install 安装的,不是源码包安装的mysql. 1 修改mysql的配置文件 /etc/mysql/conf ...

  6. Mybatis使用MySQL进行模糊查询时输入中文检索不到结果

    Mybatis使用MySQL进行模糊查询时输入中文检索时,需要在jdbcURL后增加参数   ?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8

  7. mysql操作命令梳理(4)-中文乱码问题

    在平时的mysql运维操作中,经常会碰到插入中文字段后出现乱码的情况,产生中文乱码的原因一般有:1)mysql的编码格式不对,是latin1编码.强烈推荐将mysql下的编码格式都改为utf8,因为它 ...

  8. MYSQL一次千万级连表查询优化

    概述:交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别差,因此SQL优化任务交到了我手上. 这个S ...

  9. MYSQL一次千万级连表查询优化(二) 作为一的讲解思路

    这里摘自网上,仅供自己学习之用,再次鸣谢 概述: 交代一下背景,这算是一次项目经验吧,属于公司一个已上线平台的功能,这算是离职人员挖下的坑,随着数据越来越多,原本的SQL查询变得越来越慢,用户体验特别 ...

随机推荐

  1. BZOJ4223 : Tourists

    将位置划分成$O(m)$段区间,每段最早被阻挡的时间可以用堆维护. 那么每段区间对询问的贡献独立,扫描线处理即可. 时间复杂度$O(m\log m)$. #include<cstdio> ...

  2. python实现23种设计模式

    本文源码寄方于github:https://github.com/w392807287/Design_pattern_of_python 参考文献: <大话设计模式>——吴强 <Py ...

  3. pytorch做seq2seq注意力模型的翻译

    以下是对pytorch 1.0版本 的seq2seq+注意力模型做法语--英语翻译的理解(这个代码在pytorch0.4上也可以正常跑): # -*- coding: utf-8 -*- " ...

  4. Selenium上传文件方法总结

    Web上本地上传图片,弹出的框Selenium是无法识别的,也就是说,selenium本身没有直接的方法去实现上传本地文件,这里总结了两种上传文件的方式. 一.利用Robot类处理文件上传. 其大致流 ...

  5. JAVA自学笔记14

    JAVA自学笔记14 1.正则表达式 1)是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串.其实就是一种规则.有自己的特殊应用 2)组成规则: 规则字符在java.util.rege ...

  6. JSON序列——保存修改数据

    JSON序列——保存修改数据 procedure TForm1.Button6Click(Sender: TObject); begin var delta: TynJsonDelta := TynJ ...

  7. Oralce sql (+) 补充

    Oracle  外连接 (1)左外连接 (左边的表不加限制)       (2)右外连接(右边的表不加限制)       (3)全外连接(左右两表都不加限制) 外连接(Outer Join) oute ...

  8. Cocos Creator下删除AnySDK步骤

    1.删除 frameworks/runtime-src/Classes 下的 jsb_anysdk_basic_conversions.cpp manualanysdkbindings.cpp jsb ...

  9. 弄懂JDK、JRE和JVM到底是什么 关系区别

    首先是JDKJDK(Java Development Kit) 是 Java 语言的软件开发工具包(SDK).在JDK的安装目录下有一个jre目录,里面有两个文件夹bin和lib,在这里可以认为bin ...

  10. 11、TopN实战

    1.Java版本: 1.1.取前3 package sparkcore.java; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; ...