在使用msyql進(jìn)行模糊查詢的時(shí)候，很自然的會(huì)用到like語(yǔ)句，通常情況下，在數(shù)據(jù)量小的時(shí)候，不容易看出查詢的效率，但在數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)，千萬(wàn)級(jí)的時(shí)候，查詢的效率就很容易顯現(xiàn)出來(lái)。這個(gè)時(shí)候查詢的效率就顯得很重要！

一般情況下like模糊查詢的寫(xiě)法為（field已建立索引）：

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

上面的語(yǔ)句用explain解釋來(lái)看，SQL語(yǔ)句并未用到索引，而且是全表搜索，如果在數(shù)據(jù)量超大的時(shí)候，可想而知最后的效率會(huì)是這樣

對(duì)比下面的寫(xiě)法：

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

這樣的寫(xiě)法用explain解釋看到，SQL語(yǔ)句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！

但是有的時(shí)候，我們?cè)谧瞿：樵兊臅r(shí)候，并非要想查詢的關(guān)鍵詞都在開(kāi)頭，所以如果不是特別的要求，"keywork%"并不合適所有的模糊查詢

這個(gè)時(shí)候阿里巴巴就問(wèn)到了我，如何解決上面的這個(gè)問(wèn)題？

我們可以使用下面的方法：

1.LOCATE(substr,str), LOCATE(substr,str,pos)

第一個(gè)語(yǔ)法返回substr在字符串str 的第一個(gè)出現(xiàn)的位置。第二個(gè)語(yǔ)法返回子符串 substr 在字符串str，從pos處開(kāi)始的第一次出現(xiàn)的位置。如果substr 不在str 中，則返回值為0 。

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

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

SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5);
###返回

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

備注：keyword是要搜索的內(nèi)容，field為被匹配的字段，查詢出所有存在keyword的數(shù)據(jù)

2.POSITION('substr' IN 'field')方法

position可以看做是locate的別名，功能跟locate一樣

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，還有一個(gè)函數(shù)FIND_IN_SET

FIND_IN_SET(str1,str2):

返回str2中str1所在的位置索引，其中str2必須以","分割開(kāi)。

使用like，還是使用locate position高效的前提條件是查詢的字段上面已經(jīng)建立起了索引。

關(guān)于mysql處理百萬(wàn)級(jí)以上的數(shù)據(jù)時(shí)如何提高其查詢速度的方法

最近一段時(shí)間由于工作需要，開(kāi)始關(guān)注針對(duì)Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)的select查詢語(yǔ)句的相關(guān)優(yōu)化方法。

由于在參與的實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn)當(dāng)mysql表的數(shù)據(jù)量達(dá)到百萬(wàn)級(jí)時(shí)，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時(shí)，其查詢速度簡(jiǎn)直無(wú)法容忍。

曾經(jīng)測(cè)試對(duì)一個(gè)包含400多萬(wàn)條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時(shí)間竟然高達(dá)40幾秒，相信這么高的查詢延時(shí)，任何用戶都會(huì)抓狂。因此如何提高sql語(yǔ)句查詢效率，顯得十分重要。

以下是網(wǎng)上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語(yǔ)句優(yōu)化方法：

1、應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。

2、對(duì)查詢進(jìn)行優(yōu)化，應(yīng)盡量避免全表掃描，首先應(yīng)考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設(shè)置默認(rèn)值0，確保表中num列沒(méi)有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來(lái)連接條件，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or num=20

可以這樣查詢：

select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：(不能前置百分號(hào))

select id from t where name like ‘%c%'

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會(huì)導(dǎo)致全表掃描，如：

select id from t where num in(1,2,3)

對(duì)于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會(huì)導(dǎo)致全表掃描。因?yàn)镾QL只有在運(yùn)行時(shí)才會(huì)解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問(wèn)計(jì)劃的選擇推遲到運(yùn)行時(shí)；它必須在編譯時(shí)進(jìn)行選擇。然 而，如果在編譯時(shí)建立訪問(wèn)計(jì)劃，變量的值還是未知的，因而無(wú)法作為索引選擇的輸入項(xiàng)。如下面語(yǔ)句將進(jìn)行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強(qiáng)制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應(yīng)盡量避免在 where 子句中對(duì)字段進(jìn)行表達(dá)式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應(yīng)改為:

select id from t where num=100*2

9、應(yīng)盡量避免在where子句中對(duì)字段進(jìn)行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進(jìn)行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3)='abc'–name以abc開(kāi)頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30′)=0–'2005-11-30′生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like ‘a(chǎn)bc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30′ and createdate<'2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的“=”左邊進(jìn)行函數(shù)、算術(shù)運(yùn)算或其他表達(dá)式運(yùn)算，否則系統(tǒng)將可能無(wú)法正確使用索引。

11、在使用索引字段作為條件時(shí)，如果該索引是復(fù)合索引，那么必須使用到該索引中的第一個(gè)字段作為條件時(shí)才能保證系統(tǒng)使用該索引，否則該索引將不會(huì)被使 用，并且應(yīng)盡可能的讓字段順序與索引順序相一致。

12、不要寫(xiě)一些沒(méi)有意義的查詢，如需要生成一個(gè)空表結(jié)構(gòu)：

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類(lèi)代碼不會(huì)返回任何結(jié)果集，但是會(huì)消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時(shí)候用 exists 代替 in 是一個(gè)好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語(yǔ)句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引對(duì)查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行查詢優(yōu)化的，當(dāng)索引列有大量數(shù)據(jù)重復(fù)時(shí)，SQL查詢可能不會(huì)去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female幾乎各一半，那么即使在sex上建了索引也對(duì)查詢效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時(shí)也降低了 insert 及 update 的效率，因?yàn)?insert 或 update 時(shí)有可能會(huì)重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個(gè)表的索引數(shù)最好不要超過(guò)6個(gè)，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因?yàn)?nbsp;clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲(chǔ)順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個(gè)表記錄的順序的調(diào)整，會(huì)耗費(fèi)相當(dāng)大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計(jì)為字符型，這會(huì)降低查詢和連接的性能，并會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)。這是因?yàn)橐嬖谔幚聿樵兒瓦B接時(shí)會(huì) 逐個(gè)比較字符串中每一個(gè)字符，而對(duì)于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因?yàn)槭紫茸冮L(zhǎng)字段存儲(chǔ)空間小，可以節(jié)省存儲(chǔ)空間，其次對(duì)于查詢來(lái)說(shuō)，在一個(gè)相對(duì)較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、盡量使用表變量來(lái)代替臨時(shí)表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請(qǐng)注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時(shí)表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。

22、臨時(shí)表并不是不可使用，適當(dāng)?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行?，例如，?dāng)需要重復(fù)引用大型表或常用表中的某個(gè)數(shù)據(jù)集時(shí)。但是，對(duì)于一次性事件，最好使 用導(dǎo)出表。

23、在新建臨時(shí)表時(shí)，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24、如果使用到了臨時(shí)表，在存儲(chǔ)過(guò)程的最后務(wù)必將所有的臨時(shí)表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長(zhǎng)時(shí)間鎖定。

25、盡量避免使用游標(biāo)，因?yàn)橛螛?biāo)的效率較差，如果游標(biāo)操作的數(shù)據(jù)超過(guò)1萬(wàn)行，那么就應(yīng)該考慮改寫(xiě)。

26、使用基于游標(biāo)的方法或臨時(shí)表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來(lái)解決問(wèn)題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時(shí)表一樣，游標(biāo)并不是不可使用。對(duì)小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標(biāo)通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個(gè)表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時(shí)。在結(jié)果集中包括“合計(jì)”的例程通常要比使用游標(biāo)執(zhí)行的速度快。如果開(kāi)發(fā)時(shí) 間允許，基于游標(biāo)的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的開(kāi)始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時(shí)設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無(wú)需在執(zhí)行存儲(chǔ)過(guò)程和觸發(fā)器的每個(gè)語(yǔ)句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過(guò)大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

30、盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于MySQL實(shí)現(xiàn)模糊查詢的高效方法總結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL模糊查詢方法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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