在使用msyql進行模糊查詢的時候，很自然的會用到like語句，通常情況下，在數(shù)據(jù)量小的時候，不容易看出查詢的效率，但在數(shù)據(jù)量達到百萬級，千萬級的時候，查詢的效率就很容易顯現(xiàn)出來。這個時候查詢的效率就顯得很重要！

一般情況下like模糊查詢的寫法為（field已建立索引）：

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

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

對比下面的寫法：

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

這樣的寫法用explain解釋看到，SQL語句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！

但是有的時候，我們在做模糊查詢的時候，并非要想查詢的關鍵詞都在開頭，所以如果不是特別的要求，"keywork%"并不合適所有的模糊查詢

這個時候阿里巴巴就問到了我，如何解決上面的這個問題？

我們可以使用下面的方法：

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

第一個語法返回substr在字符串str 的第一個出現(xiàn)的位置。第二個語法返回子符串 substr 在字符串str，從pos處開始的第一次出現(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。

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。

關于mysql處理百萬級以上的數(shù)據(jù)時如何提高其查詢速度的方法

最近一段時間由于工作需要，開始關注針對Mysql數(shù)據(jù)庫的select查詢語句的相關優(yōu)化方法。

由于在參與的實際項目中發(fā)現(xiàn)當mysql表的數(shù)據(jù)量達到百萬級時，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，其查詢速度簡直無法容忍。

曾經(jīng)測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執(zhí)行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。

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

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

2、對查詢進行優(yōu)化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有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 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，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、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)

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，否則會導致全表掃描，如：

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

對于連續(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)，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num=@num

可以改為強制查詢使用索引：

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

8、應盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2=100

應改為:

select id from t where num=100*2

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

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

應改為:

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“=”左邊進行函數(shù)、算術運算或其他表達式運算，否則系統(tǒng)將可能無法正確使用索引。

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

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：

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

這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應改成這樣：

create table #t(…)

13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

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

用下面的語句替換：

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

14、并不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據(jù)表中數(shù)據(jù)來進行查詢優(yōu)化的，當索引列有大量數(shù)據(jù)重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，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的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應用系統(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計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(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 ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(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、盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

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

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

23、在新建臨時表時，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，應先create table，然后insert。

24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應該考慮改寫。

26、使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27、與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標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、在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(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)量過大，應該考慮相應需求是否合理。

30、盡量避免大事務操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

總結

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

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