这篇文章主要介绍MySQL中Like模糊查询速度太慢该怎么进行优化,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
1、like %keyword 索引失效,使用全表扫描。
2、like keyword% 索引有效。
3、like %keyword% 索引失效,使用全表扫描。
使用explain测试了一下:
原始表(注:案例以学生表进行举例)
-- 用户表 create table t_users( id int primary key auto_increment, -- 用户名 username varchar(20), -- 密码 password varchar(20), -- 真实姓名 real_name varchar(50), -- 性别 1表示男 0表示女 sex int, -- 出生年月日 birth date, -- 手机号 mobile varchar(11), -- 上传后的头像路径 head_pic varchar(200) );
建立索引
#create index 索引名 on 表名(列名); create index username on t_users(username);
like %keyword% 索引失效,使用全表扫描
explain select id,username,password,real_name,sex,birth,mobile,head_pic from t_users where username like '%h%';
like keyword% 索引有效。
explain select id,username,password,real_name,sex,birth,mobile,head_pic from t_users where username like 'wh%';
like %keyword 索引失效,使用全表扫描。
这个我最开始都没听说过,今天查阅了一下资料,才知道有这个宝贝东西,
instr(str,substr)
:返回字符串str串中substr子串第一个出现的位置,没有找到字符串返回0,否则返回位置(从1开始)
#instr(str,substr)方法 select id,username,password,real_name,sex,birth,mobile,head_pic from t_users where instr(username,'wh')>0 #0.00081900 #模糊查询 select id,username,password,real_name,sex,birth,mobile,head_pic from t_users where username like 'whj'; # 0.00094650
比较两个效率差距不大主要原因是数据较少,最好多准备点原始数据进行测试效果最佳
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