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MySQL中like模糊查询如何优化?

news 来源：原创 2025/8/26 19:37:12

大家好，我是锋哥。今天分享关于【MySQL中like模糊查询如何优化?】面试题。希望对大家有帮助；

MySQL中like模糊查询如何优化?

1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网

在 MySQL 中，LIKE 模糊查询虽然非常常见，但通常会影响查询的性能，尤其是在数据量较大时。为了优化 LIKE 查询，减少查询的开销，可以采取以下几种方法：

1. 使用前缀匹配（避免 `%` 开头）

当 LIKE 查询中模式以 % 开头时，MySQL 无法使用索引，因为它无法确定从哪里开始搜索。这会导致全表扫描，从而严重影响性能。

不推荐：
```
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john';
```
优化：如果可能，尽量避免以 % 开头的查询，而是使用前缀匹配。这样 MySQL 可以利用索引进行优化。
```
SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'john%';
```
- 使用前缀匹配时，MySQL 可以利用索引（如果列上有索引），从而加速查询。

2. 使用全文索引（FULLTEXT）

如果你的查询模式包含的是大量文本数据，考虑使用 全文索引 (FULLTEXT)。这可以显著提高文本搜索的性能，尤其适用于大规模的文本字段搜索。
- 适用范围：CHAR, VARCHAR 和 TEXT 类型的字段。
- 全文索引优化查询时，MATCH() 和 AGAINST() 语法比 LIKE 更高效。
创建全文索引：
```
ALTER TABLE users ADD FULLTEXT(name);
```
使用全文索引查询：
```
SELECT * FROM users WHERE MATCH(name) AGAINST ('john' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
```
- 注意：FULLTEXT 索引适用于自然语言模式或布尔模式的查询，通常能比 LIKE 更高效，尤其是在处理大量文本数据时。

3. 使用 `REGEXP` 替代复杂的 `LIKE`

如果你的查询需要进行复杂的模式匹配，REGEXP（正则表达式）有时比 LIKE 更灵活，虽然在某些情况下性能上也可能较差。为了提高效率，可以优化正则表达式或考虑其他替代方案。

4. 使用索引优化查询

为了提高 LIKE 查询的效率，确保查询字段上有索引。如果查询的是一个大表中的字段，创建索引可以显著提升性能。

创建索引：
```
CREATE INDEX idx_name ON users(name);
```
- 前缀索引：如果你的查询只是检查字段的前几个字符，可以使用前缀索引来优化性能。比如在 VARCHAR(255) 字段上建立一个只索引前 10 个字符的索引。
```
CREATE INDEX idx_name_prefix ON users(name(10));
```

5. 避免使用 `LIKE` 查询中的通配符 `%`

尽量避免使用 % 通配符，因为它会导致全表扫描。尽量使用明确的查询条件。例如：
- LIKE 'john%' 比 LIKE '%john%' 更容易利用索引，尤其是在大表中。

6. 结合 `LEFT()` 或 `SUBSTRING()` 进行字段截取

在一些特定的场景中，如果你只需要查询字段的前几个字符，可以使用 LEFT() 或 SUBSTRING() 来加速查询。
```
SELECT * FROM users WHERE LEFT(name, 4) = 'john';
```
这种方式可以提高效率，因为它避免了使用 % 通配符。

7. 调整 `innodb_ft_min_token_size`（如果使用全文索引）

在使用 MySQL 的全文索引时，如果查询内容是短词或者需要查询更短的单词，可以通过调整 innodb_ft_min_token_size 参数来优化全文索引的性能。
- 默认情况下，MySQL 对全文索引的最小单词长度有限制（默认值是 4）。你可以将其调整为较小的值来优化查询。
```
SET GLOBAL innodb_ft_min_token_size = 3;
```

8. 考虑分表或分区表

如果表非常大，考虑对表进行分区或分表处理。这有助于减小查询的范围，从而提高 LIKE 查询的效率。分表或分区能够显著提升特定查询的性能，尤其是在查询时涉及大量数据时。

9. 避免过多的 `OR` 语句

在多个条件的 LIKE 查询中，如果使用多个 OR 语句，可能会导致性能问题。可以尝试使用 IN 或 JOIN 替代多个 LIKE，或者尽量将条件限制在更小的范围内。

总结

LIKE 查询的性能优化主要通过以下几种方式进行：

尽量避免使用 % 开头的 LIKE 查询。
使用全文索引（FULLTEXT）来优化文本搜索。
使用前缀索引来加速以特定前缀开头的 LIKE 查询。
使用正则表达式或其他方法替代复杂的 LIKE 查询。
调整数据库配置（如 innodb_ft_min_token_size）来优化全文索引的使用。

通过这些方法，可以在 MySQL 中对 LIKE 查询进行有效的优化，提升查询效率。

MySQL中like模糊查询如何优化?

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1. 使用前缀匹配（避免 % 开头）

2. 使用全文索引（FULLTEXT）

3. 使用 REGEXP 替代复杂的 LIKE

4. 使用索引优化查询

5. 避免使用 LIKE 查询中的通配符 %

6. 结合 LEFT() 或 SUBSTRING() 进行字段截取

7. 调整 innodb_ft_min_token_size（如果使用全文索引）

8. 考虑分表或分区表

9. 避免过多的 OR 语句

总结

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1. 使用前缀匹配（避免 `%` 开头）

3. 使用 `REGEXP` 替代复杂的 `LIKE`

5. 避免使用 `LIKE` 查询中的通配符 `%`

6. 结合 `LEFT()` 或 `SUBSTRING()` 进行字段截取

7. 调整 `innodb_ft_min_token_size`（如果使用全文索引）

9. 避免过多的 `OR` 语句