本文主要是介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
《MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现》:本文主要介绍MySQL索引的优化之LIKE模糊查询功能实现,本文通过示例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友一起看看吧...
在使用mysql进行模糊查询时,LIKE语句的性能可能会受到较大影响,尤其是在数据量较大的情况下。
但本质上,用like进行模糊查询,只有以下三种情况:
- 前缀匹配:如果模糊查询是前缀匹配(如 LIKE '%abc' ),MySQL可以使用索引来加速查询。确保在相关列上创建了索引
- 后缀匹配:对于后缀匹配(如LIKE 'abc%'),MySQL无法使用普通的B-tree索引。可以考虑使用反向索引(Reverse Index)或全文索引(Full-Text Index)
- 中间匹配:对于中间匹配(如LIKE '%abc%'),MySQL也无法使用普通的B-tree索引。全文索引或搜索引擎(如Elasticsearcha)可能是更好的选择。
一、前缀匹配优化
前缀匹配(如LIKE 'abc%')可以使用B-tree索引,因此性能较好。确保在相关列上创建索引
示例:
-- 创建表 CREATE TABLE users ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(255) NOT NULL ); -- 插入数据 INSERT INTO users (username) VALUES ('john_doe'), ('jane_doe'), ('aljavascriptice'), ('bob'), ('john_smith'); -- 创建索引 CREATE INDEX idxphp_username ON users(username); -- 前缀匹配查询 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username LIKE 'john%';
- 执行计划分析
- 如果使用了索引,EXPLAIN结果中的key列会显示idx_username,表明查询使用了索引
- type会显示range,表示使用了索引范围扫描
二、后缀匹配优化
后缀匹配(如LIKE '%abc'),无法直接使用B-tree索引,可以通过反转字符串并创建索引来优化
示例:
-- 添加反转列 ALTER TABLE users ADD COLUMN reversed_username VARCHAR(255); -- 更新反转列数据 UPDATE users SET reversed_username = REVERSE(username); -- REVERSE('helloNnMFdC') 的结果是 'olleh' -- 创建反转列索引 CREATE INDEX idx_reversed_username ON users(reversed_username); -- 后缀匹配查询(转换为前缀匹配) EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE reversed_username LIKE REVERSE('doe') + '%';
- 执行计划分析
- 查询反转后的列时,EXPLAIN结果中的key列会显示idx_reversed_username,表明使用了索引
- type列会显示range,表示使用了索引范围扫描
三、中间匹配优化
中间匹配(如LIKE '%abc%')无法使用B-tree索引。可以考虑使用全文索引或外部搜索引擎
示例(使用全文索引)
-- 创建全文索引 CREATE FULLTEXT INDEX idx_username_fulltext ON users(username); -- 全文索引查询 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE MATCH(username) AGAINST('doe');
- 执行计划分析:
- EXPLAIN结果中的key列会显示idx_username_fulltext,表明使用了全文索引
- type列会显示fulltext,表示使用了全文索引
四、覆盖索引优化
如果查询只需要返回索引列,可以使用覆盖索引(Covering index),避免回表操作
示例:
-- 创建覆盖索引 CREATE INDEX idx_username_covering ON users(username, id); -- 覆盖索引查询 EXPLAIN SELECT username FROM users WHERE username LIKE 'john%';
五、减少查询范围
通过其他条件缩小查询范围,减少模糊查询的数据量
示例:
-- 假设有一个注册时间列 ALTER TABLE users ADD COLUMN registered_at DATETIME; -- 插入数据 UPDATE users SET registered_at = NOW() - INTERVAL FLOOR(RAND() * 365) DAY; -- 缩小查询范围 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE registered_at > '2023-01-01' AND username LIKE 'john%';
- 执行计划分析
- EXPLAIN结果中的key列会显示idx_username,表明使用了索引
- rows列的值会减少,表明查询范围缩小
六、避免通配符开头
尽量避免在LIKE语句中使用通配符开头(如%abc),因为这种查询无法使用索引
示例:
-- 不推荐的查询 EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%doe'; -- 优化后的查询(使用全文索引) EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE MATCH(username) AGAINST('doe');
- 执行计划分析:
- 不推荐的查询中,
type
列会显示ALL
,表示全表扫描。 - 优化后的查询中,
type
列会显示fulltext
,表示使用了全文索引。
- 不推荐的查询中,
七、使用外部搜索引擎
对于复杂的模糊查询需求,尤其是大数据量场景,可以使用外部搜索引擎(如Elatsticsearch)
示例
- 将数据同步到Elasticsearch。
- 使用Elasticsearch进行模糊查询。
八、分区表优化
如果数据量非常大,可以使用分区表(Partitioning),来较少每次查询需要扫描的数据量
示例:
-- 创建分区表 CREATE TABLE users_partitioned ( id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, username VARCHAR(255) NOT NULL, registered_at DATETIME ) PARTITION BY RANGE (YEAR(registered_at)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (2020), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (2021), jsPARTITION p2 VALUES LESS THAN (2022), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (2023), PARTITION p4 VALUES LESS THAN MAXVALUE ); -- 插入数据 INSERT INTO users_partitioned (username, registered_at) SELECT username, registered_at FROM users; -- 分区表查询 EXPLAIN SELECT * FROM users_partitioned WHERE registered_at > '2023-01-01' AND username LIKE 'john%';
- 执行计划分析:
EXPLAIN
结果中的partitions
列会显示查询涉及的分区,表明查询只扫描了部分数据。
九、缓存结果
如果模糊查询的结果不经常变化,可以将查询结果缓存起来,减少数据库的查询压力
示例:
python- 使用Redis缓存查询结果
- 设置缓存的过期时间,确保数据的时效性
总结
通过以上方法,可以显著优化MySQL中LIKE
模糊查询的性能。根据具体的业务需求和数据特点,选择合适的优化策略:
- 前缀匹配:使用普通索引。
- 后缀匹配:使用反转索引。
- 中间匹配:使用全文索引或外部搜索引擎。
- 大数据量:使用分区表或外部搜索引擎。
- 高频查询:使用缓存。
注:了解MySQL-MATCH ... AGAINST工具参考MySQL-MATCH ... AGAINST工具
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