在使用msyql进行模糊查询的时候,很自然的会用到like语句,通常情况下,在数据量小的时候,不容易看出查询的效率,但在数据量达到百万级,千万级的时候,查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要!
一般情况下like模糊查询的写法为(field已建立索引):
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%';
上面的语句用explain解释来看,SQL语句并未用到索引,而且是全表搜索,如果在数据量超大的时候,可想而知最后的效率会是这样
对比下面的写法:
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';
这样的写法用explain解释看到,SQL语句使用了索引,搜索的效率大大的提高了!
但是有的时候,我们在做模糊查询的时候,并非要想查询的关键词都在开头,所以如果不是特别的要求,"keywork%"并不合适所有的模糊查询
这个时候,我们可以考虑用其他的方法
1.LOCATE('substr',str,pos)方法
SELECT LOCATE('xbar',`foobar`); ###返回0 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`); ###返回4 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5); ###返回7
备注:返回 substr 在 str 中第一次出现的位置,如果 substr 在 str 中不存在,返回值为 0 。如果pos存在,返回 substr 在 str 第pos个位置后第一次出现的位置,如果 substr 在 str 中不存在,返回值为0。
SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0
备注:keyword是要搜索的内容,field为被匹配的字段,查询出所有存在keyword的数据
2.POSITION('substr' IN `field`)方法
position可以看做是locate的别名,功能跟locate一样
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,还有一个函数FIND_IN_SET
FIND_IN_SET(str1,str2):
返回str2中str1所在的位置索引,其中str2必须以","分割开。
SELECT * FROM `person` WHERE FIND_IN_SET('apply',`name`);