数据库优化|查询技巧|mysql模糊查询语句，mysql中模糊查询语句详解与用法

🔍 MySQL模糊查询全攻略：告别慢查询，效率翻倍！

场景引入：
凌晨3点，你正喝着第5杯咖啡☕，突然接到老板电话：“用户说搜索名字带‘张’的订单要10秒才能出结果！立刻修复！” 你盯着满屏的LIKE '%张%'语句陷入沉思——是时候彻底搞懂MySQL模糊查询的优化艺术了！

基础篇：MySQL模糊查询三板斧

LIKE 基础语法

-- 匹配以"科技"开头 (使用索引✅)
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '科技%';
-- 匹配包含"手机" (全表扫描⚠️)
SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%手机%';
-- 匹配第二个字是"想" (全表扫描⚠️)
SELECT * FROM books WHERE title LIKE '_想%';

📌 性能真相：

• 只有'关键词%'能利用索引（最左前缀原则）
• '%关键词%'和'_关键词%'会导致全表扫描

特殊字符转义

当搜索"50%折扣"这类含通配符的内容时：

-- 错误示范 ❌
SELECT * FROM ads WHERE text LIKE '%50%%';
-- 正确姿势 ✅
SELECT * FROM ads WHERE text LIKE '%50\%%' ESCAPE '\';

REGEXP 正则查询

适合复杂模式匹配，但性能较差：

-- 查找包含"华为"或"小米"的商品
SELECT * FROM phones 
WHERE model REGEXP '华为|小米';
-- 匹配以数字开头的订单号
SELECT * FROM orders 
WHERE order_no REGEXP '^[0-9]';

进阶优化：让模糊查询飞起来 🚀

强制索引提示

当优化器犯傻时手动干预：

SELECT * FROM users FORCE INDEX(idx_username) 
WHERE username LIKE '王%';

覆盖索引技巧

避免回表操作，效率提升50%+：

-- 普通查询（需回表）
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE '张%';
-- 优化版（仅用索引）
SELECT id, name FROM employees 
WHERE name LIKE '张%';

分词索引方案

对于中文搜索，可用NGRAM分词：

ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX ft_idx_content(content) 
WITH PARSER ngram;
SELECT * FROM articles 
WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库优化' IN BOOLEAN MODE);

避坑指南 ⚠️

1. NULL值陷阱：

   -- 不会返回name为NULL的记录！
   SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张%';

2. 编码问题：
   UTF8mb4下_可能匹配多个字符（如emoji👨👩👧👦算1个字符但占多个字节）

   

3. 隐式转换：

   -- 索引失效案例（id是整型）
   SELECT * FROM orders WHERE id LIKE '123%';

性能对比实验 🔬

💡 终极建议：

• 高频搜索字段考虑ES或专有搜索引擎
• 定期执行ANALYZE TABLE更新统计信息
• 必要时用缓存层缓解模糊查询压力

现在你可以优雅地回复老板：“优化已上线，查询时间从10秒降到0.1秒！” 🎉 （然后补个觉吧）