mysql模糊查询效率

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文章目录：

• 1、MySQL高效实现模糊查询--28条优化建议
• 2、分析为什么mysql中like模糊查询效率低
• 3、MySQL的下划线模糊查询原理和方法详解mysql下划线模糊查询
• 4、MySQL数据库挑战如何高效处理一亿查询mysql一亿查询

MySQL高效实现模糊查询--28条优化建议

1、设置NOCOUNT参数以减少客户端消息的发送。2 避免返回大量数据给客户端，优化大数据查询。30. 减少大事务操作，提高并发能力。通过这28条建议，可以在MySQL中显著提高模糊查询的效率和性能，优化数据库查询语句，确保在处理大规模数据时依然高效稳定。

2、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

3、MySQL模糊查询的实用技巧全览，涵盖正则表达式、通配符和内置函数等方法。常规情况下，我们常用LIKE操作符配合%通配符进行模糊搜索，如`SELECT * from table where urname like %陈哈哈% and hobby like %牛%`。实际上，MySQL模糊匹配的手段远不止于此。首先，通配符的使用十分灵活。

4、LIKE查询是一种模糊查询，会使MySQL进行全表扫描，对性能影响比较大。如果需要使用模糊查询，可以考虑使用全文索引或者将LIKE查询条件缩小范围。例如，我们有一个用户表，需要查询姓名中包含“李”的所有用户。我们可以利用MySQL的正则表达式支持，使用“^李”查询所有姓“李”的用户，避免全表扫描。

5、在MySQL中，我们可以使用JOIN关键字实现多张表的联查。而当我们需要连接三张或以上的表时，可以通过嵌套多个JOIN语句来实现，也可以使用MySQL中提供的JOIN语法简化操作。我们假设要查询所有用户的姓名、名称和角色名称，并将结果按照名称升序排列。

6、模糊查询语句通常比正则查询语句要慢，因此在大量数据查询或关键字复杂的情况下，建议使用正则表达式实现匹配。 当使用通配符查询时，如果被查询的列没有建立索引，将会造成全表扫描，严重影响查询效率，因此建议在对列建立索引后，再进行模糊查询。

分析为什么mysql中like模糊查询效率低

1、所以，照成mysql中like查询效率低下的原因是：在有些情况下，like查询使用不到索引，会扫描全表。最后，补充一下，like语句有时候也是可以用到索引的，如下图，如果我们查询的时候写成“like dd_或者like dd%”，这样是可以用到索引的，此时的查询速度也会相对的快一点。

2、MySQL的模糊查询主要通过两个函数实现：LIKE和LOCATE。然而，在InnoDB索引中，使用%字符会导致索引失效，这限制了模糊查询的效率。对于需要进行全文查找的场景，如搜索引擎和电子商务的查询需求，InnoDB的全文检索功能提供了另一种高效解决方。

3、分析explain计划，发现索引失效。原因：MySQL B+树索引结构在模糊查询时会失效，尤其在使用LIKE的通配符%时。时间分析：查询耗时90ms，随着数据量增加，耗时会持续增长。解决方：针对小量数据，采用MySQL全文索引；针对大量数据或者全文索引性能不理想，则考虑使用Elasticarch。

4、MySQL中，当使用LIKE操作符以%开头进行模糊查询时，索引的效率可能会受到影响。具体表现如下：失效场景：当查询条件以%开头，如`SELECT * FROM table WHERE column LIKE %key%`，MySQL无法使用索引进行预匹配，因为%通配符会匹配任意字符序列。

MySQL的下划线模糊查询原理和方法详解mysql下划线模糊查询

1、下划线模糊查询的实现原理就是对查询条件使用LIKE语句，并将下划线作为通配符使用。例如：SELECT * FROM student WHERE name LIKE 张_；上述语句可以查询所有姓“张”的两个字的名字，下划线代表了名字的第二个字。

2、MySQL中，下划线”_”是一个通配符，表示匹配一个任意的字符。例如，当我们需要按照某个名称进行模糊匹配，但是不确定某些字符的值，我们可以通过在查询语句中加入”_”进行匹配。

3、这里使用了转义符“\”来将下划线字符转义为普通字符，然后使用LIKE关键字和通配符“%”进行查询。 查询那些名字中第二个字符为“a”的学生：SELECT * FROM students WHERE name LIKE _a%；这里使用了通配符“_”来匹配一个字符，然后使用LIKE关键字和通配符“%”进行查询。

4、方法一：使用转义符号 MySQL使用反斜杠（\）作为转义符号。在使用下划线（_）进行模糊匹配时，我们可以通过在下划线前加上反斜杠（\_）来转义下划线本身。

5、提高查询效率：使用下划线索引可以加速查询，因为它们允许MySQL跳过不需要扫描的行，快速定位需要查询的行。如果一个表具有大量的数据，这一点尤为重要。降低I/O开销：使用下划线索引的表会在其索引上缓存所需的数据，并在查询时进行快速查询。

MySQL数据库挑战如何高效处理一亿查询mysql一亿查询

对于一亿条数据的查询场景，数据库分区技术也是一种有效的解决方。数据库分区技术可以将一个大表分割成多个子表，每个子表都可以单独进行管理，可以提高查询效率。在使用数据库分区技术时，需要注意以下几点：（1）尽量使用HASH分区 在使用数据库分区技术时，HASH分区通常比其他分区方式更加高效。

正确的选择索引。索引是数据库非常重要的优化手段之一。正确的索引选择能够让查询数据的速度大幅提高。但是，如果索引被选择不当，也会降低查询效率甚至导致数据库崩溃。因此，在选择索引时，需要权衡其中的利弊，同时，基于数据的结构和查询规则可以测试一下不同的索引来确定哪个索引对查询更有利。

优化查询语句：尽量避免在where子句中对字段进行函数运算，以及对字段进行类型转换处理。（2）优化索引使用：索引是数据库建表的重要一环，正确使用索引可以加快查询速度。（3）合理使用分区表：分区是MySQL1和以上版本支持的功能，可以将单表数据分拆到多个磁盘上，提高磁盘读写的效率。

分区表是将一张表分成多个分区表的一种方法，分别存储每个分区的数据。分区表可以提高查询速度、快速更新数据、异步并行处理数据和实现数据安全等功能。分区表功能可以将一张包含一亿条数据的表分为若干个比较小的表，从而减少每次修改的数据量。

选择合适的排序算法 排序算法是数据排序中最重要的因素之一。对于MySQL的亿条数据，选择适当的排序算法可以非常有效地减少排序的时间和资源。在MySQL中，通常使用快速排序或归并排序来处理大数据的排序问题。快速排序在大数据时效率更高，而归并排序在数据较小的情况下表现更为优异。

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