MySQL中LIKE操作在数据量增大时易出现性能问题，可通过以下方法优化：使用前缀匹配：避免使用前导通配符%，因为带有前导通配符的LIKE查询会使MySQL无法利用索引，导致全表扫描。例如，将SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%John%';改写为SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%';，这样MySQL就...
mysql. like性能优化
MySQL中LIKE操作在数据量增大时易出现性能问题，可通过以下方法优化：
使用前缀匹配：避免使用前导通配符%，因为带有前导通配符的LIKE查询会使MySQL无法利用索引，导致全表扫描。例如，将SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%John%';改写为SELECT * FROM users WHERE name LIKE 'John%';，这样MySQL就能有效利用索引，显著提高性能。利用全文索引：对于包含大量文本且需使用LIKE '%text%'的场景，可考虑使用全文索引。全文索引适合大文本字段（如TEXT或VARCHAR）。首先建立全文索引，如ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);，然后使用MATCH函数进行查询，如SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, content) AGAINST('text' IN NATURAL LANGUAGE MODE);，能避免全表扫描，提升性能和灵活性。选择合适的数据类型：对于经常需通过LIKE搜索的字段，使用CHAR或VARCHAR，避免使用TEXT类型，因为TEXT对索引支持有限，合适的数据类型可提升查询性能。利用覆盖索引：创建只包含需要查询字段的索引，当LIKE只查询索引列时，数据库将直接从索引中获取数据，无需访问表。例如，创建索引CREATE INDEX idx_name ON users(name);，然后执行查询SELECT name FROM users WHERE name LIKE 'John%';，可使查询更高效。采用分区表策略：对于非常大的数据集，可使用分区表。通过对表进行分区，能降低查询范围，提升LIKE查询的性能，如CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(100), ...) PARTITION BY HASH(id) PARTITIONS 4;，适合具有随机访问模式的大表。2025-04-15
