常規(guī)like的使用限制：

1. like %keyword ：索引失效，使用全表掃描。但可以通過翻轉(zhuǎn)函數(shù)+like前模糊查詢+建立翻轉(zhuǎn)函數(shù)索引=走翻轉(zhuǎn)函數(shù)索引，不走全表掃描。

2. like keyword% ：索引有效。

3. like %keyword% ：索引失效，也無法使用反向索引。

MySql使用內(nèi)置函數(shù)實現(xiàn)模糊查詢：

1. 使用locate()方法
1.1.普通用法：

SELECT `column` from `table` where locate('keyword', `condition`)>0? ? 類似于 java 的 indexOf();不過 locate() 只要找到返回的結(jié)果都大于0(即使是查詢的內(nèi)容就是最開始部分)，沒有查找到才返回0；
1.2. 指定其實位置：
SELECT LOCATE('bar', 'foobarbar',5); --> 7

? ? 從foobarbar的第五個位置開始查找?

2.使用instr()函數(shù) (據(jù)說是locate()的別名函數(shù))

SELECT `column` from `table` where instr(`condition`, ‘keyword’ )>0? ? 唯一不同的是 查詢內(nèi)容的位置不同，見SQL語句中過的keyword

3.使用position()方法

? ?據(jù)說也是locate()方法的別名函數(shù)，功能一樣?

SELECT `column` from `table` where position(‘keyword’ IN `condition`)? ?不過它不再是通過返回值來判斷，而是使用關(guān)鍵字in

4.使用find_in_set()函數(shù)
? ?如： find_in_set(str,strlist)，strlist必須要是以逗號分隔的字符串
? ?如果字符串str是在的strlist組成的N子串的字符串列表，返回值的范圍為1到N

SQL> SELECT FIND_IN_SET('b','a,b,c,d'); +---------------------------------------------------------+ | SELECT FIND_IN_SET('b','a,b,c,d') | +---------------------------------------------------------+ | 2 | +---------------------------------------------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 總結(jié)： locate、position 和 instr 的差別只是參數(shù)的位置不同，同時locate 多一個起始位置的參數(shù)外，兩者是一樣的。
find_in_set()是個比較特殊的存在，但它們都是返回要查找的子字符串 在 指定字符串中的位置。速度上前3個比用 like 稍快了一點(不過這四個函數(shù)都不能使用索引，這是個遺憾)。

查詢%xx的記錄優(yōu)化

select count(c.c_ply_no) as COUNT from Policy_Data_All c, Item_Data_All i where c.c_ply_no = i.c_ply_no and i.C_LCN_NO like '%245' 在執(zhí)行的時候，執(zhí)行計劃顯示，消耗值，io值，cpu值均非常大，原因是like后面前模糊查詢導(dǎo)致索引失效，進(jìn)行全表掃描。

解決方法：

? ? 這種只有前模糊的sql可以改造如下寫法

select count(c.c_ply_no) as COUNT from Policy_Data_All c, Item_Data_All i where c.c_ply_no = i.c_ply_no and reverse(i.C_LCN_NO) like reverse('%245')使用翻轉(zhuǎn)函數(shù)+like前模糊查詢+建立翻轉(zhuǎn)函數(shù)索引=走翻轉(zhuǎn)函數(shù)索引，不走全掃描。有效降低消耗值，io值，cpu值這三個指標(biāo)，尤其是io值的降低。

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/archermeng/p/7537257.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的MySql模糊查询的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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