mysql like怎么优化

在 MySQL 数据库中，LIKE 操作通常用于模糊搜索，可以配合通配符使用以匹配特定模式的字符串，随着数据量的增加，LIKE 查询可能会导致性能下降，特别是当使用通配符（如 '%'）开头的时候，为了优化 MySQL 中的 LIKE 操作，以下是一些策略：

1. 限制返回结果的数量

使用 LIMIT 子句来限制返回的结果数量，这可以减少查询处理的数据量，并提高性能。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE 'pattern' LIMIT 10;

2. 使用全文索引

LIKE 语句用于全文搜索，考虑使用 FULLTEXT 索引而不是普通的 B-Tree 索引，FULLTEXT 索引可以大幅提高包含自然语言文本的列的搜索效率。

创建全文索引：

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT(column_name);

使用全文搜索：

SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('pattern');

3. 避免使用通配符开头

LIKE 查询中使用 '%' 作为开头是最慢的，因为它不能使用索引并且需要扫描整个表，如果可能，尝试将 '%' 放到模式的末尾。

4. 使用索引

确保在 LIKE 操作中使用的列上建立了适当的索引，B-Tree 索引可以加速查找速度，但只有在模式不使用前导 '%' 时才有效。

5. 分析查询

使用 EXPLAIN 关键字来分析查询的执行计划，找出瓶颈并进行针对性优化。

EXPLAIN SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%pattern';

6. 优化数据模型

在某些情况下，可以通过调整数据模型来优化 LIKE 查询，如果经常根据某个字段的部分内容来查询，可以将该字段拆分成多个部分并分别存储，以便可以使用前缀匹配。

7. 考虑使用其他技术

对于复杂的文本搜索需求，可以考虑使用专门的搜索引擎如 Elasticsearch 或 Solr，它们为全文搜索提供了更高效和灵活的解决方案。

8. 缓存结果

对于重复执行且结果集变动不大的 LIKE 查询，可以使用缓存来存储结果集，减少数据库的压力。

9. 使用 ngram 全文解析器

MySQL 5.7 及以上版本支持 ngram 全文解析器，它允许对中文、日文等非拉丁字符进行全文搜索，通过创建 ngram 解析器，可以提高这些语言字符的模糊搜索性能。

创建 ngram 全文解析器：

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT(column_name) WITH PARSER ngram;