mysql like性能优化

网上很多优化like的方法，无非下面几种，抄来抄去的。

我用213万条数据，每条数据50个字段左右（用的真实的生产环境的mysql数据库，和真实的生产环境的数据），做了性能测试；时间记录的次数不多，但是基本都做了10次左右，时间误差不大的，就只记录了3次，结果如下：

结论：

1.LOCATE，INSTR，REGEXP三个函数，效果在like面前没有任何优势。（那些说有明显优势的，难道是用远超213万条数据测试出来的？）

2.效果好坏，取决于能不能用上索引。

3.like,如果要用，那用左匹配，效果是最好的，因为可以用上索引，其他的方式，索引会失效的，速度自然很低。

4.并没有发现什么有效的优化方式。

5.搜索业务，数据量大，不如直接用专业的搜索引擎，比如es之类的。

-- 6015ms   5996ms  6008ms  不用索引

SELECT * FROM `ent_file` WHERE `ent_name` LIKE CONCAT('%','奥的斯','%');

EXPLAIN SELECT * FROM `ent_file` WHERE `ent_name` LIKE CONCAT('%','飞鸣','%');

-- 5975ms  6037ms  5987ms  不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` WHERE `ent_name` LIKE CONCAT('%','有限公司');

-- 2ms 2ms 用索引
SELECT * FROM `ent_file` WHERE `ent_name` LIKE CONCAT('杭州飞鸣','%');
-- 2ms 2ms  用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` WHERE `ent_name` LIKE CONCAT('浙江君时','%');



-- 6265ms  6209ms  不用索引
SELECT * FROM `ent_file` a WHERE LOCATE('杭州飞鸣',a.`ent_name` ) > 0;

-- 6289ms   6234ms  不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` a WHERE LOCATE('奥的斯',a.`ent_name` ) > 0;


-- 6322ms   6377ms  不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` a WHERE INSTR(a.`ent_name`,'奥的斯') > 0;



-- 5ms 3ms 31ms 4ms  不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` a WHERE a.`ent_name`  REGEXP '^杭州' ;

-- 87ms 78ms 75ms  不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` a WHERE a.`ent_name`  REGEXP '有限责任公司$' ;

- 6056ms  6032ms 不用索引
EXPLAIN  SELECT * FROM `ent_file` a WHERE a.`ent_name`  REGEXP '集团$' ;

-- 这个reverse方式，效果也不明显
SELECT * FROM `ent_file` a WHERE REVERSE(a.`ent_name`) LIKE REVERSE(CONCAT('%','奥的斯')) or a.`ent_name` LIKE CONCAT('奥的斯','%');


-- 表级锁 情况
SHOW STATUS LIKE 'table%';
-- 行级锁 情况
SHOW STATUS LIKE 'innodb_row_lock%';

-- 进程列表
SHOW PROCESSLIST ;

SHOW STATUS ;

最后

以上就是闪闪小蚂蚁为你收集整理的mysql like性能优化的全部内容，希望文章能够帮你解决mysql like性能优化所遇到的程序开发问题。

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