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使用LIKE '%通配符'会因B-tree索引无法支持后缀匹配而导致全表扫描，解决方法包括：1. 采用全文检索（如MySQL FULLTEXT、PostgreSQL GIN索引）高效处理任意子串查询；2. 对后缀查询使用逆序存储并创建索引；3. 优化业务逻辑，优先前缀匹配或精确查询；4. 在数据量小或低频场景下可容忍全表扫描；5. 避免在索引列使用函数、隐式类型转换、OR条件等导致索引失效的操作；选择方案需结合查询模式、数据规模、数据库能力及维护成本，并通过EXPLAIN验证执行计划。

SQL语句中使用

LIKE '%通配符'

开头进行查询，确实是个性能杀手，因为它几乎总是导致索引失效，进而引发全表扫描。要避免这个问题，核心思路就是想办法让查询条件能够利用到索引，或者干脆绕开传统索引的限制。 解决方案

解决

LIKE '%通配符'

导致索引失效的问题，主要有以下几种策略，每种都有其适用场景和考量：

1. 利用全文检索（Full-Text Search）

这是处理模糊查询，特别是包含任意位置子串查询的最优解之一。主流数据库如MySQL、PostgreSQL、SQL Server都有内置的全文检索功能，或者可以集成Elasticsearch、Solr等外部搜索引擎。

• MySQL的全文索引： 适用于

  MyISAM

  和

  InnoDB

  存储引擎（MySQL 5.6+）。你需要为要查询的列创建

  FULLTEXT

  索引。

  ALTER TABLE your_table ADD FULLTEXT(your_column);
  SELECT * FROM your_table WHERE MATCH(your_column) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

  它的工作原理是为文本内容建立倒排索引，能高效地查找包含特定词语的文档。对于中文，可能需要额外的分词插件。

• PostgreSQL的

  tsvector

  和

  tsquery

  ： PostgreSQL的全文检索功能非常强大和灵活。

  -- 创建索引
  CREATE INDEX idx_your_column_gin ON your_table USING GIN(to_tsvector('english', your_column));
  -- 查询
  SELECT * FROM your_table WHERE to_tsvector('english', your_column) @@ to_tsquery('english', 'keyword');

  它允许你定义不同的语言配置和词典，处理多语言文本能力出色。

2. 逆序存储与查询（Reverse Indexing）

这是一种比较巧妙的技巧，但有其局限性。如果你的查询模式主要是

LIKE '%keyword'

（即以某个词结尾），你可以考虑在表中增加一个额外的列，存储原始列内容的逆序字符串，并在这个逆序列上创建索引。

例如，如果原列是

'apple'

，逆序列就存

'elppa'

。当你想查找

LIKE '%ple'

时，实际上查询逆序列的

LIKE 'elp%'

，这样就能利用到索引了。

-- 增加逆序列
ALTER TABLE your_table ADD COLUMN your_column_reversed VARCHAR(255);
-- 插入或更新时同步逆序数据
UPDATE your_table SET your_column_reversed = REVERSE(your_column);
-- 为逆序列创建索引
CREATE INDEX idx_your_column_reversed ON your_table (your_column_reversed);
-- 查询时
SELECT * FROM your_table WHERE your_column_reversed LIKE REVERSE('keyword%'); -- 注意这里的keyword%

这种方法适用于你明确知道需要进行后缀匹配的场景，但对于任意位置的子串匹配（

%keyword%

），它就无能为力了。而且，它增加了存储开销和数据同步的复杂性。

3. 优化业务逻辑，避免前置通配符

这听起来有点像“废话”，但很多时候，我们确实可以从业务层面重新审视需求。用户真的需要查找任意位置的子串吗？

• 能否只允许前缀匹配？ 如果业务允许，强制用户输入前缀，例如搜索“苹果”相关的商品，用户输入“苹果”，而不是“果”。这样就可以用

  LIKE 'keyword%'

  ，这就能很好地利用B-tree索引。
• 拆分搜索词？ 如果用户输入“red apple”，能否将“red”和“apple”拆开，分别作为前缀进行多次查询，或者结合

  AND

  条件？
• 精确匹配优先？ 很多搜索场景下，用户可能更倾向于精确匹配，模糊查询只是辅助。可以先尝试精确匹配，如果无结果再进行模糊匹配。

4. 牺牲性能，但确保查询能跑

在数据量不大，或者查询频率极低的情况下，直接使用

LIKE '%keyword%'

可能不是最坏的选择。但前提是你真的评估过，它的性能影响在可接受范围内。

• 使用

  INSTR()

  或

  LOCATE()

  函数： 这些函数可以查找子串的位置，但它们本质上也是全表扫描。

  SELECT * FROM your_table WHERE INSTR(your_column, 'keyword') > 0;

  相比

  LIKE '%keyword%'

  ，在某些数据库和特定场景下，它们的执行计划可能会略有不同，但通常不会带来质的提升。

• 考虑数据结构调整： 如果你的业务场景就是频繁进行这类模糊查询，并且数据量巨大，那么可能需要重新思考数据存储结构，比如将需要模糊查询的文本内容独立出来，存储到专门的搜索引擎中。

为什么

LIKE '%通配符'

会导致索引失效？

这个问题，说白了，就是B-tree索引的特性决定的。B-tree索引是一种平衡树结构，它能高效地处理等值查询（

=

）和范围查询（

>

、

<

、

BETWEEN

），以及前缀匹配的

LIKE

查询（

LIKE 'keyword%'

）。

当你创建了一个B-tree索引，比如在

product_name

列上，数据库会把

product_name

的所有值按字母顺序排列好，并存储在索引中。

• LIKE 'apple%'

  ： 数据库可以很轻松地在索引中找到以“apple”开头的第一条记录，然后顺着索引的叶子节点往后扫描，直到遇到不以“apple”开头的记录为止。这个过程是利用索引的有序性进行的，非常高效。

• LIKE '%apple'

  ： 问题来了。数据库不知道以“apple”结尾的字符串在索引的哪个位置开始。它无法利用索引的排序特性来快速定位。想象一下，索引里有“banana”、“orange”、“pineapple”，你要找以“apple”结尾的，它得从头到尾把所有索引项（或者更糟糕，直接是表数据）都看一遍，看看哪个字符串的末尾是“apple”。这本质上就是全表扫描。

• LIKE '%apple%'

  ： 同理，如果通配符在两边，那更没办法利用索引了。数据库无法判断“apple”这个子串会出现在哪个位置，只能遍历所有数据。

所以，核心原因就是B-tree索引的有序性无法满足后缀或中缀匹配的需求，导致查询优化器不得不放弃索引，转而进行代价更高的全表扫描。

除了全表扫描，还有哪些潜在的性能陷阱？

SQL查询性能的坑远不止

LIKE '%通配符'

这一种，很多时候，一些看似无害的操作，都可能让你的查询效率直线下降。在我看来，以下几点是特别常见的“陷阱”：

1. 在索引列上使用函数或进行表达式操作： 当你在

   WHERE

   子句中对索引列应用函数（如

   DATE()

   ,

   YEAR()

   ,

   SUBSTRING()

   ,

   UPPER()

   ,

   LOWER()

   等）或者进行算术运算时，数据库同样无法直接利用索引。

   -- 索引失效：对索引列使用了函数
   SELECT * FROM orders WHERE YEAR(order_date) = 2023;
   -- 优化方式：将函数作用于常量，而不是列
   SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31';

   数据库需要先计算出每一行的函数结果，然后才能进行比较，这使得它无法在索引树中直接查找。

2. 隐式类型转换： 如果你的查询条件中的数据类型与列的数据类型不匹配，数据库可能会尝试进行隐式类型转换。这个转换过程可能导致索引失效。

   -- 假设user_id是INT类型，但你用字符串比较
   SELECT * FROM users WHERE user_id = '123';

   数据库可能会把

   user_id

   列的每个值都转换为字符串再进行比较，或者把

   '123'

   转换为数字，但如果转换发生在列上，就可能导致问题。

3. OR

   条件： 当

   WHERE

   子句中包含多个

   OR

   条件，并且这些条件涉及不同的列时，优化器可能难以有效地使用索引，甚至可能导致全表扫描。

   SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE 'A%' OR category_id = 10;

   虽然某些数据库的优化器在特定情况下能处理好，但通常来说，如果两个条件都能使用各自的索引，优化器可能会选择合并索引扫描的结果，或者干脆进行全表扫描。有时拆分成

   UNION ALL

   可以改善性能，但也要具体分析。

4. NOT IN

   或

   <>

   （不等于）操作：

   NOT IN

   和

   <>

   操作通常难以利用索引，因为它们表示的是“不包含”或“不等于”某个值，数据库需要扫描大量数据来确认哪些是不符合条件的。

   SELECT * FROM users WHERE status <> 'inactive';

   对于这种场景，如果“不等于”的值是少数，而“等于”的值是多数，可以考虑将查询条件反过来写，或者使用

   NOT EXISTS

   或

   LEFT JOIN ... WHERE ... IS NULL

   。

5. 对NULL值的处理： 在某些数据库中，索引默认不包含NULL值。因此，涉及到

   IS NULL

   或

   IS NOT NULL

   的查询可能无法有效利用索引。

   SELECT * FROM orders WHERE delivery_address IS NULL;

   这取决于索引类型和数据库配置。例如，MySQL的B-tree索引可以包含NULL值。但无论如何，查询NULL值通常意味着需要扫描索引中的所有NULL项，或者扫描表数据。

这些“陷阱”的共同点是，它们都可能阻止数据库有效地利用已有的索引结构，从而将查询的复杂度从对数级别（索引查找）提升到线性级别（全表扫描）。

如何选择适合的优化方案？

选择一个合适的SQL优化方案，绝不是拍脑袋决定的事，它需要我们像个侦探一样，深入挖掘问题的本质，并权衡各种利弊。没有银弹，只有最适合当前业务场景和数据特点的方案。

1. 明确你的业务需求和查询模式： 这是最关键的一步。用户到底想怎么搜？是精确匹配？前缀匹配？后缀匹配？还是任意位置的模糊匹配？是搜索商品名还是文章内容？

   • 如果大部分是前缀匹配（

     LIKE 'keyword%'

     ），那么普通的B-tree索引就足够了。
   • 如果频繁需要任意位置的子串匹配（

     LIKE '%keyword%'

     ），且数据量大，全文检索几乎是唯一的正解。
   • 如果只是偶尔的后缀匹配，且数据量不大，逆序索引可能是一个轻量级的选择。 搞清楚这些，能帮你排除掉很多不必要的复杂方案。

2. 分析数据量和增长趋势：

   • 数据量小（几千到几万）： 很多时候，即使是全表扫描，性能也可能在可接受范围内。过度优化反而会增加开发和维护成本。
   • 数据量中等（几十万到几百万）： 这时性能问题会逐渐显现，需要开始考虑索引优化。
   • 数据量大（千万上亿）： 此时，任何导致全表扫描的查询都是灾难性的。必须使用高效的索引策略，如全文检索或分库分表。 同时，也要考虑数据是否持续增长，以及增长的速度。一个今天看起来没问题的方案，明天可能就扛不住了。

3. 评估现有数据库的能力和资源： 你的数据库版本支持哪些高级特性？例如，MySQL 5.6+才支持

   InnoDB

   的全文索引，PostgreSQL的全文检索功能非常强大。
   • 数据库内置功能： 优先考虑利用数据库自带的优化功能，它们通常与数据库集成度最高，维护成本相对较低。
   • 外部搜索引擎： 如果数据库内置的全文检索功能无法满足需求（例如，需要更复杂的排名、高亮、多语言分词等），或者数据量非常庞大，那么集成Elasticsearch或Solr等外部搜索引擎是更好的选择。但这会增加系统架构的复杂性，需要额外的部署和维护成本。

4. 权衡开发成本与维护成本：

   • 逆序存储： 虽然能解决特定问题，但它增加了额外的列，需要额外的逻辑来维护数据一致性（插入、更新时都需要同步逆序列），增加了开发和维护的复杂度。
   • 全文检索：
     • 数据库内置： 相对简单，配置和使用都比较直接。
     • 外部搜索引擎： 部署、配置、数据同步（ETL）、监控、故障排查等都需要投入资源。但它能提供更强大的搜索能力。 永远不要为了所谓的“极致性能”而过度设计，除非业务场景真的需要。

5. 使用

   EXPLAIN

   （或等效工具）分析查询计划： 这是优化SQL的“诊断仪”。在任何优化之前和之后，都应该使用

   EXPLAIN

   来查看你的SQL语句是如何执行的。
   • 它会告诉你查询是否使用了索引，使用了哪个索引。
   • 它会显示扫描了多少行数据。
   • 它会揭示是否有全表扫描、临时表、文件排序等性能瓶颈。 通过

     EXPLAIN

     的输出，你可以验证你的优化方案是否真的起作用了，而不是凭空猜测。例如，看到

     type: ALL

     通常就意味着全表扫描，而

     type: ref

     或

     type: range

     则表示使用了索引。

最终，选择优化方案是一个迭代的过程。先从最简单、最直接的方案开始，用

EXPLAIN

验证效果，如果不够再考虑更复杂的方案。始终以业务需求为导向，以实际性能提升为目标。

以上就是sql语句怎样避免因like查询使用通配符开头导致的索引失效 sql语句like通配符开头致索引失效的常见问题解决的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！