mysql字符串like优化，mysql like语句优化

sql语句查询,多字段like模糊查询优化

1、首先需要开启数据库管理工具，打开SQL语言编写窗体。如果我们知道某字段的开头部分，我们可以用 like ‘xx% select TOP 10 * from CK_ATE where Model like PSM24W%。

2、SQL模糊查询，使用like比较关键字，加上SQL里的通配符，请参考以下：LIKE’Mc%’ 将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串(如 McBadden)。LIKE’%inger’ 将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串(如 Ringer、Stringer)。

3、SQL模糊查询，使用like比较关键字，加上SQL里的通配符，请参考以下：LIKEMc%将搜索以字母 Mc 开头的所有字符串（如 McBadden）。LIKE%inger将搜索以字母 inger 结尾的所有字符串（如 Ringer、Stringer）。

4、可想而知，连原作者都有可能看糊涂的SQL语句，数据库也一样会看糊涂。一般，将一个Select语句的结果作为子集，然后从该子集中再进行查询，这种一层嵌套语句还是比较常见的，但是根据经验，超过3层嵌套，查询优化器就很容易给出错误的执行计划。因为它被绕晕了。

5、SQL语句不要写的太复杂。一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。使用『临时表』缓存中间结果。简化SQL语句的重要方法就是采用临时表暂存中间结果，这样可以避免程序中多次扫描主表，也大大减少了阻塞，提高了并发性能。

6、用 Like 子句。比如：Select * from [TableName] where [名称] Like %SQL% and [简介] like %Software%这就是查询 [名称]字段中包含 “SQL”、并且[简介]字段中包含 “Software” 的记录。selet * from userwhere name like %小%order by id ascasc代表升序 desc代表降序。

mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

先安装 Apache Spark，查询数据库的速度可以提升10倍。在已有的 MySQL 服务器之上使用 Apache Spark （无需将数据导出到 Spark 或者 Hadoop 平台上），这样至少可以提升 10 倍的查询性能。使用多个 MySQL 服务器（复制或者 Percona XtraDB Cluster）可以让我们在某些查询上得到额外的性能提升。

offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素(pk是主键/唯一键).使用order by id可以在查询时使用主键索引。

选择合适的字段属性在创建表时，确保字段宽度适当。例如，邮政编码只需char(6)就足够，避免不必要的空间浪费。对于整数，使用MEDIUMINT而非BIGINT，可以提高查询速度。 设置NOT NULL约束尽量为字段设置NOT NULL，这样能减少比较NULL值的开销。

mysql数据库中用数据库字段作为变量进行LIKE模糊查询!请看详细补充...

如果 WHERE 子句的查询条件里有不等号（WHERE coloum ！=），MySQL 将无法使用索引。类似地，如果 WHERE 子句的查询条件里使用了函数（WHERE DAY（column）=），MySQL 也将无法使用索引。在 JOIN 操作中（需要从多个数据表提取数据时），MySQL 只有在主键和外键的数据类型相同时才能使用索引。

like 是模糊查询的关键字。是通配符，代表多个任意匹配，比如 %人民 就是搜索前半段是任意字符，结尾是人民的记录，类似的可以将 % 放在条件字段的任意位置。_ 是单个字符的统配符，可以匹配单个任意字符。PHP 不需要像你这样写，双引号中出现的变量将自动被解析。

相比update和insert，一般查询应该是数据库中操作最频繁的。而在有些应用场景需要用到like模糊查询，那么对于大数据，查询的时候就要注意了。

sql模糊查询首先，我们按下Ctrl+N创建一个SQL查询。然后，我们就能利用【create database ...】关键字创建。关键字写完后，我们写上新建的数据库名称。这时，就能点击分析查看是否存在错误。

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