索引与优化like查询
2. like keyword% 索引有效。
3. like %keyword% 索引失效，也无法使用反向索引。
====================================================================
1. 使用下面的函数来进行模糊查询，如果出现的位置〉0，表示包含该字符串。
查询效率比like要高。
如果： table.field like ‘%AAA%’ 可以改为 locate (‘AAA’ , table.field) > 0
LOCATE(substr,str)
POSITION(substr IN str)
返回子串substr在字符串str第一个出现的位置，如果substr不是在str里面，返回0。
使用instr
select count(*) from table t where instr(t.column,’xx’)> 0
这种查询效果很好，速度很快。
2. 查询%xx的记录
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′
在执行的时候，执行计划显示，消耗值，io值，cpu值均非常大，原因是like后面前模糊查询导致索引失效，进行全表扫描
解决方法：这种只有前模糊的sql可以改造如下写法
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′)
使用翻转函数+like前模糊查询+建立翻转函数索引=走翻转函数索引，不走全扫描。有效降低消耗值，io值，cpu值这三个指标，尤其是io值的降低。
建议继续学习：
扫一扫订阅我的微信号：IT技术博客大学习
- 作者：zifeng 来源： 淘宝网通用产品团队博客
- 标签： like
- 发布时间：2012-05-14 22:29:16
-
[89] 招聘技巧一二 -
[13] 在FreeNAS/BSD搭建基于Nginx+
-
[12] [译]Google Chrome中的高性能网
-
[12] 最近总结的一些技巧(vim,python,s
-
[12] 关于Linux的文件系统cache
-
[12] 个人开公司的流程，以后用得着
-
[11] Linux常用系统信息查看命令
-
[11] 如何让ssh登录更加安全
-
[11] 我对技术方向的一些反思
-
[10] Redis和Memcached的区别
