索引与优化like查询
这篇讲的是 MySQL 中一个经典又头疼的索引问题：当你的查询语句是 `LIKE '%keyword'` 时，索引会失效，迫使数据库进行全表扫描，导致查询变慢。 问题的根源在于 B+ 树索引的工作原理。它只能高效地处理前缀匹配（如 `LIKE 'keyword%'`），因为模糊部分的通配符 `%` 放在最前面，破坏了索引的有序性，所以优化器只能放弃索引，选择全表扫描。 文章给出的解决方案非常巧妙，核心思路是“转换匹配模式”。通过使用 MySQL 的 `REVERSE()` 函数，将字段内容和搜索关键词同时翻转。这样，原本的“后缀匹配”（`LIKE '%keyword'`）就被转化为了“前缀匹配”（`LIKE '%draeyk'`）。翻转后，就能利用常规的索引了。具体步骤是：为需要查询的字段创建一个使用 `REVERSE()` 函数的函数索引，然后在查询时对字段和参数都使用 `REVERSE()` 函数。 这个技巧虽然绕了个弯，但确实能将全表扫描优化为索引范围扫描。需要注意的是，它对查询性能的提升是显著的，尤其在大表上。不过，使用函数索引会增加存储开销，并且在写入时也有额外的计算成本，所以需要根据实际场景的读写比例来权衡是否采用。