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How Can I Optimize Multi-Column LIKE Queries in MySQL for Better Performance?

优化多列 LIKE 查询以提高 MySQL 性能

在 MySQL 中,频繁的 LIKE 查询会降低性能。考虑以下查询:SELECT x, y, z FROM table WHERE x LIKE '%text%' OR y LIKE '%text%' OR z LIKE '%text%'。我们怎样才能在数据操作过程中加速此类查询而不导致显着的磁盘使用或性能损失?

索引的限制

传统索引方法对于使用通配符的 LIKE 查询被证明是无效的搜索词的开头。索引通过从字段左侧索引特定字符来促进快速访问数据。在 LIKE '%text%' 的情况下,“text”之前的可变字符数会阻碍索引利用率。

全文搜索 (FTS)

而不是依靠索引,MySQL 为 MyISAM 表提供 FTS。 FTS 通过在列中索引单词来简化文本搜索。此方法对于两端带有通配符的 LIKE 查询非常高效。

非 MyISAM 表

对于使用非 MyISAM 存储引擎的表,自定义索引系统可以予以实施。这涉及到创建一个单独的索引表,其中单词与相应的表 ID 相关联。

MySQL 5.6

从 MySQL 5.6 开始,FTS 可用于 InnoDB 表。这为需要 InnoDB 优势的用户提供了合适的替代方案。

后果

虽然 FTS 显着提高了 LIKE 查询性能,但它也存在潜在的缺点:

  • 磁盘使用情况: FTS 索引可能会增加数据库文件大小到单词列表的存储。
  • 数据操作性能:对某些列中的每个单词建立索引会影响这些列中 INSERT 和 DELETE 操作的速度。

在实施 FTS 之前,请考虑搜索速度和磁盘使用/数据操作性能之间的权衡。对于快速 LIKE 查询至关重要的应用程序,FTS 是一种有价值的优化技术。

以上是如何优化 MySQL 中的多列 LIKE 查询以获得更好的性能?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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