【Mysql】mysql千万数据的like查询，你必须掌握的10个方法_mysql 一千万条数据 like

MySQL千万数据的like查询，你必须掌握的10个技巧

MySQL是目前最常用的关系型数据库之一，而like查询是MySQL中最常用的查询方式之一。但当数据量达到千万级别时，like查询的效率就会变得非常低下。为了快速准确地查询数据，以下是你必须掌握的10个技巧。

技巧1：使用全文索引

全文索引可以提高like查询的效率，因为它将文本数据分解为单词，并将每个单词与其出现位置建立索引。这样，当进行like查询时，MySQL就可以通过索引快速定位到所需的数据。语法：where MATCH(table.field) AGAINST ('*XXX*' IN BOOLEAN MODE)

技巧2：使用前缀索引

如果你只需要查询数据的前几个字符，那么可以使用前缀索引。前缀索引只会建立字符串的前几个字符的索引，这样可以减少索引的大小，

技巧3：使用二分查找

技巧4：使用正则表达式

正则表达式可以用来匹配复杂的模式，例如通配符、字符集和重复次数等。使用正则表达式可以减少like查询的次数，

技巧5：使用索引条件

索引条件可以通过将查询条件与索引进行匹配来例如，如果你只需要查询特定日期的数据，那么可以将日期列建立索引，并使用索引条件来查询数据。

技巧6：使用分区表

分区表可以将数据分成多个子集，每个子集都有自己的索引和数据文件。这样可以提高查询效率，并且可以更容易地管理大量数据。

技巧7：使用缓存

使用缓存可以减少重复查询的次数，可以使用MySQL的查询缓存或者应用程序的缓存来实现。

技巧8：使用分布式数据库

分布式数据库可以将数据分布在多个节点上，每个节点都有自己的索引和数据文件。这样可以提高查询效率，并且可以更容易地扩展数据库。

技巧9：使用异步查询

异步查询可以将查询的结果异步返回，这样可以减少查询的响应时间，并

技巧10：使用优化工具

ysqldumpslow等。可以使用这些工具来找出查询的瓶颈，并进行优化。

在处理千万级别的数据时，like查询的效率会变得非常低下。为了提高查询效率，可以使用全文索引、前缀索引、二分查找、正则表达式、索引条件、分区表、缓存、分布式数据库、异步查询和优化工具等技巧。通过合理使用这些技巧，可以快速准确地查询大量数据