MySQL Like模糊查询速度太慢如何解决

当进行MySQL Like模糊查询时，如果数据量庞大，查询速度可能会变得非常缓慢，这时我们需要寻找一些优化方法来提高查询效率。下面是一些解决方法：

1. 使用索引

如果您要查询的字段经常用于模糊查询，那么应该为该字段添加索引。可以使用如下语法为指定的列添加索引：

ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column_name);

在索引被创建之后，您可以使用如下语法来查询数据：

SELECT column_name from table_name WHERE column_name LIKE %search_value%;

其中，column_name是您要查询的字段名，table_name是您要查询的表名，search_value是要搜索的值，%表示通配符。

2. 使用全文索引

使用全文索引可以大大提高模糊查询的效率。全文索引是一种特殊的索引类型，能够更快地执行文本搜索。

在MySQL中，可以使用如下语法来添加全文索引：

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT index_name (column1,column2,...);

在全文索引被创建之后，可以使用如下语法查询数据：

SELECT column_name FROM table_name WHERE MATCH(column1, column2, ...) AGAINST(search_value);

其中，column_name是您要查询的字段名，table_name是您要查询的表名，column1,column2,...是包含要查询的内容的列名称，search_value是要搜索的文本。

例如：

首先，创建一个students表，包含id、name和age三个字段：

CREATE TABLE students (
  id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name varchar(255) NOT NULL,
  age int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id)
);

接着，向students表中插入10万条记录：

INSERT INTO students (name, age) 
SELECT CONCAT('name',id) AS name, FLOOR(RAND() * 100 + 1) AS age
FROM
(SELECT n + m * 10 + o * 100 + p * 1000 + q * 10000 + r * 100000 + s * 1000000 + t * 10000000 AS id, n
AS n, m AS m, o AS o, p AS p, q AS q, r AS r, s AS s, t AS t FROM
(SELECT 0 AS n UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list1,
(SELECT 0 AS m UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list2,
(SELECT 0 AS o UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list3,
(SELECT 0 AS p UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list4,
(SELECT 0 AS q UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list5,
(SELECT 0 AS r UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list6,
(SELECT 0 AS s UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list7,
(SELECT 0 AS t UNION SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9) AS list8) AS numlist;

此时，students表中共有10万条记录。

接着，我们使用如下语句查询students表中所有带有“name1”字符串的记录：

SELECT * FROM students WHERE name LIKE '%name1%';

查询结果需要耗费数秒钟的时间。

接下来，我们在name字段上创建一个全文索引，语法如下：

ALTER TABLE students ADD FULLTEXT fulltext_name (name);

全文索引创建之后，使用如下语句查询：

SELECT * FROM students WHERE MATCH(name) AGAINST('name1');

查询结果很快返回。

在实际生产过程中，优化MySQL查询效率的方法有多种，具体方法应该根据实际情况来确定。但是一般能用索引的都应该加上索引，时刻注意使用explain查看SQL的执行计划，及时发现慢查询问题。