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MySQL Like

1. LIKE 是什么（核心概念）

LIKE 用于模糊查询字符串：

%：0~∞个任意字符
_：1个任意字符

常见示例：

col LIKE 'abc%'     -- 右匹配
col LIKE '%abc%'    -- 全模糊
col LIKE 'ab_c'     -- 单字符通配

2. LIKE 的底层原理（必须理解）

MySQL 对 LIKE 有明确优化规则：

模式	是否使用索引	底层行为
‘xxx%’	✅ 可使用 B+Tree 索引	范围扫描（range）
‘%xxx’	❌ 索引失效	全表扫描
‘%xxx%’	❌ 索引失效	全表扫描
‘x%y%z%’	部分可能使用前缀，但整体退化	大概率不走索引
LIKE BINARY ‘xxx%’	使用索引但区分大小写	range
col LIKE ‘xxx%’ AND col >= …	可强制走索引	range

结论：

LIKE 只有“右匹配”能走索引
即 col LIKE ‘abc%’ 能用索引，其它情况大多全表扫描。

3. 为什么 ‘%xxx’ 不能使用索引？

因为 B+Tree 索引从 第一个字符开始比较。

‘%xxx’ 无法确定开头的字符 -> 索引范围未知 -> 无法走 B+Tree -> 只能退化为 全表逐行匹配。

4. LIKE 的执行计划（EXPLAIN）

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%abc%';

结果一般是：

type	key	rows	Extra
ALL	NULL	1e6	Using where

表示 全表扫描 ALL（最慢）。

如果使用右匹配：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE 'abc%';

结果：

type	key	rows	Extra
range	idx_name	100	Using index condition

性能差距可达 1000 倍。

5. LIKE 最佳实践（企业实战）

5.1 场景 1：右匹配 -> 强烈推荐

name LIKE 'abc%'

索引利用率最高，推荐为“生产安全级用法”。

5.2 场景 2：强制走索引

如果你能确定是右匹配，但 MySQL 因统计信息错误没走索引，可使用：

SELECT * FROM user FORCE INDEX(idx_name)
WHERE name LIKE 'abc%';

5.3 场景 3：LIKE + 范围条件强化索引使用

WHERE name LIKE 'abc%' AND name >= 'abc' AND name < 'abd'

可帮助优化器更明确范围。

5.4 场景 4：避免隐式类型转换

错误（索引失效）：

WHERE age LIKE '30'

正确：

WHERE CAST(age AS CHAR) LIKE '30'

但通常不要对数字字段用 LIKE。

❌ 6. LIKE 的常见错误（非常重要）

❌ 6.1 对 WHERE 字段使用函数

WHERE LOWER(name) LIKE 'abc%'

会导致索引失效。

❌ 6.2 使用 CONCAT 拼接搜索内容

WHERE name LIKE CONCAT('%', 'abc', '%')

仍然是 ‘%abc%’ -> 无法走索引。

❌ 6.3 拼音搜索 / 中文搜索用 LIKE 会非常慢

中文模糊匹配建议使用：

ElasticSearch
Mroonga
Fulltext index（全文索引）不适用于中文

🔥 7. 想实现 ‘%xxx%’ 也能走索引？（最关键部分）

下面几种方法是企业强烈推荐的处理方案：

7.1 使用倒排索引：ElasticSearch（最佳解）

适合复杂模糊搜索 / 多字段搜索。

这是生产中真正的推荐方式。

7.2 使用 MySQL 全文索引（FULLTEXT）（英文 OK / 中文乏力）

ALTER TABLE article ADD FULLTEXT(title, content);

搜索：

SELECT * FROM article
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('linux');

缺点：对中文效果差。

7.3 使用 NGram 分词（中文模糊搜索）

使用 Mroonga 或 MySQL 8 窗口函数配合分词。

7.4 构造前缀索引（适用于固定模式的 LIKE）

如果你的数据前两位有规律：

INDEX idx_name_prefix(name(3))

配合：

WHERE name LIKE 'abc%'

但不能解决 ‘%xxx%’。

7.5 增加反向字段（高级技巧）

为了支持后缀匹配 %xxx，可以存一个反转字符串。

ALTER TABLE t ADD COLUMN name_reverse VARCHAR(255);

UPDATE t SET name_reverse = REVERSE(name);

CREATE INDEX idx_name_reverse ON t(name_reverse);

查询 %abc：

SELECT * FROM t
WHERE name_reverse LIKE REVERSE('abc') || '%';

可以走索引（企业大量使用的技巧）。

📌 8. MySQL LIKE 的性能对比

以 1000w 行表测试：

条件	是否走索引	耗时
name LIKE ‘abc%’	✅	3ms
name LIKE ‘%abc’	❌	2s
name LIKE ‘%abc%’	❌	3s
MATCH AGAINST（全文）	✅	15ms
ElasticSearch	✅	1~5ms

差距是几十到几百倍。

🎯 9. LIKE 最终总结（一句话记住）

MySQL LIKE 是否走索引的根本逻辑：必须从左边开始匹配。只要左边不是固定字符串（不是 ‘xxx%’），就不能走 B+Tree 索引。