在使用msyql进行模糊查询的时候，很天然的会用到like语句，一般状况下，在数据量小的时候，不容易看出查询的效率，但在数据量达到百万级，千万级的时候，查询的效率就很容易显现出来。这个时候查询的效率就显得很重要！html
通常状况下like模糊查询的写法为（field已创建索引）：app
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%';
上面的语句用explain解释来看，SQL语句并未用到索引，并且是全表搜索，若是在数据量超大的时候，可想而知最后的效率会是这样函数
对比下面的写法：spa
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';
这样的写法用explain解释看到，SQL语句使用了索引，搜索的效率大大的提升了！3d
可是有的时候，咱们在作模糊查询的时候，并不是要想查询的关键词都在开头，因此若是不是特别的要求，"keywork%"并不合适全部的模糊查询code
这个时候，咱们能够考虑用其余的方法htm
1.LOCATE（'substr',str,pos）方法blog
SELECT LOCATE('xbar',`foobar`); ###返回0 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`); ###返回4 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5); ###返回7
备注：返回 substr 在 str 中第一次出现的位置，若是 substr 在 str 中不存在，返回值为 0 。若是pos存在，返回 substr 在 str 第pos个位置后第一次出现的位置，若是 substr 在 str 中不存在，返回值为0。索引
SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0
备注：keyword是要搜索的内容，field为被匹配的字段，查询出全部存在keyword的数据it
2.POSITION('substr' IN `field`)方法
position能够看作是locate的别名，功能跟locate同样
SELECT `column` FROM `table` WHERE POSITION('keyword' IN `filed`)
3.INSTR(`str`,'substr')方法
SELECT `column` FROM `table` WHERE INSTR(`field`, 'keyword' )>0
除了上述的方法外，还有一个函数FIND_IN_SET
FIND_IN_SET(str1,str2):
返回str2中str1所在的位置索引，其中str2必须以","分割开。
SELECT * FROM `person` WHERE FIND_IN_SET('apply',`name`);
原博文地址：https://www.cnblogs.com/chaobest/p/6737901.html