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like关键字我们也是经常使用，用来模糊查询用户名，那么like如何进行优化呢？这篇博客就简单讨论一下like的优化，但是真实的生产环境要比这复杂多了。
1.%号不放最左边
先创建表和索引。
然后进行查询【explain select * from tb where name like 'e%';】
可以看到我们的查询使用上了idx_name这个索引，因为我们的 'e%' 规定了只要以字符 'e' 开头的name，所以MySQL使用上了我们建立的索引。
把sql修改一下在进行查询【explain select * from tb where name like 'e%y_t';】
同样使用上了建立的索引。
再来修改一下【explain select * from tb where name like '%e%';】
可以看到这个时候就无法使用索引了，开头是不确定的，MySQL也无法进行优化了，只能扫描表了。
2.使用覆盖索引
如果业务需要%就放开头我们也没办法，一般情况需求都是这样的，毕竟优化还是为业务服务的。
这个时候可以考虑使用覆盖索引（关于覆盖索引：MySQL系列-优化之覆盖索引），假设业务需要通过name来获取用户的age的话，我们可以对name、age字段建立复合索引。
创建复合索引idx_name_age：
执行sql【explain select name,age from tb where name like '%e%';】
可以看到，查询是覆盖索引的，起码比全表扫描要好。
如果需要更多字段的数据而不单单是age的话，可以进行两次查询，第一次通过name来获取id（这一步是索引扫描），第二步拿获取来的数据在进行id匹配查询（这一步效率很高，ref或者const）。
(责任编辑：IT) |