在使用msyql进行模糊查询的时候，很自然的会用到like语句，通常情况下，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！

一般情况下like模糊查询的写法为（field已建立索引）：

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，而且是全表搜索，如果在数据量超大的时候，可想而知最后的效率会是这样

对比下面的写法：

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高了！

但是有的时候，我们在做模糊查询的时候，并非要想查询的关键词都在开头，所以如果不是特别的要求，”keywork%”并不合适所有的模糊查询

这个时候，我们可以考虑用其他的方法

1.LOCATE（’substr’,str,pos）方法 
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SELECT LOCATE(‘xbar’,foobar);

返回0

SELECT LOCATE(‘bar’,foobarbar);

返回4

SELECT LOCATE(‘bar’,foobarbar,5);

返回7

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备注：返回 substr 在 str 中第一次出现的位置，如果 substr 在 str 中不存在，返回值为 0 。如果pos存在，返回 substr 在 str 第pos个位置后第一次出现的位置，如果 substr 在 str 中不存在，返回值为0。

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，查询出所有存在keyword的数据

2.POSITION(‘substr’ IN field)方法

position可以看做是locate的别名，功能跟locate一样

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);