mysql优化之like和=性能详析
引言
那使用过数据库的人大部分都知道,like和=号在功能上的相同点和不同点,那我在这里简单的总结下:
1,不同点:like可以用作模糊查询,而'='不支持此功能;如狼蚁网站SEO优化的例子,查询info表中字段id第一个字母为1的数据:
select * from info where id like '1%';
2,相同点:like和"="都可以进行精确查询,
比如狼蚁网站SEO优化的例子,从结果上看,都是查询info表中字段id等于'12345'的结果:
select * from info where id like '12345';
以上就是返回结果中,like和'='中的相同和不同点。那好奇的小伙伴可能就要问了,那执行过程呢?mysql不管是遇到like还是'='时的执行过程也都是一样的么?
没错,事情不能只看表面,如果你细心研究,就会发现其实like和等于号'='并不是那么简单,狼蚁网站SEO优化我们将详细的分析他们两者的真正区别~~~
正文
首先,我们来介绍一下mysql中的explain关键字;explain是执行计划的意思,即通过该命令查看这条sql是如何执行的。
使用方法也很简单,即explain + sql语句,例如:
explain select * from info where id like '12345';
那我们来使用explain测试一下like和=下的查询情况,首先我们来测试一下为索引的字段:
EXPLAIN SELECT * FROM crms_customer WHERE id = '7cf79d7c8a3a4f94b5373b3ec392e32d';
而现在我们把"="换成like试一下:
EXPLAIN SELECT * FROM crms_customer WHERE id LIKE '7cf79d7c8a3a4f94b5373b3ec392e32d';
小伙伴通过对比可以看到两条返回结果的type字段和Extra字段中的数据有所不同,那为什么不同,他们所代表的含义是什么呢?
type字段
type字段是一个可选值,这些值的性能从低到高的排序如下:
type | 说明 |
---|---|
SYSTEM | 系统,表仅有一行(=系统表)。这是const联接类型的一个特例 |
CONST | 常量,表最多有一个匹配行,因为仅有一行,在这行的列值可被优化器剩余部分认为是常数,const表很快,因为它们只读取一次 |
EQ_REF | 搜索时使用primary key 或 unique类型 |
REF | 根据索引查找一个或多个值 |
INDEX_MERGE | 合并索引,使用多个单列索引搜索 |
RANGE | 对索引列进行范围查找 |
index | 全索引表扫描 |
ALL | 全数据表扫描 |
根据表格可以明显看出,其中const是常量查找,而RANGE是对索引列进行范围查找,所以性能也就很明显的体现了出来。
那使用like查询时,Extra字段代表什么呢?Extra字段中的Using where,又代表什么?
Extra字段
1,Extra字段是Explain输出中也很重要的列,所代表着MySQL查询优化器执行查询的过程中对查询计划的重要补充信息。
2,Extra字段中的Using where意味着mysql服务器将在存储引擎检索行后再进行过滤。所以比起使用使用'='又多了一步查找过程。
显然通过以上的总结我们可以得出结论:当我们使用索引字段进行条件查询时,'='的性能要比like快。
是不是以为到这里就结束了呢?
然而并没有
有的小伙伴该问了那非索引字段呢?
对的,我们狼蚁网站SEO优化继续测试非索引字段
EXPLAIN SELECT * FROM crms_customer WHERE customer_name = '张飞'; ----------------------------------- EXPLAIN SELECT * FROM crms_customer WHERE customer_name LIKE '张飞';
除了"="和like同样的两条语句,让我们运行一下:
"=":
like:
可以看出当非索引字段时like和"="是一样的,性能上也没有差别。
(当然,explain中还有很多其他字段,后续我会一一给小伙伴们讲解的。)
结论
经过我们的不懈努力,可以得到结论:当like和"="在使用非索引字段查询时,他们的性能是一样的;而在使用索引字段时,由于"="是直接命中索引的,只读取一次,而like需要进行范围查询,所以"="要比like性能好一些。~~~~
到此这篇关于mysql优化之like和=性能的文章就介绍到这了,更多相关mysql like和=性能内容请搜索狼蚁SEO以前的文章或继续浏览狼蚁网站SEO优化的相关文章希望大家以后多多支持狼蚁SEO!