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mysql 然后根据关键字进行匹配，根据匹配度高低进行排序

分类: IT文章 • 2024-04-19 20:12:02

根据用户输入的关键字（中英文区别，）然后根据关键字进行匹配，根据匹配度高低进行排序

  SELECT * FROM gt_poi where

               cn_name like CONCAT('%','${cnName}','%' )  or 

               en_name like CONCAT('%','${enName}','%' )

  ORDER BY   REPLACE(cn_name,'${cnName}','')  

MySQL REPLACE字符串

  REPLACE(str,old_string,new_string);

mysql 模糊查询

mysql 中一般使用like 来进行模糊查询，但like 的效率非常的低，容易导致全表扫描，因此不推荐使用。

那有木有其他的方法代替like来进行模糊查询呢？

替代方法肯定是有的，以下是几个可替代like 进行模糊查询的 关键词

下面简单介绍下各个方法的使用情况

测试对象　　content 表

SELECT COUNT(mlzm_content.id) FROM mlzm_content

数据量： 33034 条信息

LIKE

SELECT id,Title from mlzm_content WHERE Title LIKE '%美女%'

结果：294 条记录

耗时： 0.0130 秒

SELECT id,Title from mlzm_content WHERE Title LIKE '%模特%'

结果：10 条记录

耗时： 0.0550 秒

结论：但查询到结果集的数据量少的时候like耗时会增加，即总数据量不变，结果越少耗时约大

INSTR

语法：INSTR(str, substr)

SELECT id,title from mlzm_content WHERE INSTR(Title,'美女')>0;

结果：294 条

耗时：0.0150 秒

INSTR(str, substr) 与LOCATE(substr, str) 类似，只是参数的位置变了

LOCATE

语法：LOCATE(substr, str)

SELECT id,title from mlzm_content WHERE LOCATE('美女',Title)>0;

结果：294 条

耗时： 0.0150 秒

SELECT id,title from mlzm_content WHERE LOCATE('模特',Title)>0

结果：10条

耗时： 0.0760 秒

普通用法：

  SELECT `column` from `table` where locate('keyword', `condition`)>0

 类似 js 的 indexOf(); locate() (返回的结果为子串在字符串中第一次出现的位置，因为从1开始计数，因此只要匹配结果均大于0)，没有查找到才返回0；

指定位置查找：

SELECT LOCATE('bar', 'foobarbar',5);  --> 7 (从foobarbar的第五个位置开始查找)

返回 'bar' 在 'foobarbar' 第一次出现的位置（这里限制了从第5位后面开始查找，因此结果为7），位置下标是从1开始计数的。

POSITION

语法：POSITION(substr IN str)

SELECT id,title from mlzm_content WHERE POSITION('美女' IN Title);

结果：294 条

耗时： 0.0150 秒

小结：LOCATE（）、POSITION（）、INSTR（）类似，执行效率前2这基本一致，INSTR()要比前2这稍微快一点。但3者的执行效率都要比like 的略低。

（可能是数据量不大，真实的效率有待考察，后续会利用大数据来进行效率测试后再做定论。这里的效率问题并不是一定用哪个就要好，一切都要根据实际需求测试后再做定论。）

FIND_IN_SET

语法：FIND_IN_SET(str, strlist)

SELECT id,title from mlzm_content WHERE FIND_IN_SET('美女',Title);

结果：1 条

耗时：  0.0470 秒

SELECT id,title from mlzm_content WHERE FIND_IN_SET('模特',Title)

结果：1 条

耗时：  0.0460 秒

SELECT FIND_IN_SET('b','a,b,c,d');

耗时：  0.0020 秒

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