男朋友连模糊匹配like ％怎么优化都不知道

三歪最近发现我一直在写MySQL的文章，然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了，问我怎么办。

我让他坐在我腿上，摸着他的手说道：傻瓜，这样这样，你看这不是好了？顺手刮了一下他的鼻子。

三歪小脸一红，说：你真讨厌，然后娇羞的走了。

玩笑归玩笑哈，其实在开发过程中，经常会碰到一些业务场景，需要以完全模糊匹配的方式查找数据，就会想到用 或者 的方式去实现，而且即使列上有选择率很高的索引，也不会被使用。

在MySQL中可以通过ICP特性，全文索引，基于生成列索引解决这类问题，下面就从索引条件下推ICP，全文索引，基于生成列索引及如何利用它们解决模糊匹配的SQL性能问题。

索引条件下推ICP

ICP介绍

MySQL 5.6开始支持ICP（Index Condition Pushdown），不支持ICP之前，当进行索引查询时，首先根据索引来查找数据，然后再根据where条件来过滤，扫描了大量不必要的数据，增加了数据库IO操作。

在支持ICP后，MySQL在取出索引数据的同时，判断是否可以进行where条件过滤，将where的部分过滤操作放在存储引擎层提前过滤掉不必要的数据，减少了不必要数据被扫描带来的IO开销。

在某些查询下，可以减少Server层对存储引擎层数据的读取，从而提供数据库的整体性能。

ICP具有以下特点

ICP相关控制参数

：索引条件下推默认开启，设置为off关闭ICP特性。

ICP处理过程

假设有用户表，表中数据有11W。由于ICP只能用于二级索引，故在name,nickname列上创建复合索引，分析SQL语句在ICP关闭和开启下的执行情况。

关闭ICP特性的SQL性能分析

开启profiling进行跟踪SQL执行期间每个阶段的资源使用情况。

关闭ICP特性分析SQL执行情况

通过explain分析执行计划，SQL语句在关闭CP特性的情况下，走的是复合索引，首先通过复合索引 前缀从存储引擎中读出 的所有记录，然后在Server端用 过滤 情况。

Handler_read_next=16384说明扫描了16384行的数据，SQL实际返回只有12行数，耗时50ms。对于这种扫描大量数据行，只返回少量数据的SQL，可以从两个方面去分析。

索引选择率低：对于符合索引作为前导列出现 where 条件，CBO都会选择走索引，因为扫描索引比全表扫描的COST要小，但由于 name 列的基数不高，导致扫描了索引中大量的数据，导致SQL性能也不太高。

Column_name: name   Cardinality: 6可以看到表中的不同的值只有6个，选择率6/114688很低。

数据分布不均匀：对于来说，name数据分布不均匀时，SQL第一次传入的值返回结果集很小，CBO就会选择走索引，同时将SQL的执行计划缓存起来，以后不管name传入任何值都会走索引扫描，这其实是不对的，如果传入name的值是Fly100返回表中80%的数据，这是走全表扫描更快。

在MySQL 8.0推出了列的直方图统计信息特性，主要针对索引列数据分布不均匀的情况进行优化。

开启ICP特性的性能分析

开启ICP特性分析SQL执行情况

从执行计划可以看出，走了复合索引 ，且只扫描了12行数据，说明使用了索引条件下推ICP特性，SQL总共耗时10ms，跟关闭ICP特性下相比，SQL性能提升了5倍。

开启ICP特性后，由于 nickname 的 like 条件可以通过索引筛选，存储引擎层通过索引与 where 条件的比较来去除不符合条件的记录，这个过程不需要读取记录，同时只返回给Server层筛选后的记录，减少不必要的IO开销。

Extra显示的索引扫描方式

using where：查询使用索引的情况下，需要回表去查询所需的数据。

using index condition：查询使用了索引，但是需要回表查询数据。

using index：查询使用覆盖索引的时候会出现。

using index & using where：查询使用了索引，但是需要的数据都在索引列中能找到，不需要回表查询数据。

模糊匹配改写优化

在开启ICP特性后，对于条件 可以利用复合索引 减少不必要的数据扫描，提升SQL性能。但对于 完全模糊匹配查询能否利用ICP特性提升性能？首先创建nickname上单列索引 。

从执行计划看到 走的是全部扫描，没有利用到ICP特性。

辅助索引idx_nickname(nickname)内部是包含主键id的，等价于(id，nickname)的复合索引，尝试利用覆盖索引特性将SQL改写为 。

从执行计划看到，，索引全扫描，但是需要的数据都在索引列中能找到，不需要回表。利用这个特点，将原始的SQL语句先获取主键id，然后通过id跟原表进行关联，分析其执行计划。

从执行计划看，走了索引idx_nickname，不需要回表访问数据，执行时间从60ms降低为40ms，type = index 说明没有用到ICP特性，但是可以利用 这种索引扫描不回表的方式减少资源开销来提升性能。

全文索引

MySQL 5.6开始支持全文索引，可以在变长的字符串类型上创建全文索引，来加速模糊匹配业务场景的DML操作。它是一个inverted index（反向索引），创建 时会自动创建6个 （辅助索引表），同时支持索引并行创建，并行度可以通过参数 设置，对于大表可以适当增加该参数值。

删除全文索引的表的数据时，会导致辅助索引表大量delete操作，InnoDB内部采用标记删除，将已删除的DOC_ID都记录特殊的FTS_*_DELETED表中，但索引的大小不会减少，需要通过设置参数 后，然后运行OPTIMIZE TABLE来重建全文索引。

全文索引特征

两种检索模式

IN NATURAL LANGUAGE MODE：默认模式，以自然语言的方式搜索，AGAINST('看风' IN NATURAL LANGUAGE MODE ) 等价于。

IN BOOLEAN MODE：布尔模式，表是字符串前后的字符有特殊含义，如查找包含SK，但不包含Lyn的记录，可以用+，-符号。

;

这时查找 ，通过反向索引关联数组可以知道，单词Lyn存储于文档4中，然后定位到具体的辅助索引表中。

全文索引分析

对表users01的nickname添加支持中文分词的全文索引

查看数据分布

全文索引相关对象分析

模糊匹配优化

对于SQL语句后面的条件 默认情况下，CBO是不会选择走nickname索引的，该写SQL为全文索引匹配的方式：match(nickname) against('看风')。

使用了全文索引的方式查询，type=fulltext，同时命中全文索引 ，从上面的分析可知，在MySQL中，对于完全模糊匹配%%查询的SQL可以通过全文索引提高效率。

生成列

MySQL 5.7开始支持生成列，生成列是由表达式的值计算而来，有两种模式：VIRTUAL和STORED，如果不指定默认是VIRTUAL，创建语法如下：

生成列特征

VIRTUAL生成列用于复杂的条件定义，能够简化和统一查询，不占用空间，访问列是会做计算。

STORED生成列用作物化缓存，对于复杂的条件，可以降低计算成本，占用磁盘空间。

支持辅助索引的创建，分区以及生成列可以模拟函数索引。

不支持存储过程，用户自定义函数的表达式，的内置函数，如NOW()， RAND()以及不支持子查询

生成列使用

模糊匹配优化

对于where条件后的 是无法利用索引扫描，可以利用MySQL 5.7的生成列模拟函数索引的方式解决，具体步骤如下：

利用内置reverse函数将like '%风云'反转为like '云风%'，基于此函数添加虚拟生成列。

在虚拟生成列上创建索引。

将SQL改写成通过生成列like reverse('%风云')去过滤，走生成列上的索引。

添加虚拟生成列并创建索引。

可以看到对于 无法使用索引的场景，可以通过基于生成列的索引方式解决。

总结

介绍了索引条件下推ICP特性，全文索引以以及生成列特性，利用这些特性可以对模糊匹配 或 的业务SQL进行优化，可以有效降低不必要的数据读取，减少IO扫描以及CPU开销，提高服务的稳定性。

对于MySQL每个版本发布的新特性，尤其是跟优化器和SQL相关的，应该去关注和了解，可能会发现适合自己业务场景的特性。

我是敖丙，你知道的越多，你不知道的越多，我们下期见。