SQL LIKE 优化技巧：提高查询性能和降低资源p>

2. 使用通配符

LIKE 运算符支持使用通配符 % 和 _。通配符 % 匹配任意数量的字符，而通配符 _ 匹配单个字符。

例如，以下查询将查找以 "John" 开头、后跟任意数量字符的姓名：

SELECT FROM customers WHERE name LIKE 'John%';

以下查询将查找以 "John" 开头、后跟一个字符的姓名：

SELECT FROM customers WHERE name LIKE 'John_';

使用通配符可以减少需要扫描的行数，从而提高查询性能。

3. 使用前缀索引

前缀索引是一种特殊类型的索引，专门用于优化 LIKE 查询。前缀索引仅在模式字符串的开头部分创建索引，而不是整个字符串。

例如，在前述的 customers 表中，我们可以创建一个前缀索引在 name 列的前 10 个字符上。这将允许数据库快速查找匹配模式字符串开头部分的行，从而提高 LIKE 查询的性能。

4. 避免使用 LIKE '%%'

在 LIKE 模式字符串中使用通配符 % 可能会导致性能问题。这是因为数据库需要扫描表中的所有行以查找匹配的行。

例如，以下查询将查找包含 "John" 子字符串的任何位置的所有姓名：

SELECT FROM customers WHERE name LIKE '%%John%%';

此查询将要求数据库扫描表中的所有行，这可能会非常耗时。为了避免这个问题，我们应该避免在 LIKE 模式字符串中使用通配符 %。

5. 使用正则表达式

在某些情况下，正则表达式可以用来代替 LIKE 运算符。正则表达式更强大，可以用于匹配更复杂的模式。

例如，以下正则表达式将查找以 "John" 开头、后跟任意数量字符的姓名：

SELECT FROM customers WHERE name REGEXP '^John.$';

使用正则表达式可以提高查询性能，特别是对于复杂的搜索模式。

6. 使用 SQL Server 的 CONTAINS

SQL Server 提供了 CONTAINS 运算符，专门用于优化全文搜索。 CONTAINS 运算符可以使用内置词干分词器和同义词词典来提高查询性能。

例如，以下查询将查找包含 "John" 子字符串的所有姓名，无论其形式如何：

SELECT FROM customers WHERE CONTAINS(name, 'John');

使用 CONTAINS 运算符可以提高全文搜索的性能，特别是在搜索大量文本数据时。

7. 使用 SQL Server 的 FREETEXT

SQL Server 还提供了 FREETEXT 运算符，用于优化对非结构化文本数据的搜索。 FREETEXT 运算符使用简单的词干分词器，可以提高查询性能。

例如，以下查询将查找包含 "John" 一词的所有姓名：

SELECT FROM customers WHERE FREETEXT(name, 'John');

使用 FREETEXT 运算符可以提高对非结构化文本数据的搜索性能。

结论

通过应用本文中讨论的优化技巧，我们可以大大提高 SQL LIKE 查询的性能并降低资源消耗。通过正确使用索引、通配符和正则表达式，我们可以优化查询以快速高效地找到我们需要的数据。

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怎样提高SQLSERVER的like查询速度？

索引可以提高的，like的话要看是“%abc%”还是“abc%”的，前者速度比较慢，后者就快了，和“=”差不多，前者可以用全文索引来弥补还可以用TOP n来查询，提高速度

sql like 搜索效率问题 sql如下，当最后5个like同时存在时效率奇低，删减掉任意一个like速度飞快

1 可以尝试用charIndex代替like 如：and CharIndex(1, _NUM) > 02 如果不行可以尝试把几个拼接起来如_NUM + ‘,’ + +,like%1%,%1%,逗号可以用其他不可能包含的字符替代3 可以考虑数据库冗余一个字段，格式如2，这个肯定快

如何优化MySQL中的Like查询mysqllike优化

MySQL 中的 Like 查询是应用非常广泛的一种查询模式，但很多时候，由于受到服务器索引查询能力、SQL 语句参数选择等因素的制约，导致查询速度较慢，严重时可能会影响用户体验和系统性能。 因此，优化 Like 查询在很多系统的应用中是至关重要的，下面就介绍几种常用的优化方法。 首先，要想做好 Like 查询优化，索引是必不可少的，如果存在 Like 查询的字段，一定要设置索引，除此之外，如果查询可以包括其他列，也可以考虑建立复合索引，优先采用匹配度更高的前缀索引。 此外，我们还可以对 SQL 语句进行结构化，以提高查询性能。 例如，如果查询条件中包含 Like 查询，那就尽量将 Like 查询放到 WHERE 子句中，并尽量提前筛选出一定范围内的数据，而不是将 Like 查询和其它条件一起放到 WHERE 子句中。 另外，可以尽量使用“%”号减少查询字符，例如，如果只想查询用户名以“aa” 开头的用户，那么可以采用 `username like ‘aa%’` 的方式实现，这可以很大程度上减少查询的字符，让查询变快。 此外，MySQL 还提供了多种优化器，可以用来辅助优化 Like 查询，像索引查询与条件中经常使用 or 运算符，MySQL 内置提供了新的高性能（但成本高）查询计划优化器；索引中可以匹配不同的列，MySQL 提供跨列索引优化器来优化；SQL 语句中涉及到日期范围的话，MySQL 提供了索引日期优化器，来使用日期索引优化查询。 当然，上述介绍的只是一些常用的 Like 查询优化方法，在实际的应用中，也可以根据具体的场景，结合各技术手段，即能让代码和数据搭配良好，又能实现优化效果，来灵活搭配使用，以完成更好的优化效果。

sql语句查询,多字段like模糊查询优化

首先需要开启数据库管理工具，打开SQL语言编写窗体。 如果我们知道某字段的开头部分，我们可以用like‘xx%selectTOP10*fromCK_ATEwhereModellikePSM24W%。

初始化SqlCommand、SqlConnection，获取数据表至DataTable，查询多次，本地缓冲，效率高点。

进行SQL性能优化的方法：SQL语句不要写的太复杂。 一个SQL语句要尽量简单，不要嵌套太多层。 使用『临时表』缓存中间结果。

SQL模糊查询，使用like比较关键字，加上SQL里的通配符，请参考以下：LIKEMc%将搜索以字母Mc开头的所有字符串（如McBadden）。 LIKE%inger将搜索以字母inger结尾的所有字符串（如Ringer、Stringer）。

用Like子句。 比如：Select*from[TableName]where[名称]Like%SQL%and[简介]like%Software%这就是查询[名称]字段中包含“SQL”、并且[简介]字段中包含“Software”的记录。

多like的SQL语句优化

也就是说，可以对 列facctcode 和 facctattr 分别建立索引

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