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SQL使用模糊查询like ‘%ABC’ 和 like ‘%ABC%’的优化

编辑手记:
今天继续学习SQL优化的技巧
。
感谢刘永甫专家，
本文授权转自“老虎刘谈SQL优化”。

一般情况下，sql中使用col_name like ‘ABC%‘的情况才能使用到col_name字段上的索引。那么如果是col_name like ‘%ABC%’的情况，能否使用索引呢？

答案是：可以使用索引，但是需要改写SQL并创建reverse函数索引。

具体如何实现？听专家为你揭晓。

一、col_name like ‘%ABC’时的优化方法

Test case：

Create table t1 as select * from dba_objects;

Create index idx_t1_objectname1 on t1(object_name);

在正常情况下，百分号在后面，可以使用索引：

select object_name from t1 where object_name like ‘DBA%’;

百分号在前面，不能使用索引：

select object_name from t1 where object_name like ‘%LIB’;

解决方法

create index idx_t1_objectname2 on t1(reverse(object_name));

select object_name from t1 where reverse(object_name) like reverse(‘%LIB’);

我们看执行计划：

SQL使用模糊查询like的优化

改写后SQL走了索引。

二、col_name like ‘%ABC%’时的优化方法

一般认为这种情况是不能使用索引的，但还是有一些优化方法可以使用。

有三种情况：

1、ABC始终从字符串开始的某个固定位置出现，可以创建函数索引进行优化

2、ABC始终从字符串结尾的某个固定位置出现，可以创建函数组合索引进行优化

3、ABC在字符串中位置不固定，可以通过改写SQL进行优化

情况1、先创建substr函数索引，再使用like ‘ABC%’。

假如ABC从字符串第五位出现：

Test Case：

create index idx_substr_t1_objname on t1 (substr(object_name,5,30));

select object_id,object_type,object_name from t1

where substr(object_name,5,30) like ‘TAB%’;

情况2、先创建reverse+substr组合函数索引，再使用like reverse‘%ABC’。

假如ABC从字符串倒数第五位出现：

Test Case：

Create index idx_t1_reverse2 on t1(reverse(substr(object_name,1,length(object_name)-4)));

select object_id,object_name,object_type from t1

where reverse(substr(object_name,1,length(object_name)-4)) like reverse(‘%TAB_COL’);

情况3、这种情况需要like的字段上存在普通索引，主要在SQL的写法上做改进。

原来的SQL是这样写的：

Select object_id,object_type,object_name from t1

where object_name like ‘%ABC%‘;

改写后的SQL是这样的：

Select object_id ,object_type,object_name from t1

Where object_name in

(select object_name from t1 where object_name like ‘%ABC%’);

Test Case：

create index idx_t1_object_name on t1 (object_name);

Select object_id,object_type,object_name from t1

where object_name like ‘%TABCOL%’;

此时SQL的执行计划是t1 表做全表扫描。

Select object_id,object_type,object_name from t1

Where object_name in

(select object_name from t1 where object_name like ‘%TABCOL%’);

改写后的SQL执行计划是索引全扫描加索引回表操作：

SQL使用模糊查询like的优化

优化原理

用索引全扫描取代表的全扫描。因为索引全扫描的代价是全表扫描的1/N (即索引块数与数据块数的比例），表越大，优化效果越明显。

改写后SQL的执行计划，根据索引再回表的代价要看符合条件的记录数多少：如果in子查询返回的记录数很少，那么优化的效果就相当于效率提高了N倍；如果in子查询返回的记录数较多，两种SQL的性能区别就不是很明显了。

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