在使用msyql進行模糊查詢的時候，很自然的會用到like語句，通常情況下，在數據量小的時候，不容易看出查詢的效率，但在數據量達到百萬級，千萬級的時候，查詢的效率就很容易顯現出來。這個時候查詢的效率就顯得很重要！
一般情況下like模糊查詢的寫法為（field已建立索引）：
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like '%keyword%';
上面的語句用explain解釋來看，SQL語句並未用到索引，而且是全表搜索，如果在數據量超大的時候，可想而知最后的效率會是這樣
對比下面的寫法：
SELECT `column` FROM `table` WHERE `field` like 'keyword%';
這樣的寫法用explain解釋看到，SQL語句使用了索引，搜索的效率大大的提高了！
但是有的時候，我們在做模糊查詢的時候，並非要想查詢的關鍵詞都在開頭，所以如果不是特別的要求，"keywork%"並不合適所有的模糊查詢
這個時候，我們可以考慮用其他的方法
1.LOCATE（'substr',str,pos）方法
SELECT LOCATE('xbar',`foobar`); ###返回0 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`); ###返回4 SELECT LOCATE('bar',`foobarbar`,5); ###返回7
備注：返回 substr 在 str 中第一次出現的位置，如果 substr 在 str 中不存在，返回值為 0 。如果pos存在，返回 substr 在 str 第pos個位置后第一次出現的位置，如果 substr 在 str 中不存在，返回值為0。
SELECT `column` FROM `table` WHERE LOCATE('keyword', `field`)>0
備注：keyword是要搜索的內容，field為被匹配的字段，查詢出所有存在keyword的數據
2.POSITION('substr' IN `field`)方法
position可以看做是locate的別名，功能跟locate一樣
SELECT `column` FROM `table` WHERE POSITION('keyword' IN `filed`)
3.INSTR(`str`,'substr')方法
SELECT `column` FROM `table` WHERE INSTR(`field`, 'keyword' )>0
除了上述的方法外，還有一個函數FIND_IN_SET
FIND_IN_SET(str1,str2):
返回str2中str1所在的位置索引，其中str2必須以","分割開。
SELECT * FROM `person` WHERE FIND_IN_SET('apply',`name`);
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