在 SQL Server 中处理 `LIKE` 查询时，性能问题常常让开发者感到困扰。特别是在面对大规模数据时，如何高效地使用索引来加速 `LIKE` 查询成为了一个重要课题。本博文将详细记录我们在解决 “like 索引 sql server” 问题的过程，通过结构化的方式呈现这个技术挑战的背景、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用。
## 背景定位
在我们的用户场景中，某电商平台
## 实现 SQL Server Like 索引的步骤
### 概述
在 SQL Server 中，LIKE 运算符用于在查询中模糊匹配字符串。当字符串匹配模式比较复杂或者字符串的数量较大时，使用 LIKE 索引可以极大地提高查询性能。本文将介绍如何在 SQL Server 中创建 LIKE 索引的步骤，并提供相应的代码示例。
### 步骤
下面是实现 SQL Server Like 索引的步
原创
2023-12-30 06:30:21
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T1表 10000000万条数据,（插入时间36分钟，count(*)查询19秒，空间占用670M左右）1.真正充分的利用索引比如like '张%' 就是符合SARG(符合扫描参数)标准而like '%张' 就不符合该标准通配符%在字符串首字符的使用会导致索引无法使用，虽然实际应用中很难避免这样用，但还是应该对这种现象有所了解，至少知道此种用法性能是很低下的。*******************
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2023-08-29 15:19:01
226阅读
## 实现“sql server like 能用索引”的步骤
为了实现"sql server like 能用索引"，我们需要按照以下步骤进行操作。下面是整个过程的流程图：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 创建表 |
| 2 | 创建索引 |
| 3 | 使用索引进行模糊查询 |
现在让我们逐步来完成每个步骤。
### 1. 创建表
首先，我们需要创建一个表来存储我
原创
2023-07-31 07:26:39
996阅读
# SQL Server 中 LIKE 语句与索引
`SQL Server` 是一个流行的关系数据库管理系统，其中的 `LIKE` 语句允许我们在 `SELECT` 查询中进行模式匹配，从而更灵活地查找数据。然而，很多开发者并不清楚，使用 `LIKE` 语句匹配时如何有效利用索引以提高查询性能。本文将通过代码示例和示意图来探讨这个主题。
## LIKE 语句的基本使用
`LIKE` 关键字通
# SQL Server 中的聚集索引与 LIKE 查询
在 SQL Server 数据库中，聚集索引是一种特殊的索引，它定义了数据表中数据的物理存储顺序。聚集索引对于数据查询性能的提升有着至关重要的作用。许多开发者在使用 LIKE 查询时，可能不知道聚集索引的设置对查询性能的影响。本文将深入探讨这一主题，并提供代码示例，以帮助读者更好地理解聚集索引与 LIKE 查询之间的关系。
## 一、什
like查询如何有索引效果一.like查询与索引 在oracle里的一个超级大的表中,我们的where条件的列有建索引的话，会走索引唯一扫描INDEX UNIQUE SCAN。如select * from table where code = 'Cod25'，而如下这些语句哪些会走索引呢？Sql代码 1
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2023-11-07 17:05:29
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文章目录SQL优化索引失效的几种情况FIC（Fast IndexCreation）原理OnlineDDL SQL优化针对SQL进行调整，在写SQL的时候遵循最左前缀原则，向右匹配直到遇到范围查询（>、<、between、like）就停止匹配，范围列可以用到索引，但是范围列后面的列无法用到索引。like以通配符%开头索引失效会变成全表扫描的操作。如果查询条件中含有函数或表达式，将导致索
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2024-07-24 07:50:13
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先提及为何称数据查询最为基础，现如今学习java，Javaweb等知识都会涉及与数据库连接，常见的数据库连接是连接mysql、server sql和oracle。最多的是mysql，其中连接数据库更多使用的sql语句就是查询语句，基本都在下面我囊括下来了。所以说数据查询很重要。基底 选择列 例1：从数据库sales的产品表Product中查询出产品ID(ProductID)、产品名称(Produ
# SQL Server中的LIKE操作符与中括号索引
在SQL Server中，LIKE操作符用于在查询中搜索指定模式的数据。当我们需要进行模糊搜索或者匹配某个特定模式的数据时，LIKE操作符就派上了用场。不过，有时候我们可能需要对LIKE操作符进行更加精确的匹配，这时候就可以利用中括号索引来实现。
## LIKE操作符简介
LIKE操作符在SQL中常用于模糊搜索，语法格式为：
```s
原创
2024-03-12 05:24:48
126阅读
在前面说过了索引能极大的提高数据的检索速度，那为什么不在每一个列上建索引呢？初学者可能会困惑这个问题，而且通常不知道哪些列该建索引，哪些不该建， 甚至于会把like模糊查询的列也作为索引列，其实like是不使用索引的，只有等于,大于,IN等操作符会使用索引。SQLSERVER对于数据的插入，更新和删除时，都要更新相应的索引。这无疑会大大增加更新时间。另外，如果某个数据页已满，这时如果要在该页插入数
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2024-04-02 12:06:35
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SQL优化 MySQL版 - 避免索引失效原则（一） 避免索引失效原则（一）精力有限，剩余的失效原则将会在 《避免索引失效原则（二）》中连载出来，请谅解作者 ： Stanley 罗昊【转载请注明出处和署名，谢谢！】避免索引失效的一些原则我们编写SQL语句后会进行添加一些索引进行优化，但是有时候确实建了索引，但索引有时候会失效；比如在模糊查询使用 in 关键字的时候索引就失效了，这只是其中的一个条
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2024-07-30 10:39:53
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1. 索引：索引可以提高查询的速度，但不是使用带有索引的字段查询时，索引都会起作用，如下几种特殊情况下，有可能使用带有索引的字段查询时，索引没有起作用：1）使用LIKE关键字的查询语句 如果匹配字符串的第一个字符为“%”，索引不会起作用，只有“%”不在第一个位置，索引才会起作用2）使用多列索引的查询语句 Mysql可以为多个字段创建索引，一个索引可以包括16个字段，对于多列索引，只有查
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2024-06-08 19:35:23
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目录 数据库基础操作1.命令结束符号2.使用\c清除本次操作展示数据库创建数据库切换当前数据库查看当前使用的数据库删除数据库创建表展示当前数据库中的表简单的表操作语句删除表约束性条件（列的属性）非空约束主键&唯一性约束索引外键自增Explain全值匹配匹配最左边的列=、in自动优化顺序匹配列前缀匹配范围值精确匹配某一列并范围匹配另一列用于排序用于分组索引不会包含有NULL值的列数据类型
在处理 SQL Server 中的查询时，`NOT LIKE` 是一种非常常用的用于匹配模式的操作符。它的作用是返回不符合某个模式的所有行。不过，在某些情况下，使用 `NOT LIKE` 的查询可能会导致性能问题或意外的结果。因此，我决定整理一个关于如何解决 SQL Server 中 `NOT LIKE` 问题的完整过程，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
###
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
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2024-04-03 20:41:58
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在前面说过了索引能极大的提高数据的检索速度，那为什么不在每一个列上建索引呢？初学者可能会困惑这个问题，而且通常不知道哪些列该建索引，哪些不 该建， 甚至于会把like模糊查询的列也作为索引列，其实绝大多数情况下，like是不使用索引的，只有等于,大于,IN等操作符会使用索引。 SQLSERVER对于数据的插入，更新和删除，都要更新相应的索引。这无疑会大大增加更新时间。另外，如果某个数据页已满，这时
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2024-03-28 13:16:37
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1、模糊查询效率很低：原因：like本身效率就比较低，应该尽量避免查询条件使用like；对于like ‘%...%’（全模糊）这样的条件，是无法使用索引的，全表扫描自然效率很低；另外，由于匹配算法的关系，模糊查询的字段长度越大，模糊查询效率越低。解决办法：首先尽量避免模糊查询，如果因为业务需要一定要使用模糊查询，则至少保证不要使用全模糊查询，对于右模糊查询，即like ‘…%’，是会使用索引的；左
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2024-04-07 12:53:39
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## 实现 SQL Server 中的 LIKE 操作
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(连接到 SQL Server 数据库)
C(构建 SQL 查询语句)
D(执行查询语句)
E(处理查询结果)
F(关闭数据库连接)
G(结束)
A --> B --> C --> D -->
原创
2024-01-21 04:45:12
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本文主要对字串匹配Like的算法实现，在SQL Server中Like的匹配中主要有表现为对两个通配符的处理，分别为“_”代表一个字符，“%”代表任意个字符。由于“%”在匹配过程中的位置任意性，所以完全匹配、通配符“_”匹配与此不应该一起参与匹配运算，所以我们决定在匹配前先将子串按“%”分段，进行逐段匹配，显然降低了匹配算法的难度，下面讲解一下算法的实现过程：（后附实现源码）１. &nb
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2024-05-04 10:44:50
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