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以下是 模糊查询 的深度技术解析，涵盖核心语法、通配符策略、性能优化及实战陷阱：

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🔍 一、核心运算符：LIKE

SELECT * FROM 表名 
WHERE 列名 LIKE '模式字符串';

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🎯 二、通配符详解

通配符	作用	示例	匹配案例
%	任意长度字符（含0字符）	'张%'	张三、张无忌、张
_	单个字符	'李_'	李四、李雷（不匹配"李"）
[ ]	字符集合内单字符 (仅SQL Server)	'[王李]%'	王五、李四
[^ ]	排除字符集合 (仅SQL Server)	'[^0-9]%'	中文、字母（排除数字开头）

📌 通用标准（MySQL/PgSQL/Oracle）：

-- 匹配 "公司"结尾的字符串
WHERE company LIKE '%公司'  -- 匹配第二个字为"小"的姓名
WHERE name LIKE '_小%'     -- 匹配含下划线的文件名 (需转义)
WHERE file_name LIKE '%\_%' ESCAPE '\'  

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⚠️ 三、关键注意事项

1. 大小写敏感性问题

数据库	默认行为	强制不敏感方案
MySQL	取决于校对规则	WHERE LOWER(name) LIKE '%abc%'
PostgreSQL	区分大小写	用 ILIKE 运算符
Oracle	区分大小写	WHERE UPPER(name) LIKE '%ABC%'

2. 通配符转义（通用方案）

-- 查找含 "20%" 的备注（如"折扣20%"）
SELECT * FROM products 
WHERE notes LIKE '%20\%%' ESCAPE '\';  -- 定义'\'为转义符-- 查找含下划线的文件名
WHERE file_name LIKE '%\_%' ESCAPE '\';

3. NULL 值处理

-- 模糊查询不匹配 NULL 值！
SELECT * FROM users 
WHERE name LIKE '%张%';  -- 自动过滤 name IS NULL 的行

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⚡ 四、性能优化策略

1. 避免全模糊（%xxx%）

-- ❌ 性能杀手（无法利用索引）
WHERE content LIKE '%数据库%'  -- ✅ 优化方案1：右模糊（可命中索引）
WHERE content LIKE '数据库%'  -- ✅ 优化方案2：全文索引（MySQL 5.6+）
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX (content);
SELECT * FROM articles 
WHERE MATCH(content) AGAINST('数据库' IN BOOLEAN MODE);

2. 慎用函数包裹列

-- ❌ 索引失效
WHERE LOWER(name) LIKE '%abc%'  -- ✅ 预处理数据
ALTER TABLE users ADD COLUMN name_lower VARCHAR(50);
UPDATE users SET name_lower = LOWER(name);  
CREATE INDEX idx_name_lower ON users(name_lower);
WHERE name_lower LIKE '%abc%';  -- 仍全扫，但比函数快

3. 使用覆盖索引

-- 只需返回 name 和 id
SELECT name, id FROM users 
WHERE name LIKE '张%';  -- 若索引含(name,id)则无需回表

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🔧 五、进阶技巧

1. 正则表达式增强（REGEXP）

-- MySQL/PgSQL 支持
WHERE name REGEXP '^张[小大]'  -- 匹配"张小"或"张大"开头-- Oracle 用 REGEXP_LIKE
WHERE REGEXP_LIKE(name, '^张[小大]')

2. 通配符组合妙用

-- 匹配 130-139 开头的手机号
WHERE phone LIKE '13_%'        -- 简易版（可能包含无效号）
WHERE phone REGEXP '^13[0-9]{9}$'  -- 精确版（11位数字）-- 匹配邮箱格式
WHERE email LIKE '%@%.%'       -- 基础验证

3. 动态模式生成

-- 根据变量构造模式
SET @search_term = '数据';
SELECT * FROM books 
WHERE title LIKE CONCAT('%', @search_term, '%');

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🧩 六、实战陷阱案例

陷阱1：中文字符截断错误

-- UTF-8 下 '李_' 可能匹配到 "李三"（3字节）或 "李𠮷"（4字节）
✅ 解决方案：使用 `CHAR_LENGTH()` 辅助
WHERE name LIKE '李_' AND CHAR_LENGTH(name) = 2

陷阱2：通配符冲突

-- 用户输入含 "%" 时（如搜索 "100%"）
✅ 方案：预处理输入值
SET @input = REPLACE(@raw_input, '%', '\%');
WHERE content LIKE CONCAT('%', @input, '%') ESCAPE '\';

陷阱3：隐式空格问题

-- VARCHAR 存储时尾部空格参与匹配
CREATE TABLE test (col VARCHAR(10));
INSERT INTO test VALUES ('abc'), ('abc   ');SELECT * FROM test WHERE col LIKE 'abc';   -- 只匹配 'abc'
SELECT * FROM test WHERE col LIKE 'abc%';  -- 匹配两项

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📊 七、模糊查询类型性能对比

查询类型	示例	索引利用	适用场景
前缀匹配	LIKE '张%'	✅ 可利用B树索引	快速人名/编号检索
后缀匹配	LIKE '%公司'	❌ 全表扫描	低频分析
全模糊	LIKE '%数据%'	❌ 全表扫描	小表或全文索引替代方案
固定位置	LIKE '__小%'	❌ 全表扫描	严格格式数据（如身份证）

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💡 终极建议

1. 数据清洗：入库前规范化（统一大小写/去除特殊字符）
2. 索引策略：对高频前缀查询列建索引
3. 替代方案：
4. 安全防护：过滤用户输入的通配符（防止恶意超长%拖垮数据库）