es mysql in操作_mysql中find_in_set()函数的使用

在 MySQL 中，`FIND_IN_SET()` 函数用于在逗号分隔的字符串列表中查找某个值的位置。该函数的语法如下：

FIND_IN_SET(needle, haystack)

其中，`needle` 是要查找的值，`haystack` 是逗号分隔的字符串列表。函数返回值为 `needle` 在 `haystack` 中的位置，如果没有找到则返回 0。

例如，我们有一张表 `students`，其中有一个字段 `hobbies`，记录了每个学生的兴趣爱好，多个兴趣用逗号隔开。现在我们想要查询所有喜欢足球的学生，可以使用 `FIND_IN_SET()` 函数来实现：

SELECT * FROM students WHERE FIND_IN_SET('足球', hobbies) > 0;

这条 SQL 查询会返回所有喜欢足球的学生的记录。注意，由于 `FIND_IN_SET()` 返回的是位置，所以要判断其是否大于 0，以排除返回值为 0 的情况。

相关问题

es FIND_IN_SET

### 关于在 Elasticsearch 中使用 `FIND_IN_SET` 函数

Elasticsearch 并不直接支持 MySQL 的 `FIND_IN_SET()` 函数。然而，在处理类似的需求时，可以采用其他方式来达到相同的效果。

对于字符串类型的字段，如果希望模拟 `FIND_IN_SET` 功能，则可以通过查询 DSL 使用 `terms` 查询或 `match_phrase` 查询配合分词器设置来实现相似功能[^1]。例如：

#### 使用 terms 查询
假设有一个索引中的文档包含一个逗号分隔的字符串列表作为某个字段值，想要检查这个字段是否包含特定项，可先将该字段映射为 keyword 类型并利用 `terms` 查询:

GET /my_index/_search
{
    "query": {
        "bool": {
            "must": [
                {
                    "terms": {
                        "type.keyword": ["4"]
                    }
                }
            ]
        }
    }
}

此方法适用于已知目标值的情况，并且这些值已经被正确地分割成独立词条存入了倒排索引中。

另外一种情况是当数据是以数组形式存储而不是单一字符串时，可以直接对数组字段执行 `terms` 查询而无需额外操作。

#### 自定义脚本查询
为了更灵活地模仿 `FIND_IN_SET` 行为，还可以编写自定义脚本来解析原始字符串并判断其内是否存在指定子串。这通常通过 Painless 脚本完成：

GET /my_index/_search
{
    "_source": ["title", "content"],
    "query": {
        "script_score": {
            "query": {"match_all": {}},
            "script": {
                "source": """
                    String[] types = doc['type'].value.split(',');
                    for (int i=0;i<types.length;++i){
                       if(types[i].trim().equals(params.searchTerm)){
                           return true;
                       }
                    }
                    return false;
                 """,
                "params": {
                    "searchTerm": "4"
                }
            },
            "boost_mode": "replace"
        }
    }
}

上述例子展示了如何遍历由逗号分隔的字符串组成的集合，并测试其中是否有与给定参数相等的元素[^2]。

需要注意的是，虽然这种方法提供了更大的灵活性，但在性能上可能不如前一种方案高效，尤其是在大规模数据集上的应用。