MySQL查询性能对比：全文索引 vs 联合索引 vs LIKE vs JSON查询

"在MySQL数据库中，全文索引、联合索引、LIKE查询以及JSON查询在处理特定场景下的检索速度存在显著差异。本问题中，我们关注的是在一张包含10万条记录的tmp_test_course表中，进行类型筛选、删除状态筛选、叶子节点筛选以及在JSON字段outline中匹配多个编码的查询效率。原始查询目标是找到type为5、del为2、is_leaf为1且outline字段包含一系列编码的记录，总计约2931条。" 在MySQL中，不同的查询方式有各自的优缺点： 1. LIKE查询： - 使用LIKE进行模式匹配，特别是配合通配符'%jy1577683381775%'，会导致MySQL无法使用索引，因为通配符在前的查询不能利用B-Tree索引。在这种情况下，MySQL会进行全表扫描，对于10万条记录的表，耗时248毫秒已经算是比较快的结果，但随着数据量的增加，性能会显著下降。 2. 全文索引： - 全文索引适用于大段文本的搜索，如在outline字段中查找包含特定词汇的记录。MySQL的全文索引可以提供更快的搜索速度，尤其是在大量文本中查找关键词。但是，全文索引不支持正则表达式和通配符查询，因此无法直接应用于上述的LIKE查询。如果能将需求转化为全文索引支持的查询，性能会有提升。 3. 联合索引： - 如果在type、del和is_leaf上创建联合索引，MySQL能够快速定位满足条件的行。对于这个特定查询，如果outline字段没有索引，即使使用了联合索引，匹配outline中的编码仍会进行全表扫描。为了优化这种查询，可以考虑在outline字段上建立单独的索引或者组合索引，但这可能导致其他类型的查询性能下降。 4. JSON查询： - MySQL从5.7版本开始支持JSON字段和相关操作，包括JSON_EXTRACT函数用于提取JSON字段的值。如果outline字段是JSON数组，可以使用JSON_EXTRACT配合JSON_CONTAINS进行查询，这可能会比LIKE查询更高效，因为它可以利用JSON字段索引。然而，如果JSON字段是嵌套结构，性能可能因解析复杂性而降低。 在实际应用中，选择哪种查询方式取决于具体需求和数据分布。对于频繁的多条件查询，应优先考虑优化索引策略，比如创建复合索引。如果查询主要集中在outline字段，可能需要考虑使用全文索引或专门为outline字段设计的特殊索引结构。此外，优化查询语句，如将多个OR条件转换为IN列表，也可能有助于提高性能。 为了得到最佳性能，可以尝试以下优化步骤： 1. 创建适当的索引，包括联合索引和/或JSON字段索引。 2. 分析查询执行计划，检查是否正确使用了索引。 3. 考虑使用存储过程或预编译的SQL语句来减少解析时间。 4. 对于大量数据的LIKE查询，可能需要考虑使用全文搜索引擎，如Elasticsearch，以获得更好的全文检索性能。 在设计数据库和编写查询时，始终要考虑可扩展性和性能，以适应不断增长的数据量和复杂查询需求。