MySQL全文索引、联合索引与like/json查询速度对比实测

本文将深入探讨MySQL中的四种查询方法：全文索引、联合索引、LIKE查询和JSON查询在处理大量数据时的速度表现。具体案例中，作者使用了一个名为`tmp_test_course`的表，该表约有10万条记录，其中`outline`字段存储了一对多的关系，包括一系列编码。目标是查找类型为5，已删除且为叶子节点的记录，并在`outline`中匹配给定的多个编码，例如jy1577683381775等。 首先，作者通过LIKE查询进行测试，这种方法使用通配符匹配字符串，查询时间为248毫秒，扫描了相当数量的行以找到匹配项。LIKE查询可能会因为模式匹配的复杂性而导致性能下降，尤其是在大数据集上，因为它需要全表扫描。 接下来，文章会对比使用联合索引的方法，通常情况下，联合索引能提高查询效率，因为它允许数据库系统通过单个索引来定位多个列的组合值。然而，对于本文的情况，由于查询条件中的`outline`字段是JSON类型的，可能无法直接利用到传统的联合索引优化。 针对JSON查询，MySQL提供了对JSON字段的操作，但在这个场景下，由于`outline`是编码集合而非嵌套结构，可能并不适用直接的JSON操作来加速查询。如果`outline`字段被设计为JSON对象，JSON路径查询或函数（如JSON_EXTRACT()）可能会更合适。 最后，文章可能会提到全文索引（Full-Text Indexing, FTS）作为另一种可能的解决方案。全文索引特别适合于全文本搜索，能够快速查找包含特定关键词的文本字段，但是否在本文场景中建立全文索引取决于`outline`字段是否主要用于全文搜索，以及MySQL的FTS特性支持程度。 通过对这四种查询方式的详细分析，读者将了解在特定条件下，MySQL如何选择最有效的查询策略来优化查询性能，特别是在处理大量数据和复杂查询时。对于需要处理类似场景的数据库管理员和开发人员，本文提供了宝贵的实际经验和优化技巧。