大家都对电商的商品查询并不陌生，比如我们想根据商品名称查询所有商品信息。

有些技术的童鞋第一念头是搜索引擎；有些技术的童鞋第一念头是模糊查询，如like？(如果商品信息存放到mysql里，我们一般使用like查询)

我们都知道，不同的场景决定了不同技术的使用场景也不同，那我们该如何选择呢？

那我们先做个实验吧(实验对象是mysql 8.0 community 版，windows10)

1.安装mysql 8.0 community 版本 https://dev.mysql.com/downloads/windows/installer/8.0.html

我使用的web版本 step by step

2.安装客户端SQLyog MySQ https://www.cr173.com/soft/22147.html

3 连接mysql 报错：

SQLyog连接报错 Error No.2058 Plugin caching_sha2_password could not be loaded

解决方法：windows 下cmd 登录 mysql -u root -p 登录你的 mysql 数据库，然后 执行这条SQL：

ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password';

#password 是你自己设置的root密码

4.插入数据

依赖包：

 mysql mysql-connector-java 8.0.13

程序

 public void mysqlOneByOneInsert() { // JDBC 驱动名及数据库 URL String JDBC_DRIVER = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";  String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/www?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=false";//链接的mysql  // 数据库的用户名与密码，需要根据自己的设置 String USER = "root"; String PASS = "wangwei456"; try { long start=System.currentTimeMillis(); Class.forName(JDBC_DRIVER); Connection connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS); PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement("INSERT INTO PERSON(ID,NAME,AGE,ADDRESS,SALARY) values(?,?,?,?,?);");  for(int i=0;i<1000000;i++) { stmt.setInt(1, i+1); stmt.setString(2, "mkyong"+i); stmt.setInt(3, i%100); stmt.setString(4, "address"+i); stmt.setFloat(5, 25000.00f); stmt.executeUpdate(); } stmt.close(); connection.close(); System.out.println("耗时:"+(System.currentTimeMillis()-start)+" 毫秒"); } catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }  }

中间报错：

java.sql.SQLException: The server time zone value '???ú±ê×??±??' is unrecognized or represents more

解决方法：

在jdbc连接的url后面加上serverTimezone=GMT即可解决问题，如果需要使用gmt+8时区，需要写成GMT%2B8

感受：mysql输入插入速度(单条)简直是龟速呀 耗时:4390167 毫秒=4390秒=73分钟

1.精确查询 无索引

SELECT * FROM PERSON WHERE NAME='mkyong99999'

耗时：0.747秒

2.模糊查询 无索引

SELECT * FROM PERSON WHERE NAME LIKE 'mkyong99999%'

查询耗时：0.732秒

3.精确查询 有索引

SELECT * FROM PERSON WHERE NAME='mkyong99999'

耗时：0.01秒

4.模糊查询 有索引

FLUSH TABLES;SELECT * FROM PERSON WHERE NAME LIKE 'mkyong99999%'

耗时：0.02秒

是不是很惊诧？看看执行计划

走的是索引。和很多人的常识是相反的。

5.无索引

SELECT * FROM PERSON WHERE ADDRESS='杭州大街100号99999'

耗时 0.911秒

6.无索引

FLUSH TABLES; SELECT * FROM PERSON WHERE ADDRESS LIKE '杭州大街100号99999'

耗时0.775秒

7.有索引

FLUSH TABLES;SELECT * FROM PERSON WHERE ADDRESS='杭州大街100号99999' SELECT * FROM PERSON WHERE ADDRESS LIKE '杭州大街100号99999'

都是0.01秒

8.针对有些字段比较长，使用模糊查询会慢的问题，mysql 从5.6后提供了全文检索功能，以5.8为例

ngram Full-Text Parser提供了分词的功能

创建全文索引

CREATE FULLTEXT INDEX add_index ON PERSON (ADDRESS) WITH PARSER ngram;

查询

SELECT * FROM PERSON WHERE MATCH (ADDRESS) AGAINST('杭州大街100号99999');

耗时：23秒

小结：

1.like查询不一定不走索引，以实验验证为准

2.商品量或者数据量比较小的情况下(通常100w以下)，like查询并不慢。

3.搜索引擎在千万，亿级别或者以上起到的作用才会比较明显，下篇会继续分析。

4.mysql提供的全文索引的使用还是在掌握的情况下再使用，否则反而会影响系统性能

参考文献：

【1】https://blog.csdn.net/jared456/article/details/80380853

【2】https://blog.csdn.net/weixin_37577564/article/details/80329775