模糊查询(LIKE)AND (PATINDEX() . CHARINDEX())

SQL中的模糊查询
一般来说使用模糊查询,大家都会想到LIKE  
select * from table where a like '%字符%'  

如果一个SQL语句中用多个 like模糊查询,并且记录条数很大,那速度一定会很慢。  

下面两种方法也可实现模糊查询:  
select * from table where patindex('%字符%',字段名)>0  
select * from table where charindex('字符',字段名)>0  


其中,>0表示:字符在字段中存在
经测试这两种方法比LIKE速度要快。

 

总结

      你现在可以发现CHARINDEX和PATINDEX搜索字符串时的区别了吧。PATINDEX函数支持使用通配符,可以用在很多有变化的查找中。而CHARINDEX不可以。根据你自己不同的情况,这两个函数对你在SQL Server中的字符串的搜索、控制、分析很有帮助

如下是详细的解释:

 

SQL Server CHARINDEX和PATINDEX详解

       假如你写过很多程序,你可能偶尔会碰到要确定字符或字符窜串否包含在一段文字中,在这篇文章中,我将讨论使用CHARINDEX和PATINDEX函数来搜索文字列和字符串。我将告诉你这两个函数是如何运转的,解释他们的区别。同时提供一些例子,通过这些例子,你可以可以考虑使用这两个函数来解决很多不同的字符搜索的问题。
        CHARINDEX和PATINDEX函数常常用来在一段字符中搜索字符或者字符串。如果被搜索的字符中包含有要搜索的字符,那么这两个函数返回一个非零的整数,这个整数是要搜索的字符在被搜索的字符中的开始位数。PATINDEX函数支持使用通配符来进行搜索,然而CHARINDEX不支持通佩符。接下来,我们逐个分析这两个函数。

如何使用CHARINDEX函数

       CHARINDEX函数返回字符或者字符串在另一个字符串中的起始位置。CHARINDEX函数调用方法如下:

       CHARINDEX ( expression1 , expression2 [ , start_location ] )

       Expression1是要到expression2中寻找的字符中,start_location是CHARINDEX函数开始在expression2中找expression1的位置。

       CHARINDEX函数返回一个整数,返回的整数是要找的字符串在被找的字符串中的位置。假如CHARINDEX没有找到要找的字符串,那么函数整数“0”。让我们看看下面的函数命令执行的结果:

      CHARINDEX('SQL', 'Microsoft SQL Server')

      这个函数命令将返回在“Microsoft SQL Server”中“SQL”的起始位置,在这个例子中,CHARINDEX函数将返回“S”在“Microsoft SQL Server”中的位置11。
接下来,我们看这个CHARINDEX命令:

      CHARINDEX('7.0', 'Microsoft SQL Server 2000')

      在这个例子中,CHARINDEX返回零,因为字符串“7.0” 不能在“Microsoft SQL Server”中被找到。接下来通过两个例子来看看如何使用CHARINDEX函数来解决实际的T-SQL问题。

     第一个例子,假设你要显示Northwind数据库Customer表前5行联系人列的Last Name。这是前5行数据
           ContactName
           ------------------------------ 
           Maria Anders
           Ana Trujillo
           Antonio Moreno
           Thomas Hardy
           Christina Berglund

      你可以看到,CustomName包含客户的First Name和Last Name,它们之间被一个空格隔开。我用CHARINDX函数确定两个名字中间空格的位置。通过这个方法,我们可以分析ContactName列的空格位置,这样我们可以只显示这个列的last name部分。这是显示Northwind的Customer表前5行last name的记录!

               select top 5 substring(ContactName,charindex(' ',ContactName)+1 ,
                      len(ContactName)) as [Last Name] from Northwind.dbo.customers

下面是这个命令输出的结果。
           Last Name
           ------------------------------ 
           Anders
           Trujillo
           Moreno
           Hardy
           Berglund

      CHARINDEX函数找到First Name和Last Name之间的空格,所以SUBSTRING函数可以分开ContactName列,这样就只有Last Name被选出。我在CHARINDEX函数返回的整数上加1,这样Last Name不是从空格开始。

      在第二个例子中,即如说你要计算记录中,某一个字段包含特定字符的所有记录数。CHARINDEX函数可以方便的解决你的问题。计算Northwind.dbo.Customer表中Addresses字段中包含单词Road或者它的缩写Rd的记录数,选择语句类似这样:

       SELECT count(*) from Northwind.dbo.Customers 
       WHERE CHARINDEX('Rd',Address) > 0 or CHARINDEX('Road',Address)> 1

如何使用PATINDEX函数

      PATINDEX函数返回字符或者字符串在另一个字符串或者表达式中的起始位置,PATINDEX函数支持搜索字符串中使用通配符,这使PATINDEX函数对于变化的搜索字符串很有价值。PATINDEX函数的命令如下:

      PATINDEX ( '%pattern%' , expression )

      Pattern是你要搜索的字符串,expression是被搜索的字符串。一般情况下expression是一个表中的一个字段,pattern的前后需要用“%”标记,除非你搜索的字符串在被收缩的字符串的最前面或者最后面。

      和CHARINDEX函数一样,PATINDEX函数返回搜索字符串在被搜索字符串中的起始位置。假如有这样一个PATINDEX函数:

      PATINDEX('%BC%','ABCD')

      这个PATINDEX函数返回的结果是2,这和CHARINDEX函数一样。这里的%标记告诉PATINDEX函数去找字符串“BC”,不管被搜索的字符串中在“BC”的前后有多少字符!
      假如你想知道被搜索字符串是否由特定的字符串开始,你可以省去前面的%标记。PATINDED函数就要这样写:

      PATINDEX('AB%','ABCD')

      这个命令执行的结果返回1,表示搜索的字符串“AB”在被搜索的字符串中“ABCD”被找到。

      使用通配符可以编辑比我以上举得简单例子复杂得多的搜索字符串。假如说你要确定一个字符串是否包含字母A和Z,还有任何数字,这个PARINDEX函数命令可能像这样:

      PATINDEX('%[A,Z,0-9]%[A,Z,0-9]%[A,Z,0-9]%','XYZABC123')

      注意在上面这个例子中的搜索字符部分使用了很多的通陪符。察看SQL Server联机丛书可以获得更多关于通佩符的信息。接下来,我们用两个例子来看PATINDEX和SELECT怎么联合起来使用。
 
      假设你想要找出Northwind.dbo.Categories表中Description字段中是包含单词“Bread”或“bread”的所有记录,那么选择语句就可能是这样:

        SELECT Description from Northwind.dbo.Categories
        WHERE patindex('%[b,B]read%',description) > 0

      这里我用通配符来确定大写和小写的“b”。我在Notthwind数据库中执行这个脚本后,得到下面的结果:
           Description
           --------------------------------------------------------
           Desserts, candies, and sweet breads
           Breads, crackers, pasta, and cereal

      这是再用另外一个额外的通配符来查找一些记录的例子。这个例子是如何选出上面的查询结果中,Description字段的第二子字母不是“e”的纪录。

                   select Description from Northwind.dbo.Categories     
                   where patindex('%[b,B]read%',description) > 0  
                   and patindex('_[^e]%',description) = 1
        

      通过在条件语句中增加一个使用^通配符的PATINDEX函数,我们可以过滤掉“Dessert, candies, and sweet breads”这条记录。上面的查询结果只有一条记录。
           Description
           --------------------------------------------------------
           Breads, crackers, pasta, and cereal
 

<think> 首先,用户的问题是基于提供的参考文献,特别是关于SQL ServerLIKE查询慢的解决办法。参考了三个引用: - 引用[1]: 讨论了LIKE查询慢的原因,如使用LIKE '%a%'时不使用索引,建议使用全文索引或避免CHAR类型。 - 引用[2]: 描述了SQL ServerLIKE运算符的语法和通配符,包括使用通配符的方式。 - 引用[3]: 提到在MySQL中使用instr函数代替LIKE来加快查询,但这是在MySQL中,不是SQL Server。 用户明确说:“我想查找在SQL Server中解决LIKE查询慢的问题的解决方案”,所以我的回答应该专注于SQL Server。 系统指令要求: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。(在这个上下文中,可能不涉及数学表达式,但如果有变量或类似的东西,需要格式化。) - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。(可能不适用,除非有公式。) - 使用中文回答。 - 生成相关问题。(在回答末尾添加相关问题。) - 引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 用户上一次的问题是关于LIKE查询慢的解决办法,所以我需要基于参考的内容构建回答。 关键点从引用中提取: - 引用[1]:LIKE查询慢,尤其是LIKE '%a%',因为不使用索引;建议使用全文索引或VARCHAR类型。 - 引用[2]:LIKE语法和通配符;没有直接提到优化。 - 引用[3]:在MySQL中用instr代替LIKE,但在SQL Server中不直接适用。 SQL Server的具体优化: - 避免前导通配符:如LIKE 'a%'可以使用索引,但LIKE '%a'或LIKE '%a%'不能。 - 使用全文索引处理文本搜索。 - 数据类型:使用VARCHAR而不是CHAR,因为CHAR是固定长度。 - 其他优化:如减少查询字段、使用覆盖索引等。 结构化回答: 1. **介绍问题**:解释为什么LIKE查询慢,基于引用[1]。 2. **优化方案**: - 避免使用前导通配符(如%开头)。 - 使用全文索引(Full-Text Search)。 - 选择合适的字符串类型(VARCHAR vs CHAR)。 - 使用其他函数或方法,如PATINDEX或CONTAINS(SQL Server有全文搜索功能)。 - 索引优化:确保列有索引,但只有特定模式能用索引。 3. **引用处理**:在相关部分添加引用标识。 4. **生成相关问题**:在回答末尾添加几个相关问题。 使用中文回答。 步骤: - 开头:介绍SQL ServerLIKE查询慢的原因。 - 主体:列出具体解决办法。 - 结尾:总结建议。 - 添加相关问题。 确保回答真实可靠:基于SQL Server最佳实践。 可能的解决办法: 1. **优化查询模式**:避免LIKE '%text%',尽量用LIKE 'text%'。[^1] 2. **使用全文索引**:对于大量文本搜索,创建全文索引来提高性能。[^1] 3. **数据类型优化**:使用VARCHAR而不是CHAR,以避免不必要的空格填充。[^1] 4. **函数替代**:在SQL Server中,可以考虑使用CONTAINS或FREETEXT函数,这是全文搜索的一部分。[引用标准知识] 5. **索引使用**:只在能用索引的模式下使用索引。 6. **查询优化**:只选择必要的列,而不是SELECT *。 7. **避免在LIKE中使用函数**:如LIKE UPPER(column),这会让索引失效。 最后,生成相关问题,如: - 如何创建和使用SQL Server全文索引? - 什么是SQL Server中替代LIKE查询的其他方法? - 如何优化数据库结构来提高LIKE查询性能? </think> ### SQL ServerLIKE查询慢的解决办法 在SQL Server中,使用LIKE运算符进行模糊查询时,性能问题常见于模式如`LIKE '%a%'`或`LIKE '%a'`,因为这些查询往往无法有效利用索引,导致全表扫描和数据读取量增加,从而显著降低查询速度[^1]。以下是基于SQL Server最佳实践的优化方案,结合引用内容与实际经验,分为几个关键步骤进行说明。这些方法旨在减少查询耗时,提高效率。 #### 1. **优化查询模式,避免低效通配符** - **问题分析**:LIKE查询的性能高度依赖于通配符的位置。例如,`LIKE 'a%'`(后缀模糊)可以使用索引,因为它匹配以“a”开头的字符串;而`LIKE '%a'`(前缀模糊)或`LIKE '%a%'`(全模糊)则无法利用索引,因为SQL Server无法预先确定起始点,导致全表扫描[^1][^2]。 - **解决方案**: - 优先使用可索引的模式,如`LIKE 'a%'`。如果必须使用全模糊查询,尝试结合其他条件(如日期范围)缩小数据集。 - 使用通配符时,遵循SQL Server的通配符规则:百分比符(`%`)匹配任意字符序列,下划线(`_`)匹配单个字符,避免过度使用`[list]`或`[^]`通配符,除非必要,因为这些也可能降低性能[^2]。 - **示例查询**:将低效的`SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%search%'`优化为`SELECT column FROM table WHERE column LIKE 'search%'`,并在`column`上创建索引[^1]。 #### 2. **使用全文索引替代LIKE** - **问题分析**:对于包含大量文本的列(如文章内容或长描述),LIKE查询会随着字符串长度增加而变慢,尤其是当字段类型为CHAR时(固定长度字符串可能包含多余空格,增加比较开销)[^1]。全文索引(Full-Text Search)是SQL Server内置功能,专门为文本搜索设计,支持快速模糊匹配。 - **解决方案**: - **创建全文索引**:在目标列上启用全文索引。这需要额外存储空间,但显著提升性能。例如: ```sql -- 创建全文目录和索引 CREATE FULLTEXT CATALOG ft_catalog AS DEFAULT; CREATE FULLTEXT INDEX ON dbo.table(column) KEY INDEX pk_index WITH STOPLIST = SYSTEM; ``` 然后使用`CONTAINS`或`FREETEXT`函数替代LIKE,如:`SELECT * FROM table WHERE CONTAINS(column, '"search*"')`(支持前缀匹配和词根搜索)[^1]。 - **数据类型优化**:将列类型从CHAR改为VARCHAR,减少长度固定带来的冗余。VARCHAR动态分配空间,降低比较开销[^1]。 #### 3. **使用函数或替代方法减少全表扫描** - **问题分析**:LIKE查询在无法使用索引时会引起全表扫描,拖慢性能。引用[^3]提到在MySQL中使用`instr()`函数优化,但在SQL Server中,类似函数如`CHARINDEX`或`PATINDEX`可作为替代,减少部分开销。 - **解决方案**: - **使用CHARINDEXPATINDEX**:这些函数在特定场景下更快,因为它们返回匹配位置而非布尔值,便于结合索引。例如: ```sql SELECT * FROM table WHERE CHARINDEX('search', column) > 0; ``` 但注意:函数调用本身可能让索引失效,因此仅在列已索引且查询模式简单时使用。 - **结合覆盖索引**:创建覆盖索引(Covering Index),包含查询涉及的列,避免访问表数据。例如:`CREATE INDEX idx_covering ON table(column) INCLUDE (other_columns)`,然后配合`SELECT column FROM table WHERE column LIKE 'a%'`[^1]。 - **减少返回字段**:避免`SELECT *`,指定必要列以减少数据传输量。 #### 4. **其他优化技巧** - **索引策略**:为列创建标准索引(如B-tree索引),但仅对`LIKE 'a%'`有效。对于频繁的模糊查询,定期重建索引(使用`ALTER INDEX REBUILD`)维护性能[^1]。 - **查询重写**:将复杂LIKE拆分为多个OR条件或使用临时表。例如:`WHERE column LIKE 'a%' OR column LIKE '%b'`,但需测试性能影响。 - **服务器级优化**:增加内存、优化统计信息(使用`UPDATE STATISTICS`),或在查询中添加提示如`OPTION (FAST n)`限制返回行数。 - **避免大小写敏感问题**:LIKE默认不区分大小写,但如果数据库设置为区分大小写,可使用`COLLATE`子句统一比较规则,避免意外开销[^2]。 #### 总结建议 优化LIKE查询的核心是**避免前导通配符、优先使用全文索引或VARCHAR类型,并结合索引和函数替代**。实际场景中,测试不同方案(如先用少量数据验证)至关重要。如果查询涉及海量数据,考虑归档旧数据或使用分区表。根据引用[^1][^2],这些方法已在实践中证明有效,能显著提升SQL Server的模糊查询速度。
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