一次like语句的优化（知识星球独享）

rainman

2026 年 06 月 06 日

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性能优化

前言

最近两天，我在公司优化了一些慢查询SQL语句，积累了一些真实的案例，从这篇开始，后面会出多篇慢SQL相关的文章分享给大家，希望对你会有所帮助。

1. 案发现场

我从archery平台的慢SQL日志中查到了一条，非常长的SQL语句，耗时要8s左右。

那条SQL大概是这样的：

select id,name 
from category
where (
  full_path like '%123456%' 
  or full_path like '%123455%' 
  or full_path like '%123454%'
  or full_path like '%123453%'
  or full_path like '%123452%'
  or full_path like '%123451%'
  ...
)
and level=4 and status=1

这条SQL的意思是，根据父分类的id，查询所有下面的四级分类信息。

full_path字段是一个varchar类型，保存的是所有父分类的id，用逗号分割拼接而成的字符串，比如：111111,222222,123455。

这条SQL支持传入一个id集合，可以查询出任意级分类及其所有子分类下的所有四级分类。

对于mybatis中的代码是这样的：

<select id="getFourCategoryList" resultMap="resultMap">
select id,name 
from category
<where>
  <foreach collection="parentIdList" item="id" open="(" separator="or" close=")">
    full_path like '%#{id}%'
  </foreach>
  and level=4 and status=1
</where>
</select>

这样传入parentIdList集合，就可以生成开头的SQL语句了。

上面的SQL功能上没有问题，但执行性能上有点问题，需要做优化。

2. 第一次优化

出现慢SQL的问题，关键的原因是一次性传入的parentIdList集合的数据太多了。

由此，需要限制单次查询传入的parentIdList集合的大小。

List<List<String>> partitionList = Lists.partition(parentIdList,100);
List<Category> allDataList = Lists.newArrayList();
for(List<String> list: partitionList) {
   List<Category> categoryList = categoryMapper.getFourCategoryList(list);
   if(CollectionUtils.isNotEmpty(categoryList)) {
      allDataList.addAll(categoryList);
   }
  return allDataList;
}

这样已改造之后，如果父分类id集合传入100条数据，执行SQL之后，每次大概1s左右返回数据。

把数据再减少一点，每次传入50条数据？

这样确实可以降低单次的SQL执行速度，但是整个查询功能，耗时可能比之前要多一些，因为循环次数增加了，多了一些远程操作。

有没有其他的优化办法？

3. 第二次优化

其实，这里使用了大量的like关键字查询数据，性能是非常差的。

不用like，又如何查询字符串中的一部分数据呢？

答：可以使用find_in_set函数。

在我之前写的《MySQL如何将一行数据转换到多行？》那篇文章中介绍过这个函数的用法，它还是比较强大的。

将sql改成这样的：

select id,name 
from category
where (
  find_in_set('123456',full_path) !=0
  or find_in_set('123455,full_path) !=0
  or find_in_set('123454,full_path) !=0
  or find_in_set('123453,full_path) !=0
  or find_in_set('123452,full_path) !=0
  or find_in_set('123451,full_path) !=0
  ...
)
and level=4 and status=1

改造之后，执行sql，0.5s就查出数据了。

使用find_in_set函数比使用like关键字，查询数据的性能提升了一倍。