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1. LIKE 语句中的 % 和 _ 用法
1.1 % 通配符的用法
% 通配符代表零个或多个字符。它是 MySQL 中用于模糊匹配的强大工具之一，可以在任何字符的位置使用。
示例 1：查找以特定字符开头的记录
假设我们有一个电商订单系统的 orders 表，其中包含客户订单信息。我们希望查找所有以 A 开头的客户姓名。
SELECT * FROM orders WHERE customer_name LIKE 'A%';
在这里，A% 将会匹配所有以 A 开头的名字，无论后面跟随多少字符。例如，Alice, Adam, Amanda 等都会被匹配到。
示例 2：查找以特定字符结尾的记录
假设我们想查找以 .com 结尾的所有邮箱地址。
sql复制代码SELECT * FROM orders WHERE email LIKE '%.com';
此查询将返回所有邮箱以 .com 结尾的记录，比如 example@gmail.com 或 user@domain.com。
示例 3：查找包含特定子串的记录
我们可以通过 % 在字符串两端使用，查找包含某个子串的记录。
SELECT * FROM orders WHERE product_name LIKE '%Phone%';
此查询将返回所有包含 Phone 的产品名称，如 iPhone, Samsung Phone, Pixel Phone。
1.2 _ 通配符的用法
_ 通配符代表单个字符，类似于正则表达式中的 .。在需要匹配特定位置的单个字符时非常有用。
示例 1：匹配固定长度的字符串
假设我们想查找那些长度为 4 个字符，且以 T 开头的产品名称。
SELECT * FROM products WHERE product_code LIKE 'T___';
在这里，T___ 将会匹配 T 开头，后跟三个字符的任何字符串，比如 TV01, T123, T999 等。
示例 2：查找特定位置的字符
假设我们有一组邮政编码，我们想查找所有第二位是数字 5 的邮政编码。
SELECT * FROM addresses WHERE postal_code LIKE '_5%';
此查询将返回所有第二个字符为 5 的邮政编码，比如 15000, 25100, 35123 等。
2. BLOB 和 TEXT 的区别
BLOB 和 TEXT 是 MySQL 中用于存储大量数据的两种数据类型。尽管它们看起来非常相似，但它们有几个关键的区别，特别是在存储、性能和应用场景方面。
2.1 BLOB 数据类型
BLOB（Binary Large Object） 是用于存储二进制数据的大型对象，如图片、视频、音频文件等。BLOB 类型专门设计用于处理不可读的数据，这些数据通常是通过应用程序处理的。
BLOB 的种类
MySQL 提供了 4 种不同大小的 BLOB 类型：
- TINYBLOB：最大 255 字节
- BLOB：最大 65,535 字节（64 KB）
- MEDIUMBLOB：最大 16,777,215 字节（16 MB）
- LONGBLOB：最大 4,294,967,295 字节（4 GB）
示例 1：存储图片文件
假设我们有一个 products 表，其中有一列 image_data 用于存储产品的图片文件。
CREATE TABLE products (product_id INT PRIMARY KEY,product_name VARCHAR(255),image_data BLOB
);
我们可以通过以下语句将图片文件插入到 image_data 中：
INSERT INTO products (product_id, product_name, image_data)
VALUES (1, 'Product A', LOAD_FILE('/path/to/image.jpg'));
BLOB 的常见应用场景
- 存储图片、音频、视频文件：由于 BLOB 是二进制数据，因此非常适合存储大容量的多媒体文件。
- 加密数据：加密后的数据也是二进制形式，适合使用 BLOB 存储。
2.2 TEXT 数据类型
TEXT 类型用于存储大文本数据，如评论、文章或日志信息。与 BLOB 不同，TEXT 是用于存储字符串数据，并且能够进行排序和比较。
TEXT 的种类
MySQL 也提供了 4 种不同大小的 TEXT 类型：
- TINYTEXT：最大 255 字符
- TEXT：最大 65,535 字符（64 KB）
- MEDIUMTEXT：最大 16,777,215 字符（16 MB）
- LONGTEXT：最大 4,294,967,295 字符（4 GB）
示例 2：存储产品描述
假设我们有一个 products 表，其中有一列 description 用于存储产品的长描述信息。
CREATE TABLE products (product_id INT PRIMARY KEY,product_name VARCHAR(255),description TEXT
);
我们可以通过以下语句插入一条长文本描述：
INSERT INTO products (product_id, product_name, description)
VALUES (1, 'Product A', 'This is a detailed description of Product A.');
TEXT 的常见应用场景
- 存储文章、评论、产品描述：任何需要大量文本存储的场景都可以使用 TEXT 类型。
- 存储 HTML 或 XML 数据：TEXT 也可以用来存储结构化文本数据，比如 HTML 或 XML。
2.3 BLOB 和 TEXT 的主要区别
| 特性 | BLOB | TEXT |
|---|---|---|
| 数据类型 | 存储二进制数据（如图像、视频等） | 存储字符数据（如文本、文章、描述等） |
| 排序和比较 | 无法直接排序或比较 | 可以排序和比较 |
| 索引处理 | BLOB 列不支持前缀索引 | TEXT 列支持前缀索引 |
| 存储用途 | 适合存储不可读的二进制数据 | 适合存储可读的文本数据 |
| 常见使用场景 | 多媒体文件、加密数据 | 长文本、文章、日志信息 |
3. LIKE 语句结合 BLOB 和 TEXT 的使用场景
在实际应用中，BLOB 和 TEXT 通常不会与 LIKE 语句一起使用，因为 BLOB 存储的是二进制数据，不适合字符串匹配查询。然而，TEXT 类型是存储字符串的，因此可以结合 LIKE 进行模糊查询。
示例：查找包含特定关键字的文章
假设我们有一个 articles 表，其中包含大量文章内容。我们想查找所有包含关键词 “MySQL” 的文章。
SELECT * FROM articles WHERE content LIKE '%MySQL%';
由于 content 列是 TEXT 类型的，因此可以用 LIKE 进行模糊查询，匹配包含 MySQL 的文章。
4. BLOB 和 TEXT 的性能问题
在实际应用中，BLOB 和 TEXT 的使用需要考虑性能问题。以下是一些关于性能优化的建议：
4.1 索引的影响
虽然 TEXT 列可以创建前缀索引，但由于 TEXT 和 BLOB 数据的大小，索引可能会增加数据库的存储开销，并且影响查询性能。因此，通常我们只会在较短的前缀上创建索引。例如，我们可以在 TEXT 列的前 255 个字符上创建索引。
CREATE INDEX idx_content ON articles(content(255));
这样可以加速 LIKE 语句的查询，但前提是我们只匹配前缀内容。
4.2 存储与查询的分离
在某些情况下，存储 BLOB 或大文本数据的列会影响查询性能。为了优化性能，许多应用会将 BLOB 或 TEXT 列与其他列分离，甚至将 BLOB 数据存储在文件系统中，而不是数据库中。
4.3 定期清理和归档
随着时间的推移，存储大量 BLOB 和 TEXT 数据会占用大量存储空间。为了保持性能，建议定期清理或归档不再使用的数据。
5. 总结
通过这篇文章，我们详细讨论了 MySQL 中 LIKE 语句的 % 和 _ 通配符的使用方法，展示了它们在各种查询场景中的应用。同时，我们深入探讨了 BLOB 和 TEXT 数据类型的区别、应用场景及性能问题。在处理大文本数据时，TEXT 类型结合 LIKE 语句的模糊查询功能，能够非常高效地处理复杂的文本匹配问题。