SQL `LIKE` vs `=` : quand l'un est-il plus rapide que l'autre ?

Performances SQL 'like' vs '=' : analyse contextuelle

La question de savoir si 'like' ou '=' fonctionne mieux lorsque l'utilisation de caractères génériques SQL a été abordée dans le passé, mais la sagesse conventionnelle est que '=' est plus rapide. Cependant, il est important de prendre en compte le contexte spécifique de la requête.

Dans le scénario où une colonne contient un nombre limité d'identifiants varchar fixes et codés en dur, et où la tâche consiste à sélectionner toutes les lignes correspondant à l'un d'entre eux, il pourrait sembler que « j’aime » aurait un avantage. 'Like' n'a besoin que de tester quelques caractères initiaux pour une correspondance, tandis que '=' doit comparer la chaîne entière.

Cependant, comme expliqué dans un article de John Nelson (archivé sur https://web.archive.org/web/20150209022016/http://myitforum.com/cs2/blogs/jnelson/archive/2007/11/16/108354.aspx), les règles d'utilisation des index avec 'like' sont nuancés :

• Si le filtre utilise '=' sur un champ indexé, un INDEX/CLUSTERED INDEX SEEK est probablement utilisé.
• Si 'like' est utilisé sans caractères génériques, l'utilisation de l'index est similaire au cas de '='.
• Si 'like' est utilisé avec un caractère générique au début, un INDEX SCAN sur une plage complète ou partielle de l'index peut être utilisé.
• Si 'like' est utilisé avec une chaîne d'abord et des caractères génériques après, une RECHERCHE D'INDEX peut être utilisée pour trouver les lignes correspondantes, qui sont ensuite vérifiées pour une correspondance exacte.

Par conséquent, les performances de « j'aime » par rapport à « = » dépendent de le contexte de requête spécifique, l'emplacement des caractères génériques et la présence d'index. Dans le cas d'un nombre limité d'identifiants codés en dur, 'like' peut en effet fonctionner plus rapidement que '=' avec une comparaison de chaînes complètes. Cependant, il est important d'évaluer le cas d'utilisation spécifique et d'envisager l'optimisation de l'index pour déterminer l'approche optimale.

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