複数の LIKE 句やその他の演算子を使用したクエリのデータベース パフォーマンスを最適化する方法

LIKE 句を使用したクエリに最適なインデックス作成戦略

データベースのパフォーマンスは、クエリ内の LIKE 句の存在によって大きく影響される可能性があります。提供されたクエリのようなクエリを扱う場合、最適なインデックスの選択が困難になることがあります。

提供されたクエリには、AND、OR、IN 演算子と並んで、複数のフィールドに LIKE 句が組み込まれています。この複雑さに対処するには、LIKE 条件によるインデックス作成の制限を理解することが重要です。

MySQL ドキュメントを参照すると、等価比較や範囲比較に一般的に使用される B ツリー インデックスを LIKE 比較に利用できることがわかります。指定されたパターンがワイルドカード文字で始まらない場合のみ。

この場合、LIKE 式の 1 つがこの基準に一致するため、 use_guidance と name の複合インデックスが最良のオプションとして浮上します。このインデックスにより、2 番目の LIKE 式に基づいた結果の効率的な取得が容易になります。

残念ながら、他の LIKE 式と NOT IN 比較の存在により、インデックスを完全に活用できなくなります。パフォーマンスを向上させるには、クエリを再構築する可能性を評価することを検討してください。テーブル スキーマとサンプル データを提供することで、専門家はさらなる洞察を提供し、クエリを最適化する方法を提案することができます。

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