SQL字符串处理关键在于正确使用函数、避免隐式转换和运行时计算;最需警惕的是WHERE或JOIN中对字段用函数导致索引失效,如应改UPPER(address) LIKE '北京%'为address LIKE '北京%'等保持索引可用。

SQL字符串处理不是单纯拼接或截取,关键在于用对函数、避开隐式转换、减少运行时计算。很多性能问题其实出在WHERE或JOIN条件里对字段做了函数操作,导致索引失效——这是最常被忽略也最影响效率的一点。
比如想查“以‘北京’开头的地址”,别写:
WHERE UPPER(address) LIKE '北京%'
这样address字段上的索引基本作废。应改为:
WHERE address LIKE '北京%' OR address LIKE 'beijing%' (若业务允许大小写明确)
或统一存储为小写+查询时小写匹配,保持索引可用。
需要按规则归类字符串时,CASE比层层COALESCE更清晰高效:
CASE WHEN LENGTH(trim(name)) = 0 THEN '未知'
WHEN name LIKE '%有限公司%' THEN '企业'
ELSE '个人' END
注意:提前trim()再判断长度,避免空格干扰;LIKE模式尽量前置固定字符,利于优化器估算。
要清除电话中的括号、短横、空格:
– PostgreSQL/Oracle可用 TRANSLATE(phone, '()- ', '')
– MySQL 8.0+ 可用 REGEXP_REPLACE(phone, '[\(\)\-\s]', '')
比多次REPLACE嵌套快得多,也更易读。但注意正则在大数据量下仍比TRANSLATE慢,优先选前者。
CONCAT('A', NULL, 'C') → 'AC'(MySQL),但 || 在Oracle/PostgreSQL中遇到NULL直接得NULL。
稳妥写法:
CONCAT(COALESCE(first_name, ''), ' ', COALESCE(last_name, ''))
或用字符串拼接符配合COALESCE:
COALESCE(first_name, '') || ' ' || COALESCE(last_name, '')
基本上就这些。不复杂,但容易忽略——尤其函数放WHERE里那条,一不小心就让千万级查询从0.1秒变30秒。
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