MySQL中LIKE模糊查询需正确使用%和_通配符，注意前导%导致索引失效，推荐左匹配'prefix%'以利用索引，慎用'%suffix'，并防范SQL注入与NULL值陷阱。
MySQL 中的 LIKE 是最常用的模糊查询方式，核心在于正确使用通配符和注意性能陷阱。
LIKE 基础语法与通配符含义
LIKE 后跟一个模式字符串，支持两个关键通配符：
-
%：匹配任意长度的字符（包括零个字符），例如
'abc%'匹配以abc开头的所有字符串 -
_：匹配单个任意字符，例如
'a_c'匹配abc、a2c，但不匹配ac或abcd
注意：默认区分大小写取决于字段的排序规则（collation），如需忽略大小写，可使用 LOWER() 或确保列使用 utf8mb4_general_ci 类型排序规则。
常用模糊匹配场景写法
根据搜索需求选择合适模式：
- 查包含某子串：
WHERE name LIKE '%keyword%' - 查以某字符串开头：
WHERE name LIKE 'prefix%'（推荐，可能走索引） - 查以某字符串结尾：
WHERE name LIKE '%suffix'（无法使用普通索引，慎用） - 查固定长度+部分已知：
WHERE code LIKE 'A_202_'（匹配如A12024、A92021）
若需匹配字面意义的 % 或 _，用 ESCAPE 指定转义符，例如：LIKE '100\%' ESCAPE '\'。
提升 LIKE 查询性能的关键点
模糊查询容易拖慢数据库，尤其大数据量时：
- 前导通配符（如
'%abc'或'%abc%'）会使 B+ 树索引失效，只能全表扫描 - 只有
'abc%'这类左匹配才可能利用索引（前提是字段有索引且未在函数中使用） - 考虑替代方案：对高频模糊检索字段，可建立red">全文索引（FULLTEXT）配合
MATCH ... AGAINST，更适合自然语言搜索 - 数据量极大时，引入 Elasticsearch 或 RedisSearch 等专用检索引擎更高效
避免常见错误
实际写 SQL 时常踩这些坑：
- 忘记加引号导致语法错误：
WHERE name LIKE abc%❌ 应为WHERE name LIKE 'abc%'✅ - 在
LIKE中误用变量拼接引发 SQL 注入（尤其 PHP/Java 拼接字符串时），务必使用预处理参数化查询 - 对 NULL 值使用
LIKE返回 FALSE，需单独判断：WHERE name IS NULL OR name LIKE '%x%' - 中文模糊搜索时，确认字符集是
utf8mb4，避免乱码或匹配失败
