MySQL 查询中 LIKE 与 IN 组合搜索商品该如何优化

在 MySQL 数据库中，使用 LIKE 与 IN 组合来搜索商品是常见需求，但这种组合若运用不当，可能导致查询性能大幅下降。特别是在数据量庞大的电商系统商品搜索场景中，优化就显得尤为关键。

LIKE 用于进行模糊匹配，而 IN 则用于在指定的一组值中进行筛选。当二者组合时，例如要搜索商品名称包含特定关键词且商品类别在指定集合中的商品，原始查询语句可能如下：

SELECT * FROM products
WHERE product_name LIKE '%keyword%'
  AND category_id IN (category1, category2, category3);

然而，这种查询方式存在性能问题。LIKE 中使用通配符在字符串开头，MySQL 无法使用索引，全表扫描会消耗大量资源。IN 子句中的值过多时，同样会让查询性能变差。

优化第一步，可尝试对 LIKE 操作进行改进。若业务允许，尽量将通配符放在字符串结尾，如LIKE 'keyword%'，这样 MySQL 能利用索引提高查询速度。

针对 IN 子句，如果类别数量较多，可以考虑使用 JOIN 替代。比如有一个类别表categories，可以这样优化：

SELECT p.*
FROM products p
JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE p.product_name LIKE '%keyword%'
  AND c.category_name IN (category1, category2, category3);

还可以利用全文索引来优化。在product_name字段上创建全文索引，然后使用 MATCH AGAINST 进行全文搜索，性能会显著提升。示例如下：

ALTER TABLE products ADD FULLTEXT(product_name);
SELECT * FROM products
WHERE MATCH(product_name) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE)
  AND category_id IN (category1, category2, category3);

查询缓存也是优化的手段之一。合理设置查询缓存，对于相同查询可以直接从缓存中获取结果，减少数据库的计算压力。但要注意，缓存更新机制可能影响数据一致性，需谨慎使用。

通过这些优化方法，可以显著提升 MySQL 中 LIKE 与 IN 组合搜索商品的效率，为用户提供更流畅、快速的商品搜索体验。