MySQL COMO vs LOCALIZAR

Question

¿Alguien sabe cuál es más rápido:

SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%text%'; 

o

SELECT * FROM table WHERE LOCATE('text',column)>0; 

Answer 1

Agregado 20a de abril de, 2015: Por favor, lea también Hallie's answer continuación

---

Primero uno pero marginalmente Principalmente porque no tiene que hacer una comparación extra de > 0.

mysql> SELECT BENCHMARK(100000000,LOCATE('foo','foobar')); 
+---------------------------------------------+ 
| BENCHMARK(100000000,LOCATE('foo','foobar')) | 
+---------------------------------------------+ 
|           0 | 
+---------------------------------------------+ 
1 row in set (3.24 sec) 

mysql> SELECT BENCHMARK(100000000,LOCATE('foo','foobar') > 0); 
+-------------------------------------------------+ 
| BENCHMARK(100000000,LOCATE('foo','foobar') > 0) | 
+-------------------------------------------------+ 
|            0 | 
+-------------------------------------------------+ 
1 row in set (4.63 sec) 


mysql> SELECT BENCHMARK(100000000,'foobar' LIKE '%foo%'); 
+--------------------------------------------+ 
| BENCHMARK(100000000,'foobar' LIKE '%foo%') | 
+--------------------------------------------+ 
|           0 | 
+--------------------------------------------+ 
1 row in set (4.28 sec) 


mysql> SELECT @@version; 
+----------------------+ 
| @@version   | 
+----------------------+ 
| 5.1.36-community-log | 
+----------------------+ 
1 row in set (0.01 sec) 

Answer 2

Hice algunas pruebas como Mchi hizo. Y creo que es difícil decir cuál es más rápido. Parece que depende de la primera aparición de la subcadena.

mysql> select benchmark(100000000, 'afoobar' like '%foo%'); 
+----------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, 'afoobar' like '%foo%') | 
+----------------------------------------------+ 
|           0 | 
+----------------------------------------------+ 
1 row in set (9.80 sec) 

mysql> select benchmark(100000000, locate('foo', 'afoobar')); 
+------------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, locate('foo', 'afoobar')) | 
+------------------------------------------------+ 
|            0 | 
+------------------------------------------------+ 
1 row in set (8.08 sec) 

mysql> select benchmark(100000000, 'abfoobar' like '%foo%'); 
+-----------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, 'abfoobar' like '%foo%') | 
+-----------------------------------------------+ 
|            0 | 
+-----------------------------------------------+ 
1 row in set (10.55 sec) 

mysql> select benchmark(100000000, locate('foo', 'abfoobar')); 
+-------------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, locate('foo', 'abfoobar')) | 
+-------------------------------------------------+ 
|            0 | 
+-------------------------------------------------+ 
1 row in set (10.63 sec) 

mysql> select benchmark(100000000, 'abcfoobar' like '%foo%'); 
+------------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, 'abcfoobar' like '%foo%') | 
+------------------------------------------------+ 
|            0 | 
+------------------------------------------------+ 
1 row in set (11.54 sec) 

mysql> select benchmark(100000000, locate('foo', 'abcfoobar')); 
+--------------------------------------------------+ 
| benchmark(100000000, locate('foo', 'abcfoobar')) | 
+--------------------------------------------------+ 
|            0 | 
+--------------------------------------------------+ 
1 row in set (12.48 sec) 

mysql> select @@version; 
+------------+ 
| @@version | 
+------------+ 
| 5.5.27-log | 
+------------+ 
1 row in set (0.01 sec) 

Answer 3

+1 a @Mchl por responder la pregunta más directamente.

Pero debemos tener en cuenta que ninguna de las soluciones puede usar un índice, por lo que están obligados a hacer escaneos de tabla.

Tratar de decidir entre un paño o un vendaje adhesivo de plástico es una tontería, cuando está tratando de parchear el casco del Titanic.

Para este tipo de consulta, se necesita un full-text search index. Dependiendo del tamaño de la tabla, esto será hundreds or thousands of times faster.