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MySQL高级函数之：`FIND_IN_SET()`：其在`CSV`格式字符串查找中的应用。

MySQL高级函数之：FIND_IN_SET()：CSV格式字符串查找利器

大家好，今天我们来深入探讨MySQL中一个非常有用的字符串函数：FIND_IN_SET()。虽然它看起来简单，但在处理CSV（Comma Separated Values）格式的字符串数据时，却能发挥出强大的作用。我们将从FIND_IN_SET()的基本语法、工作原理入手，通过丰富的实例，逐步讲解它在各种场景下的应用，并分析其性能特点和注意事项。

1. FIND_IN_SET()的基本语法和工作原理

FIND_IN_SET(str, strlist)

  • str: 要查找的字符串。
  • strlist: 以逗号分隔的字符串列表，例如 '1,2,3,4,5'。

工作原理：

FIND_IN_SET()函数在strlist中查找str。如果str在strlist中找到，则返回str在strlist中的位置（从1开始计数）。如果str没有在strlist中找到，则返回0。如果str或strlist为NULL，则返回NULL。

重要注意事项：

  • strlist必须是逗号分隔的字符串列表。
  • FIND_IN_SET()函数区分大小写。
  • 如果str包含逗号，则FIND_IN_SET()函数可能无法正常工作。
  • FIND_IN_SET()函数的性能可能不如直接使用JOIN操作。

简单示例：

SELECT FIND_IN_SET('2', '1,2,3,4,5');  -- 返回 2
SELECT FIND_IN_SET('6', '1,2,3,4,5');  -- 返回 0
SELECT FIND_IN_SET('2', '1,2,3,2,5');  -- 返回 2 (返回第一次出现的位置)
SELECT FIND_IN_SET(NULL, '1,2,3,4,5'); -- 返回 NULL
SELECT FIND_IN_SET('2', NULL);         -- 返回 NULL

2. FIND_IN_SET()在CSV格式字符串查找中的应用

FIND_IN_SET()最常见的应用场景就是处理包含CSV格式数据的字段。假设我们有一个products表，其中category_ids字段存储了该产品所属的类别ID，多个ID之间用逗号分隔。

表结构：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL,
    category_ids VARCHAR(255)
);

INSERT INTO products (name, category_ids) VALUES
('Product A', '1,2,3'),
('Product B', '2,4'),
('Product C', '1,5'),
('Product D', '3'),
('Product E', NULL);

查询属于类别ID为2的所有产品：

SELECT * FROM products WHERE FIND_IN_SET('2', category_ids);

这条SQL语句会返回Product A和Product B，因为它们的category_ids字段中包含ID为2的类别。

查询属于类别ID为1或3的所有产品：

SELECT * FROM products WHERE FIND_IN_SET('1', category_ids) OR FIND_IN_SET('3', category_ids);

这条SQL语句会返回Product A, Product C和 Product D。

查询不属于任何类别的产品（category_ids为NULL）：

SELECT * FROM products WHERE category_ids IS NULL;

这条SQL语句会返回 Product E。

3. FIND_IN_SET()与LIKE的区别

很多人可能会想到使用LIKE操作符来达到类似的效果，但LIKE和FIND_IN_SET()有着本质的区别。

  • LIKE是模糊匹配，而FIND_IN_SET()是精确匹配。
  • LIKE需要使用通配符（%），而FIND_IN_SET()不需要。

使用LIKE的错误示例：

SELECT * FROM products WHERE category_ids LIKE '%2%'; -- 不推荐

这条SQL语句会返回Product A和Product B，但如果category_ids字段中包含12、23等值，也会被错误地匹配到。这显然不是我们想要的结果。 因此，在处理CSV格式字符串时，FIND_IN_SET()比LIKE更加准确。

表格对比：

特性 FIND_IN_SET() LIKE
匹配方式 精确匹配 模糊匹配
通配符 不需要 需要（%、_）
适用场景 CSV格式字符串查找 模糊字符串查找
准确性 更高 较低
性能 在大数据量下可能较低 在大数据量下可能较低
是否区分大小写 取决于collation, 默认区分大小写 取决于collation, 默认不区分大小写

4. FIND_IN_SET()的性能考量

虽然FIND_IN_SET()在处理CSV格式字符串时很方便，但它的性能却是一个需要注意的问题。因为FIND_IN_SET()无法利用索引，会导致全表扫描，在大数据量的情况下，查询效率会非常低。

优化建议：

  1. 避免在大型表中使用FIND_IN_SET()。 如果数据量很大，建议重新设计表结构，将CSV格式的字段拆分成多个字段，或者使用关联表。
  2. 尽量缩小FIND_IN_SET()的范围。 如果可以，先通过其他条件过滤数据，再使用FIND_IN_SET()进行查找。
  3. 考虑使用全文索引。 如果需要进行复杂的字符串搜索，可以考虑使用MySQL的全文索引功能。
  4. 使用关联表代替CSV字符串。 创建一个关联表来存储产品和类别之间的关系，这样可以充分利用索引，提高查询效率。

关联表示例：

-- 创建categories表
CREATE TABLE categories (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(255) NOT NULL
);

-- 创建product_categories关联表
CREATE TABLE product_categories (
    product_id INT NOT NULL,
    category_id INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (product_id, category_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(id),
    FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES categories(id)
);

-- 插入数据
INSERT INTO categories (name) VALUES
('Category A'),
('Category B'),
('Category C'),
('Category D'),
('Category E');

INSERT INTO product_categories (product_id, category_id) VALUES
(1, 1), (1, 2), (1, 3),  -- Product A 属于 Category A, B, C
(2, 2), (2, 4),          -- Product B 属于 Category B, D
(3, 1), (3, 5),          -- Product C 属于 Category A, E
(4, 3);                 -- Product D 属于 Category C

-- 查询属于类别ID为2的所有产品：
SELECT p.*
FROM products p
INNER JOIN product_categories pc ON p.id = pc.product_id
WHERE pc.category_id = 2;

-- 查询属于类别ID为1或3的所有产品：
SELECT p.*
FROM products p
INNER JOIN product_categories pc ON p.id = pc.product_id
WHERE pc.category_id IN (1, 3);

使用关联表的方式，可以通过索引快速定位到相关的产品，避免全表扫描，大大提高查询效率。

5. FIND_IN_SET()与其他函数的配合使用

FIND_IN_SET()可以与其他MySQL函数配合使用，实现更复杂的功能。

示例1：统计每个类别下有多少个产品

假设我们仍然使用products表，其中category_ids字段存储了CSV格式的类别ID。

SELECT
    SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(p.category_ids, ',', n.n), ',', -1) AS category_id,
    COUNT(*) AS product_count
FROM
    products p
    INNER JOIN (
        SELECT 1 AS n UNION ALL
        SELECT 2 UNION ALL
        SELECT 3 UNION ALL
        SELECT 4 UNION ALL
        SELECT 5  -- 假设最多有5个类别
    ) n ON CHAR_LENGTH(p.category_ids) - CHAR_LENGTH(REPLACE(p.category_ids, ',', '')) >= n.n - 1
WHERE p.category_ids IS NOT NULL
GROUP BY category_id
ORDER BY category_id;

这个SQL语句使用了SUBSTRING_INDEX()函数来分割CSV字符串，并使用一个数字表n来循环获取每个类别ID。 虽然这个方法可以实现需求，但是效率很低，并且需要预先知道category_ids中最多有多少个类别ID。 推荐使用关联表的方式来实现这个功能。

示例2：更新category_ids字段，添加一个新的类别ID

UPDATE products
SET category_ids = IF(category_ids IS NULL OR category_ids = '', '6', CONCAT(category_ids, ',6'))
WHERE id = 1;

这条SQL语句会为id为1的产品的category_ids字段添加一个新的类别ID 6。 需要注意的是，这种更新CSV格式字符串的方式很容易出错，而且效率很低，强烈不推荐使用。 应该使用关联表的方式来管理产品和类别之间的关系。

6. 更安全的处理CSV字符串的方式

直接在数据库中存储CSV格式的字符串通常不是一个好的实践。它违反了数据库的第一范式，会导致数据冗余、更新困难、查询效率低下等问题。

更安全、更规范的方式是：

  1. 使用关联表： 创建一个关联表来存储多对多关系，例如产品和类别之间的关系。
  2. 使用JSON格式： 如果确实需要在一个字段中存储多个值，可以考虑使用JSON格式。MySQL 5.7及以上版本提供了对JSON格式的支持，可以方便地查询和操作JSON数据。

JSON格式示例：

ALTER TABLE products ADD COLUMN category_ids JSON;

UPDATE products SET category_ids = JSON_ARRAY(1, 2, 3) WHERE id = 1;
UPDATE products SET category_ids = JSON_ARRAY(2, 4) WHERE id = 2;
UPDATE products SET category_ids = JSON_ARRAY(1, 5) WHERE id = 3;
UPDATE products SET category_ids = JSON_ARRAY(3) WHERE id = 4;
UPDATE products SET category_ids = NULL WHERE id = 5;

-- 查询属于类别ID为2的所有产品：
SELECT * FROM products WHERE JSON_CONTAINS(category_ids, CAST(2 AS JSON), '$');

-- 查询属于类别ID为1或3的所有产品：
SELECT * FROM products WHERE JSON_CONTAINS(category_ids, CAST(1 AS JSON), '$') OR JSON_CONTAINS(category_ids, CAST(3 AS JSON), '$');

使用JSON格式可以更灵活地存储和查询多个值，但仍然需要注意性能问题。 在大数据量的情况下，关联表通常是更好的选择。

7. 总结与建议

FIND_IN_SET()是一个在处理CSV格式字符串时很有用的函数，但在使用时需要注意性能问题。 在大数据量的情况下，应该尽量避免使用FIND_IN_SET()，而是考虑使用关联表或JSON格式来存储数据。 更好的数据结构设计，可以提高查询效率，并避免潜在的数据一致性问题。 记住，好的数据库设计是提高性能和可维护性的关键。

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