MySQL函数：`FIND_IN_SET()`在逗号分隔的字符串中查找元素，并分析其性能瓶颈。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

MySQL `FIND_IN_SET()` 函数深度剖析：性能瓶颈与优化策略

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 中的 FIND_IN_SET() 函数。这个函数虽然简单易用，但在特定场景下，却可能成为性能瓶颈。我们将从其基本用法入手，分析其内部实现机制，并重点讨论其性能问题，最后提出一些替代方案和优化策略。

1. FIND_IN_SET() 函数的基本用法

FIND_IN_SET(str, strlist) 函数用于在一个逗号分隔的字符串列表中查找指定的字符串 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 不在 strlist 中，或者 strlist 为空，则返回 0。如果任何一个参数为 NULL，则返回 NULL。

示例：

SELECT FIND_IN_SET('b', 'a,b,c,d');  -- 返回 2
SELECT FIND_IN_SET('e', 'a,b,c,d');  -- 返回 0
SELECT FIND_IN_SET('a', '');      -- 返回 0
SELECT FIND_IN_SET(NULL, 'a,b,c');  -- 返回 NULL
SELECT FIND_IN_SET('a', NULL);      -- 返回 NULL

2. FIND_IN_SET() 的内部实现机制

FIND_IN_SET() 函数的内部实现实际上就是一个简单的字符串查找算法。它将 strlist 以逗号为分隔符分割成多个字符串，然后逐个与 str 进行比较。这种线性查找的方式决定了其时间复杂度为 O(n)，其中 n 是 strlist 中元素的个数。

伪代码描述：

function FIND_IN_SET(str, strlist):
  if str is NULL or strlist is NULL:
    return NULL
  if strlist is empty:
    return 0

  elements = split(strlist, ',')  // 将 strlist 分割成字符串数组

  for i from 0 to length(elements) - 1:
    if elements[i] == str:
      return i + 1  // 返回位置（从 1 开始）

  return 0  // 未找到

3. FIND_IN_SET() 的性能瓶颈分析

FIND_IN_SET() 的性能问题主要体现在以下几个方面：

全表扫描： 在 WHERE 子句中使用 FIND_IN_SET() 通常会导致全表扫描。 MySQL 无法利用索引来优化查询，因为它需要对每一行数据都执行 FIND_IN_SET() 函数。
线性查找： FIND_IN_SET() 的内部实现是线性查找，时间复杂度为 O(n)。当 strlist 包含大量元素时，查找效率会显著降低。
字符串比较： 字符串比较操作本身就比整数比较更耗时。

示例：

假设我们有一个 users 表，其中 interests 字段存储用户的兴趣爱好，多个兴趣爱好以逗号分隔。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255),
  interests VARCHAR(255)
);

INSERT INTO users (name, interests) VALUES
('Alice', 'sports,music,reading'),
('Bob', 'music,travel,photography'),
('Charlie', 'sports,travel,cooking'),
('David', 'reading,coding,gaming');

以下查询语句用于查找喜欢 "music" 的用户：

SELECT * FROM users WHERE FIND_IN_SET('music', interests);

这个查询会强制 MySQL 对 users 表进行全表扫描，并对每一行的 interests 字段执行 FIND_IN_SET() 函数。如果 users 表包含大量数据，查询性能会非常差。

性能测试对比：

为了更直观地了解 FIND_IN_SET() 的性能，我们进行一个简单的性能测试。我们创建一个包含 100,000 行数据的 test_table，其中 value 字段包含一个逗号分隔的字符串列表。

CREATE TABLE test_table (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  value VARCHAR(255)
);

-- 填充数据 (模拟逗号分隔的字符串列表)
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_data(num_rows INT)
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  WHILE i <= num_rows DO
    INSERT INTO test_table (value) VALUES (CONCAT('a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z,', i));
    SET i = i + 1;
  END WHILE;
END //
DELIMITER ;

CALL insert_data(100000);

然后，我们执行以下查询语句，并记录查询时间：

SELECT * FROM test_table WHERE FIND_IN_SET('z', value);

与使用索引的查询相比，这个查询的执行时间会明显更长。

表格：性能对比示例 (仅为演示，实际数值会根据硬件环境变化)

查询方式	执行时间 (ms)	是否使用索引
`FIND_IN_SET('z', value)` (全表扫描)	500 – 1500	否
`value LIKE '%z%'` (全表扫描，但有时MySQL会尝试优化)	400 – 1200	否
（假设有`value`字段的索引，但`FIND_IN_SET`不能用）	N/A	N/A

注意：上述性能数据仅为演示，实际执行时间会受到硬件配置、数据量、MySQL版本等因素的影响。

4. 替代方案与优化策略

为了解决 FIND_IN_SET() 的性能问题，我们可以考虑以下替代方案和优化策略：

数据表结构优化：
- 拆分字段： 将逗号分隔的字符串列表拆分成独立的列或者关联表。这是最根本的解决方法。例如，我们可以创建一个 user_interests 表，包含 user_id 和 interest_id 两个字段，用于存储用户和兴趣爱好之间的关系。
```
CREATE TABLE user_interests (
  user_id INT,
  interest_id INT,
  PRIMARY KEY (user_id, interest_id),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
  FOREIGN KEY (interest_id) REFERENCES interests(id) -- 假设有 interests 表
);
```
- 使用 JSON 数组： MySQL 5.7.22 及更高版本支持 JSON 数据类型。可以将兴趣爱好存储为 JSON 数组，然后使用 JSON 函数进行查询。但是需要注意的是，对 JSON 数组的查询，除非有虚拟列索引，否则通常也无法充分利用索引。
```
ALTER TABLE users ADD COLUMN interests JSON;

-- 插入 JSON 数组
UPDATE users SET interests = JSON_ARRAY('sports', 'music', 'reading') WHERE id = 1;

-- 查询包含 'music' 的用户
SELECT * FROM users WHERE JSON_CONTAINS(interests, JSON_QUOTE('music'));
```
使用 LIKE 语句 (谨慎使用)：

在某些情况下，可以使用 LIKE 语句来替代 FIND_IN_SET()。但是，需要注意 LIKE 语句的性能问题，特别是当使用前导通配符 % 时。
```
SELECT * FROM users WHERE interests LIKE '%,music,%' OR interests LIKE 'music,%' OR interests LIKE '%,music' OR interests = 'music';
```
这种方式虽然可以避免使用 FIND_IN_SET()，但仍然可能导致全表扫描，并且需要考虑各种边界情况（例如，music 是第一个或最后一个兴趣爱好）。因此，除非数据量很小，否则不建议使用这种方法。另外，这种方式无法区分 music 和 musical。
使用全文索引 (Fulltext Index)：

如果MySQL版本支持，可以考虑使用全文索引。但需要注意的是，全文索引对中文支持可能存在问题，并且全文索引的维护成本较高。
```
ALTER TABLE users ADD FULLTEXT INDEX idx_interests (interests);

SELECT * FROM users WHERE MATCH(interests) AGAINST('music');
```
全文索引更适合于查找包含特定关键词的文本，而不是完全匹配。
创建函数/存储过程优化查询逻辑 (不推荐)：

可以创建一个 MySQL 函数或存储过程，在其中对字符串进行分割和比较，并返回结果。但是，这种方式并不能从根本上解决性能问题，因为仍然需要对每一行数据都执行函数或存储过程。
程序代码处理：

将 interests 数据提取到应用程序中，在应用程序中进行字符串分割和比较。这样可以减轻数据库的压力，但会增加应用程序的复杂性。

5. 不同方案的适用场景

选择哪种替代方案取决于具体的应用场景和数据特点。

方案	优点	缺点	适用场景
拆分字段/关联表	最佳性能，可以使用索引进行优化，数据结构清晰	需要修改数据库结构，增加维护成本	数据量大，查询频率高，需要高性能的场景
JSON 数组	相对灵活，可以存储复杂的数据结构，部分场景可以使用 JSON 函数进行查询	查询效率可能不如拆分字段/关联表，对 MySQL 版本有要求	数据结构相对复杂，不需要非常高的性能，可以接受一定的查询延迟的场景
`LIKE` 语句	简单易用，无需修改数据库结构	性能较差，容易导致全表扫描，需要考虑各种边界情况，无法精确匹配	数据量小，查询频率低，对性能要求不高的场景
全文索引	适合于查找包含特定关键词的文本	对中文支持可能存在问题，维护成本较高，不适合精确匹配	需要进行文本搜索的场景
程序代码处理	可以减轻数据库的压力	增加应用程序的复杂性，需要传输大量数据	数据库压力较大，可以接受一定的网络传输开销的场景

6. 代码示例：使用关联表替代 FIND_IN_SET()

假设我们已经创建了 users 表和 interests 表，以及 user_interests 关联表。

-- 创建 interests 表
CREATE TABLE interests (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) UNIQUE
);

-- 插入一些兴趣爱好
INSERT INTO interests (name) VALUES
('sports'), ('music'), ('reading'), ('travel'), ('photography'), ('cooking'), ('coding'), ('gaming');

-- 创建 user_interests 表 (前面已经创建过，这里仅作回顾)
CREATE TABLE user_interests (
  user_id INT,
  interest_id INT,
  PRIMARY KEY (user_id, interest_id),
  FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id),
  FOREIGN KEY (interest_id) REFERENCES interests(id)
);

-- 填充 user_interests 数据
INSERT INTO user_interests (user_id, interest_id) VALUES
(1, 1), (1, 2), (1, 3),  -- Alice: sports, music, reading
(2, 2), (2, 4), (2, 5),  -- Bob: music, travel, photography
(3, 1), (3, 4), (3, 6),  -- Charlie: sports, travel, cooking
(4, 3), (4, 7), (4, 8);  -- David: reading, coding, gaming

现在，我们可以使用以下查询语句来查找喜欢 "music" 的用户：

SELECT u.*
FROM users u
INNER JOIN user_interests ui ON u.id = ui.user_id
INNER JOIN interests i ON ui.interest_id = i.id
WHERE i.name = 'music';

这个查询语句使用了 JOIN 操作，可以利用索引进行优化，避免全表扫描，从而提高查询性能。

7. 其他需要考虑的因素

数据量： 当数据量较小时，FIND_IN_SET() 的性能可能还可以接受。但是，当数据量增大时，性能问题会变得更加突出。
查询频率： 如果查询频率很高，那么即使 FIND_IN_SET() 的单次查询时间较短，也会对数据库的整体性能产生影响。
数据库版本： 不同版本的 MySQL 对 FIND_IN_SET() 的优化程度可能不同。
硬件配置： 硬件配置也会影响查询性能。

代码之外：权衡与选择

FIND_IN_SET() 函数是一个方便的工具，但在性能敏感的场景下，需要谨慎使用。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和数据特点，权衡各种替代方案的优缺点，选择最合适的解决方案。最好的做法是尽量避免将多个值存储在单个字段中，而是采用更规范化的数据表结构。

总结：选择合适的数据结构和查询方式

FIND_IN_SET()的性能瓶颈在于全表扫描和线性查找，替代方案包括数据表结构优化、LIKE 语句、全文索引和程序代码处理。选择哪种方案取决于数据量、查询频率和性能要求，核心在于避免在单个字段中存储多个值。

MySQL FIND_IN_SET() 函数深度剖析：性能瓶颈与优化策略

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