一、模糊查询技术背景与核心价值

在Web应用开发中，模糊查询是用户检索数据的刚需功能。传统精确匹配无法满足”关键词联想”、”部分内容搜索”等场景，而基于LIKE或全文索引的模糊查询技术能有效解决此类问题。SpringBoot+Mybatis+Mysql组合凭借其轻量级、高性能和易维护特性，成为企业级应用的首选技术栈。通过Mybatis的动态SQL能力，开发者可灵活构建包含通配符的查询语句，结合Mysql的索引优化机制，实现既准确又高效的模糊检索。

1.1 技术组件协同原理

SpringBoot提供自动化配置和依赖管理，Mybatis负责SQL与Java对象的映射，Mysql作为存储引擎执行查询。三者通过JDBC建立连接，Mybatis的Mapper接口将Java方法调用转换为SQL语句，Mysql优化器根据统计信息选择执行计划。在模糊查询场景下，这种架构能充分发挥各组件优势：SpringBoot的配置中心化减少重复代码，Mybatis的XML/注解SQL支持灵活的模糊匹配语法，Mysql的索引机制保障查询效率。

二、基础模糊查询实现方案

2.1 LIKE操作符基础应用

Mysql的LIKE操作符支持两种通配符：%匹配任意长度字符，_匹配单个字符。在Mybatis中可通过两种方式实现：

2.1.1 XML映射文件实现

<!-- UserMapper.xml -->
<select id="searchByName" resultType="User">
    SELECT * FROM user 
    WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
</select>

此方式利用Mysql的CONCAT函数拼接通配符，适用于简单场景。但需注意SQL注入风险，Mybatis的#{}参数占位符会自动转义特殊字符。

2.1.2 注解方式实现

// UserMapper.java
@Select("SELECT * FROM user WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')")
List<User> searchByName(@Param("keyword") String keyword);

注解方式更简洁，适合简单查询。但对于复杂条件组合，XML的动态SQL标签更具优势。

2.2 动态SQL构建技巧

Mybatis的<where>、<if>等标签可构建条件灵活的模糊查询：

<select id="advancedSearch" resultType="User">
    SELECT * FROM user
    <where>
        <if test="name != null">
            AND name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
        </if>
        <if test="email != null">
            AND email LIKE CONCAT('%', #{email}, '%')
        </if>
    </where>
</select>

这种写法避免了手动拼接WHERE子句可能导致的语法错误，当所有条件为空时，WHERE标签会自动移除，生成合法的SQL语句。

三、性能优化深度实践

3.1 索引优化策略

3.1.1 前缀索引设计

对LIKE 'keyword%'这类左匹配查询，可在name字段建立普通索引：

ALTER TABLE user ADD INDEX idx_name (name);

Mysql能利用该索引快速定位以特定字符串开头的记录。但对于LIKE '%keyword%'的全模糊查询，普通索引无效，需考虑其他方案。

3.1.2 全文索引应用

Mysql的FULLTEXT索引专为文本搜索设计：

-- 创建全文索引
ALTER TABLE user ADD FULLTEXT INDEX ft_idx_name (name);
-- 使用MATCH AGAINST语法
SELECT * FROM user 
WHERE MATCH(name) AGAINST('张' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

全文索引支持自然语言模式和布尔模式，能处理更复杂的语义匹配。但需注意：仅MyISAM和InnoDB(5.6+)支持，中文分词需额外处理。

3.2 查询重写与缓存

3.2.1 强制索引使用

当优化器选择次优执行计划时，可通过FORCE INDEX提示：

SELECT * FROM user FORCE INDEX(idx_name) 
WHERE name LIKE '张%';

3.2.2 应用层缓存

对高频模糊查询，可引入Redis缓存结果：

// 使用Spring Cache注解
@Cacheable(value = "userSearch", key = "#keyword")
public List<User> searchByNameCached(String keyword) {
    return userMapper.searchByName(keyword);
}

需设置合理的缓存过期时间，平衡数据一致性与性能。

四、安全防护与最佳实践

4.1 SQL注入防御

始终使用Mybatis的参数占位符（#{}），避免字符串拼接：

// 危险写法（易受SQL注入攻击）
@Select("SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%${keyword}%'")
List<User> unsafeSearch(String keyword);
// 安全写法
@Select("SELECT * FROM user WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')")
List<User> safeSearch(String keyword);

${}是直接字符串替换，而#{}会进行预编译处理。

4.2 分页处理方案

大数据量模糊查询必须配合分页：

<select id="searchWithPage" resultType="User">
    SELECT * FROM user 
    WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
    LIMIT #{offset}, #{pageSize}
</select>

结合Mybatis-Plus的分页插件可更优雅地实现：

// 配置分页插件
@Bean
public MybatisPlusInterceptor mybatisPlusInterceptor() {
    MybatisPlusInterceptor interceptor = new MybatisPlusInterceptor();
    interceptor.addInnerInterceptor(new PaginationInnerInterceptor());
    return interceptor;
}
// 使用Page对象
public IPage<User> searchByPage(String keyword, long pageNum, long pageSize) {
    Page<User> page = new Page<>(pageNum, pageSize);
    LambdaQueryWrapper<User> wrapper = new LambdaQueryWrapper<>();
    wrapper.like(User::getName, keyword);
    return userMapper.selectPage(page, wrapper);
}

五、高级功能扩展

5.1 多字段联合模糊查询

<select id="multiFieldSearch" resultType="User">
    SELECT * FROM user
    WHERE 
    <foreach item="field" index="index" collection="fields" open="(" separator=" OR " close=")">
        ${field} LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
    </foreach>
</select>

调用时传入字段名列表：

List<String> fields = Arrays.asList("name", "phone", "address");
List<User> users = userMapper.multiFieldSearch(fields, "张");

5.2 拼音模糊查询实现

对中文拼音搜索需求，可添加拼音字段并建立索引：

-- 添加拼音字段
ALTER TABLE user ADD COLUMN name_pinyin VARCHAR(100);
-- 更新拼音数据（可通过程序批量处理）
UPDATE user SET name_pinyin = pinyin_convert(name);
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_name_pinyin ON user(name_pinyin);

查询时先转换关键词为拼音再检索：

public List<User> searchByPinyin(String keyword) {
    String pinyin = PinyinUtil.toPinyin(keyword); // 需实现拼音转换工具
    return userMapper.searchByPinyinField(pinyin);
}

六、性能测试与调优

6.1 基准测试方法

使用JMeter或SpringBoot Actuator的/actuator/metrics/http.server.requests端点，对比不同模糊查询方案的响应时间、QPS等指标。测试用例应包含：

• 冷启动查询（无缓存）
• 暖启动查询（有缓存）
• 不同数据量级（1万/10万/100万条）
• 不同匹配度（高/中/低）

6.2 执行计划分析

通过EXPLAIN查看SQL执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%张%';

重点关注：

• type列（应为range或ref，避免ALL）
• key列（是否使用索引）
• rows列（预估扫描行数）

七、完整示例项目结构

src/main/java/
├── config/          # 配置类
│   └── MybatisConfig.java
├── controller/      # 控制器
│   └── UserController.java
├── mapper/          # Mybatis映射
│   ├── UserMapper.java
│   └── UserMapper.xml
├── model/           # 实体类
│   └── User.java
├── service/         # 服务层
│   └── UserService.java
└── Application.java # 启动类
src/main/resources/
├── application.yml  # SpringBoot配置
└── mapper/          # Mybatis XML文件（若使用XML方式）

八、常见问题解决方案

8.1 索引失效问题

现象：添加索引后查询仍慢，EXPLAIN显示type=ALL
原因：

• 使用了函数或计算：WHERE LEFT(name,2)='张'
• 隐式类型转换：字段是varchar但传入数字
• 通配符开头：LIKE '%张'

解决：

• 修改查询条件避免函数操作
• 确保参数类型与字段类型一致
• 对全模糊查询考虑全文索引或ES

8.2 中文乱码问题

现象：查询中文关键词返回空结果
原因：

• 数据库连接字符集未设置
• 表/字段字符集非utf8mb4

解决：

# application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8

-- 修改表字符集
ALTER TABLE user CONVERT TO CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

九、总结与展望

SpringBoot+Mybatis+Mysql实现模糊查询时，需综合考虑功能需求、性能表现和安全防护。基础场景可使用LIKE+普通索引，复杂需求可引入全文索引或ES。通过动态SQL、分页处理和缓存机制，能构建出高效稳定的检索功能。未来可探索结合AI进行语义搜索，或采用分布式检索架构应对超大规模数据。

开发者应建立性能基准，持续监控慢查询，根据业务发展迭代优化方案。记住：没有普适的最佳实践，只有最适合当前业务场景的技术选择。