一、需求调研

正如题目所说，我们使用的是Oracle数据库，数据量在800万左右。我们要完成的事情就是在着800万数据中，通过某些字段进行模糊查询，得到我们所需要的结果集。

这是表里的数据，一共7328976 条数据，接近800万

select count(1) from t_material_new;

这是我们想要的结果，根据耗材名称、生产企业名称 或其他字段模糊查询出我们想要的结果集

select * from t_material_new t where (t.耗材名称 like '%一次性%' ) and (t.生产企业名称 like '%洁瑞医用制品%');

二、常规思路

一听到要模糊查询，我们想到得关键字当然是like了。

like我们常用的有以下三种匹配方式

• 字段 like '%关键字%' 查询出字段包含”关键字”的记录
• 字段 like '关键字%' 查询出字段以”关键字”开始的记录
• 字段 like '%关键字' 查询出字段以”关键字”结束的记录

我们都知道like关键字的查询效率比较低，我们来看下具体查询效率
1、字段 like '%关键字%' 方式

-- 1、查询包含关键字记录 需要花费5.61s
select * from t_material_new t where (t.耗材名称 like '%一次性%' ) and (t.生产企业名称 like '%洁瑞医用制品%');

2、字段 like '关键字%' 方式

-- 2、查询以”关键字”开始的记录  花费0.203s
select * from t_material_new t where (t.耗材名称 like '真空采血%') and (t.生产企业名称 like '重庆三丰医疗器%');

3、 字段 like '%关键字' 方式

3、查询以”关键字”结束的记录 花费0.484s
select * from t_material_new t where (t.耗材名称 like '%肠内') and (t.生产企业名称 like '%疗器械有限公司');

通过以上测试，我们可以得出以下结论

• 字段 like '%关键字%' 没法走索引，效率极低
• 字段 like '关键字%' 和 字段 like '%关键字' 可以走到索引，查询效率可以接受

我们让用户通过第二种、或第三种方式检索也不太现实。
那就只能想想办法看能不能优化了。

四、寻找解决方案

遇到问题总是要解决的，然后就去请教大佬了。

咨询后小结：
（1）建立函数索引

原来函数也是可以建立索引的，get到新技能了。但是这里的由于函数入参内容的不确定性，没法建立函数索引。这种方案便被否决了

（2）提升硬件质量

作为一名资深打工人，提升硬件质量当然不是由我能决定的了。

以上两种方案都不行，那就只能另辟蹊径了。
问了度娘之后，从网上有找到了两种相对靠谱的方案。

1、将like 关键字替换为instr 函数
2、建立全文索引

四、说干就干，实现它

1 将like 改为instr函数

① 函数简介

instr 俗称字符查找函数。用于查找目标字符串在源字符串中出现的位置

② 语法格式

-- sourceString 代表源字符串
-- destString  代表目标字符串
-- start 代表从源字符串查找开始位置，默认为1，可以省略 负数表示倒数第几位开始查找
-- appearPosition 代表想从源字符中查找出第几次出现目标字符串destString 默认为1，可以省略
instr(sourceString,destString,start,appearPosition)
instr('源字符串', '目标字符串' ,'开始位置','第几次出现')

③ 举个栗子

-- 省略后两个默认参数
select instr('helloworld','l') from dual; --返回结果:3 即第一次出现"l"的位置是第3位
select instr('helloworld','wo') from dual; --返回结果:6 即第一次出现"wo"的位置是第6位
select instr('helloworld','wr') from dual; --返回结果:0 即未查找到字符串"wr"
--带上后两位参数
select instr('helloworld','l',2,2) from dual;  --返回结果:4 即在"helloworld"的第2位(e)开始，查找第二次出现的"l"的位置是4
select instr('helloworld','l',-2,3) from dual; --返回结果:3 即在"helloworld"的倒数第2(l)号位置开始，往回查找第三次出现的“l”的位置是3

④ 用instr函数改写上面的sql

select * from t_material_new t where (t.耗材名称 like '%一次性%' ) and (t.生产企业名称 like '%洁瑞医用制品%');  -- 得到结果集需要 6.11秒
-- 相当于
select * from t_material_new t where instr(t.耗材名称,'一次性')>0 and instr(t.生产企业名称, '洁瑞医用制品')>0;  -- 得到结果集只需要3.812秒

小结：用instr函数改写like 关键字后，查询效率明显提高了。
但是，还有没有其他方式可以再优化一下呢？
经过小编坚持不懈的问度娘之后，还真找到了另一个方法，那就建立全文索引。
建立全文索引有点复杂，具体操作参照【2使用Oracle全文索引】

2 使用Oracle全文索引

温馨提示：建立索引是需要占用一部分磁盘空间的，这其实也是我们常说的以空间换取时间

① Oracle版本的要求

Oracle 10g或以上版本才支持，其他低版本的就不能使用了

② 建立索引前准备工作

oracle全文检索需要ctxsys用户的支持，我们需要使用ctxsys用户下的ctx_ddl这个包。
在建立全文索引过程中，基本上都在使用这个包。

我们在安装Oracle的时候，ctxsys用户可能没启用。
我们这里要做的有两步
Ⅰ 解锁ctxsys用户，以获得ctx_ddl包的使用权限。

-- 需要以Oracle管理员system用户进行解锁
alter user ctxsys account unlock; 

Ⅱ 将ctx_ddl包的操作权限赋给需要操作的用户

grant execute on ctx_ddl to testuser;  

③创建分析器

oracle text的分析器 ,类似于lucene中的分词器，将需要检索的记录，按照一定的方式进行词组拆分，然后存放在索引表中。检索的时候根据索引表中存放的拆分词组，对传入的关键字进行匹配，并返回匹配结果集。

oracle text中的分析器有3种：

• basic_lexer：只能根据空格和标点来进行拆分。比如“云南楚雄”，只能拆分为“云南楚雄”一个词组
• chinese_vgram_lexer：专门的汉语分析器，按字单元进行拆分，比如“云南楚雄”，可以拆分为“云”、“云南“、”南楚”、“楚雄”、“雄”五个词组。这种方式的好处是能够将所有有可能的词组全部保存进索引表，使得数据不会遗漏。
• chinese_lexer：一种新的汉语分析器，能够认识大部分常用的汉语词汇，并按常用词汇进行拆分存储。比如“云南楚雄”，只会被拆分为“云南”、“楚雄”两个词组。

为了是的需要检索的数据不会出现遗漏，这里我们选择chinese_vgram_lexer 这个分词器

登录我们需要查询数据的用户，以chinese_vgram_lexer 这种分词器方式创建分析器

-- 创建一个“chinese_vgram_lexer”分析器，名称为my_lexer
begin
ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer');  
end;

④ 创建过滤词组
我们在检索数据的时候，通常不需要某些词组进行检索，就如同上面查询条件中的生产企业。
我们不希望输入“公司” 、“有限公司”、“有限责任公司”等这样的关键词，也会检索出结果。

我们就可以通过建立过滤词组，以实现创建索引的时候将这些词组过滤掉

-- 创建一个词组过滤器
begin
ctx_ddl.create_stoplist('my_stoplist');  
end;
-- 往词组过滤器中添加过滤关键字
begin
ctx_ddl.add_stopword('my_stoplist','公司');  
ctx_ddl.add_stopword('my_stoplist','股份有限公司');  
ctx_ddl.add_stopword('my_stoplist','有限责任公司');  
end;

⑤ 到了最重要的一步，建立索引
以上所有都是为这一步准备的。

根据需求，我们需要对表t_material_new 中的耗材名称和生产企业名称进行检索。
所以我们需要以耗材名称和生产企业名称字段建立索引。建立脚本如下

注：以下脚本在执行的时候需要花费一点时间，耐心等待即可

-- 在t_material_new表中的【耗材名称】和【生产企业名称】字段上创建索引，索引类系那个为context类型，该索引用到的分析器为前面定义的my_lexer，该索引用到的过滤词组为前面定义得my_stoplist
create index INDEX_MATERIAL_NAME on t_material_new(耗材名称) indextype is CTXSYS.CONTEXT parameters('lexer my_lexer stoplist my_stoplist'); 

create index INDEX_MATERIAL_PROD on t_material_new(生产企业名称) indextype is CTXSYS.CONTEXT parameters('lexer my_lexer stoplist my_stoplist'); 

创建完索引后，我们会发现当前用户下，关于INDEX_MATERIAL_NAME 索引多了四个表，关于
INDEX_MATERIAL_PROD 也多了四个表。

其中t_material_new表中【耗材名称】字段被拆分后的词组保存在dr\(index_material_name\)i表中
其中t_material_new表中【生产企业名称】字段被拆分后的词组保存在dr\(index_material_prod\)i表中

我们来查询下表的具体内容看看

select * from dr$index_material_name$i;

select * from dr$index_material_prod$i;

⑥ 如何使用索引？

-- 将以上查询sql改下为用全文索引的查询方式 （查询出我们想要的结果集仅仅需要0.312秒）
select * from t_material_new t where contains(t.耗材名称,'一次性')>0 and contains(t.生产企业名称, '洁瑞医用制品')>0; 

到此，基本上已经圆满完成了我们的需求任务。
我们做到了模糊查询从 6.11秒--> 3.812秒--> 0.312秒

可能细心的小伙伴会发现一个问题，
如果表t_material_new 中插入了新的数据，那么分析器中不就没记录到这些词了吗？

小伙伴提的这个问题挺好的，当然我们也有对应的方法解决

⑦ 完善我们的索引

当我们需要修改t_material_new 表中的数据，比如添加、删除、更新等操作时，INDEX_MATERIAL_NAME和INDEX_MATERIAL_PROD索引是不会同步更新数据的，需要我们在程序中手动的更新。

-- 更新同步索引中分词数据
begin
ctx_ddl.sync_index('INDEX_MATERIAL_NAME')  
ctx_ddl.sync_index('INDEX_MATERIAL_PROD')  
end 

当然了我们可以在表t_material_new 上写一个oracle的触发器，当添加、删除、修改操作时，进行索引分词更新；或者创建定时任务定时更新也可以。

定时任务的建立可以参照之前写过的文章
Oralce定时任务实际应用

到此，Oracle模糊查询优化就算完成了，但是还想分享一个小技巧。
怎么将excel 表格中的数据快速导入到Oracle数据库中呢？
要是数据少，都好说。当数据量到几十万、或者几百万的时候就比较难了。
这里推荐用Navicat工具导入

个人亲自实测，导入速度还是挺快的。

以上就是文章的全部内容了，希望对你有所帮助