在MySQL中当数据量较大时，查询多个以”,”间隔的varchar类型的数据

正常情况下，在 MySQL 中，查询 VARCHAR 类型的字段是否包含或不包含某个字符串，可以使用 LIKE 或 NOT LIKE操作符，但是如果存储的是多个区域的 ID，并且用逗号 , 分隔，数据量较大时，直接使用 LIKE  可能会导致性能问题，因为这些操作无法利用索引。为了高效查询，可以采用以下优化方法：

1. 使用 FIND_IN_SET 函数

FIND_IN_SET 是 MySQL 提供的函数，专门用于查询逗号分隔的字符串中是否包含某个值。它的性能比 LIKE 更好。

查询包含某个 ID

SELECT * FROM 表名 WHERE FIND_IN_SET('目标ID', 字段名) > 0;

查询不包含某个 ID

SELECT * FROM 表名 WHERE FIND_IN_SET('目标ID', 字段名) = 0;

示例：

SELECT * FROM areas WHERE FIND_IN_SET('123', area_ids) > 0;

这条查询会返回 area_ids 字段中包含 123 的所有记录。

2. 使用正则表达式（REGEXP）

如果 FIND_IN_SET 的性能仍然不够理想，可以尝试使用正则表达式。正则表达式在某些情况下可以利用索引（如果字段上有索引）。

查询包含某个 ID

SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 REGEXP '[[:<:]]目标ID[[:>:]]';

查询不包含某个 ID

SELECT * FROM 表名 WHERE 字段名 NOT REGEXP '[[:<:]]目标ID[[:>:]]';

示例：

SELECT * FROM areas WHERE area_ids REGEXP '[[:<:]]123[[:>:]]';

这条查询会返回 area_ids 字段中包含 123 的所有记录。

3. 优化数据结构

如果数据量非常大，且查询频率很高，建议优化数据结构，避免使用逗号分隔的字符串存储多个 ID。可以采用以下两种方式：

1. 使用关联表

将区域 ID 和主表分开存储，使用一个关联表来表示多对多关系。

表结构：

CREATE TABLE areas (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE user_areas (
    user_id INT,
    area_id INT,
    PRIMARY KEY (user_id, area_id)
);

查询包含某个区域 ID 的用户：

SELECT u.*
FROM users u
JOIN user_areas ua ON u.id = ua.user_id
WHERE ua.area_id = 123;

查询不包含某个区域 ID 的用户：

SELECT u.*
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM user_areas ua
    WHERE ua.user_id = u.id AND ua.area_id = 123
);

2. 使用 JSON 字段

如果 MySQL 版本支持 JSON 数据类型，可以将区域 ID 存储为 JSON 数组。

表结构：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    area_ids JSON
);

查询包含某个区域 ID 的用户：

SELECT * FROM users WHERE JSON_CONTAINS(area_ids, '123');

查询不包含某个区域 ID 的用户：

SELECT * FROM users WHERE NOT JSON_CONTAINS(area_ids, '123');

4. 使用全文索引

如果逗号分隔的字符串非常长，可以考虑使用全文索引（FULLTEXT）。但需要注意，全文索引适用于文本搜索，不适合精确匹配。

创建全文索引：

ALTER TABLE 表名 ADD FULLTEXT(字段名);

查询包含某个 ID：

SELECT * FROM 表名 WHERE MATCH(字段名) AGAINST('目标ID');

5. 使用缓存

如果查询频率非常高，且数据变化不频繁，可以将查询结果缓存到 Redis 或其他缓存系统中，减少数据库的压力。

总结

• 小数据量：直接使用 FIND_IN_SET 或 REGEXP。

• 大数据量：优化数据结构，使用关联表或 JSON 字段。

• 高性能需求：结合缓存和索引优化。