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mybatis like（手把手讲解）

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在现代软件开发中，数据库查询是应用程序的核心功能之一。当开发者需要实现模糊搜索功能时，SQL的LIKE语句便成为高频使用的工具。MyBatis作为Java领域最受欢迎的持久层框架，通过灵活的SQL映射能力，为开发者提供了多种实现LIKE查询的方式。本文将从基础概念出发，结合实际案例，深入解析如何在MyBatis中高效、安全地使用LIKE操作，并探讨其背后的实现逻辑与优化技巧。

什么是 MyBatis 的 LIKE 查询？

在数据库查询中，LIKE 是一个用于模糊匹配的关键字，允许通过通配符（如 % 和 _）进行模式匹配。例如，SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%Tom%' 可以匹配所有包含 "Tom" 的用户名。

在 MyBatis 中，LIKE 的实现方式与标准 SQL 类似，但需要结合框架的参数绑定和动态 SQL 功能。其核心优势在于：

  1. 参数化查询：通过 #{} 占位符避免 SQL 注入风险；
  2. 动态 SQL 支持：利用 <if>、<choose> 等标签灵活构建查询条件；
  3. 性能优化：结合索引和分页策略提升查询效率。

MyBatis LIKE 查询的基础用法

单条件模糊查询

最简单的场景是单字段模糊查询。例如，根据用户输入的关键词搜索文章标题：

<!-- Mapper XML 文件 -->  
<select id="selectByTitleLike" resultType="Article">  
  SELECT * FROM article  
  WHERE title LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')  
</select>

在 Java 代码中调用时，只需传递 keyword 参数即可：

List<Article> articles = mapper.selectByTitleLike("Java");

多条件组合查询

当需要同时匹配多个字段时，可以使用 <if> 标签动态拼接条件：

<select id="searchArticles" resultType="Article">  
  SELECT * FROM article  
  WHERE 1=1  
  <if test="title != null">  
    AND title LIKE CONCAT('%', #{title}, '%')  
  </if>  
  <if test="author != null">  
    AND author LIKE CONCAT('%', #{author}, '%')  
  </if>  
</select>

此方式通过 WHERE 1=1 简化条件拼接，避免了因条件为空导致的语法错误。

特殊场景与进阶技巧

通配符的灵活使用

LIKE 的通配符 % 和 _ 分别表示匹配任意长度字符和单个字符。例如：

  • LIKE 'J%'：匹配以 "J" 开头的字符串；
  • LIKE '_a%'：匹配第二个字符为 "a" 的字符串。

在 MyBatis 中，若参数本身包含通配符，需注意转义问题。例如，搜索包含 % 的内容时，可通过 ESCAPE 关键字指定转义字符：

SELECT * FROM product  
WHERE name LIKE #{pattern} ESCAPE '\\'

Java 调用时传递参数 \\%Java\\%，即可匹配包含 %Java% 的字符串。

动态通配符位置

在某些场景下，用户可能需要自定义通配符的位置（如仅前缀或后缀匹配）。此时可通过 <choose> 标签实现条件判断：

<select id="searchUsers" resultType="User">  
  SELECT * FROM user  
  WHERE username LIKE  
  <choose>  
    <when test="prefixOnly">  
      CONCAT('#{keyword}', '%')  
    </when>  
    <when test="suffixOnly">  
      CONCAT('%', #{keyword})  
    </when>  
    <otherwise>  
      CONCAT('%', #{keyword}, '%')  
    </otherwise>  
  </choose>  
</select>

此案例中，通过 prefixOnly 和 suffixOnly 参数控制通配符位置，增强了查询的灵活性。

性能优化与注意事项

索引失效问题

LIKE 查询若以 % 开头（如 %Tom），会导致数据库无法使用索引，从而引发全表扫描。例如：

-- 索引失效  
WHERE name LIKE '%Tom%'  

-- 索引有效  
WHERE name LIKE 'Tom%'

为解决此问题，可考虑以下方案：

  1. 倒排索引：针对全文搜索场景，使用数据库的全文索引功能（如 MySQL 的 FULLTEXT）；
  2. 预处理字段：将关键字段存储为倒序字符串，利用前缀匹配；
  3. 分页优化：通过 LIMIT 分页减少单次查询数据量。

SQL 注入防护

MyBatis 通过参数化查询（#{}）天然防范 SQL 注入，但需注意以下场景：

  • 直接拼接字符串时，如 #{keyword} + '%'，可能引入风险；
  • 正确方式是使用 CONCAT 或 || 运算符，例如： 
    WHERE title LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')

实例：分页模糊查询

以下案例演示如何结合分页和动态 LIKE 查询：

<!-- Mapper XML -->  
<select id="searchWithPage" resultType="Product">  
  SELECT * FROM product  
  WHERE name LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')  
  LIMIT #{offset}, #{pageSize}  
</select>

Java 代码中传递分页参数：

Map<String, Object> params = new HashMap<>();  
params.put("keyword", "camera");  
params.put("offset", 0);  
params.put("pageSize", 10);  
List<Product> products = mapper.searchWithPage(params);

MyBatis LIKE 的最佳实践

  1. 避免过度模糊查询：减少 % 的使用频率，优先通过精确条件缩小数据范围；
  2. 分批处理大数据集：对于海量数据，采用分页或流式查询；
  3. 日志与监控：启用 MyBatis 的查询日志（log4j 或 mybatis-spring-boot-starter），监控慢查询；
  4. 缓存策略：对高频且低变化率的模糊查询，可结合二级缓存或 Redis 缓存结果。

常见问题与解决方案

问题 1：查询结果为空但预期有数据

  • 原因：参数值包含特殊字符未转义，或数据库字段值包含空格；
  • 解决：使用 ESCAPE 转义或在参数前后添加空格处理。

问题 2：查询性能下降

  • 原因：LIKE 条件导致索引失效，或返回数据量过大；
  • 解决：优化查询条件，添加覆盖索引或拆分查询逻辑。

结论

MyBatis 的 LIKE 查询功能是开发者实现模糊搜索的核心工具，其灵活性与安全性需通过合理的设计与优化来保障。通过本文的讲解，读者可以掌握从基础语法到复杂场景的实现方法，并结合性能优化策略，为实际项目提供高效可靠的解决方案。在后续学习中，建议进一步探索 MyBatis 的动态 SQL 特性，以及数据库索引优化的深度知识，以提升整体开发能力。

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