很多程序员不喜欢字符串，我也是。字符串处理起来太麻烦，而且字符串还占空间。比如一个字符占1个字节，但是常用的字符只有那么几个（比如我们经常要求用户名只能是大小写字母和数字）。还有一个问题就是查询数据库的时候，用字符串查询太不方便了。今天我们就来看看数据库中的字符串查询问题。在PC互联网时代，我们的很多账号都需要绑定邮箱。我们偶尔需要用到邮箱地址，也就是字符串来进行数据查询。为了保证查询效率，我们通常需要对字符串字段进行索引。我们都知道在InnoDB中，通常使用B+树索引。如果索引的类型是字符串，那么我们可能会面临这样一个问题，索引的长度会变得特别长。如果索引的长度过长，索引会占用更多的存储空间，同时也会增加索引的维护成本。通常我们使用字符串索引，只使用前几个字符，如果用户邮箱的开头是26个字母，并且用户名是随机均匀分布的，那么即使我们使用第一个字符作为索引，也可以减少25个/26次扫描，如果使用前2个字符，可以减少675/676次扫描。因此，即使我们只使用前几个字符，也可以大大减少对数据库的扫描，提高查询速度。但在现实生活中，用户名往往不是随机分布的，以a开头的用户往往占很大比例。一些字符串字段通常有相似的开头。比如居民的身份证号码，前几位一般是省市，还有教育局的学生信息。通常，id是注册时间加上月份。索引的选择最好满足唯一性，我们最好使用比较独特的字段进行索引。比如身份证问题，我们知道身份证的前6位通常是地区信息，全国的省市加起来有几千，身份证的后6位是生日信息和4个随机数。那么，最后六位数字相同的可能性只有300,000分之一。也就是说，如果将身份证号码倒序存储，以前6位为索引，可以减少近100%的数据扫描量，从而大大提高扫描效率。另一种方法是构建哈希索引而不是B+树索引。哈希索引的优点是在查询特定的字符串时，几乎都只需要查询一行数据。但是哈希索引的缺点是不支持范围查询，不支持字符串匹配。如果你的业务没有这样的场景，可以使用哈希索引。好了，今天我们就简单介绍一下字符串索引在Mysql数据库中的使用。不知道对你有没有启发。欢迎大家关注我，一起学习，一起进步。
