SQL 'like' vs ' = ' performance

É uma diferença mensurável.

Passa o seguinte:

Create Table #TempTester (id int, col1 varchar(20), value varchar(20))
go

INSERT INTO #TempTester (id, col1, value)
VALUES
(1, 'this is #1', 'abcdefghij')
GO

INSERT INTO #TempTester (id, col1, value)
VALUES
(2, 'this is #2', 'foob'),
(3, 'this is #3', 'abdefghic'),
(4, 'this is #4', 'other'),
(5, 'this is #5', 'zyx'),
(6, 'this is #6', 'zyx'),
(7, 'this is #7', 'zyx'),
(8, 'this is #8', 'klm'),
(9, 'this is #9', 'klm'),
(10, 'this is #10', 'zyx')
GO 10000

CREATE CLUSTERED INDEX ixId ON #TempTester(id)CREATE CLUSTERED INDEX ixId ON #TempTester(id)

CREATE NONCLUSTERED INDEX ixTesting ON #TempTester(value)

Depois:

SET SHOWPLAN_XML ON

Depois:

SELECT * FROM #TempTester WHERE value LIKE 'abc%'

SELECT * FROM #TempTester WHERE value = 'abcdefghij'

O plano de execução resultante mostra que o custo da primeira operação, a comparação LIKE, é cerca de 10 vezes Mais caro do que a comparação =.

Se puder fazer uma comparação =, por favor faça-o.

Você também deve ter em mente que ao usar {[[0]}, alguns sabores sql irão ignorar os índices, e isso irá acabar com o desempenho. Isto é especialmente verdadeiro se você não usar o padrão "começa com" como o seu exemplo.

Você deve realmente olhar para o plano de execução para a consulta e ver o que ele está fazendo, adivinhar o mínimo possível.

Se {[[0]} não estiver indexado, ambos resultam numa tabela-scan. A diferença de desempenho neste cenário será insignificante.

Se {[[0]} for indexado, como Daniel aponta no seu comentário, o {[[2]} irá resultar numa pesquisa de índice que é o(log n) Desempenho. A vontade similar (mais provável - dependendo de quão seletiva ela é) resulta em uma varredura parcial do Índice >= 'abc' e < 'abd' que irá requerer mais esforço do que o =.

Um exemplo pessoal usando mysql 5.5: eu tinha uma junção interna entre 2 tabelas, uma de 3 milhões de linhas e uma de 10 mil linhas.

Ao usar um tipo num índice como o abaixo (sem wildcards), levou cerca de 30 segundos:

where login like '12345678'

Usando o 'explain' recebo:

Ao usar um ' = ' na mesma consulta, levou cerca de 0, 1 segundos:

where login ='600009'

Usando o 'explain' recebo:

Como pode ver, o like cancelou completamente a pesquisa de índice, a consulta demorou 300 vezes mais tempo.

Talvez estejas a olhar para procura por texto completo .

Em contraste com a pesquisa de texto completo, o predicado Transact-SQL funciona em apenas padrões de carácter. Além disso, você não pode usar o predicado similar para pesquisa formatada dados binários. Além disso, uma pergunta semelhante contra uma grande a quantidade de dados de texto não estruturados é muito mais lenta do que um equivalente pesquisa de texto completo contra os mesmos dados . Uma consulta semelhante contra milhões de linhas de dados de texto pode levar minutos a voltar; que um texto completo a consulta pode levar apenas segundos ou menos contra os mesmos dados, dependendo no número de linhas que são devolvidas.

Primeiro O Mais Importante,

Nem sempre são iguais

    select 'Hello' from dual where 'Hello  ' like 'Hello';

    select 'Hello' from dual where 'Hello  ' =  'Hello';

Se você está trabalhando em strings e apenas em variáveis de char, então você pode falar sobre o desempenho . Mas não use como e " = " como sendo geralmente intercambiáveis .

Como você teria visto em muitos posts ( acima e outras perguntas), nos casos em que eles são iguais o desempenho de semelhante é mais lento devido para correspondência de padrões (collation)