SpringBoot+Mybatis+Mysql模糊查询实战指南

一、技术架构与核心原理

在Java企业级开发中，SpringBoot+Mybatis+Mysql的组合已成为数据持久层的黄金搭档。模糊查询作为高频需求，其核心是通过SQL的LIKE操作符实现字符串模式匹配。Mybatis通过动态SQL和注解方式，将Java方法调用转换为高效的数据库查询语句，而SpringBoot则简化了整个框架的集成过程。

1.1 模糊查询的SQL基础

Mysql支持两种模糊匹配符号：

• %：匹配任意长度字符（包括零个字符）
• _：匹配单个字符

示例：

SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张%';  -- 包含"张"的所有记录
SELECT * FROM products WHERE code LIKE 'A_B%'; -- 第二个字符为"B"，首字符为"A"的记录

1.2 Mybatis的两种实现方式

1. XML映射文件：通过<select>标签和${}、#{}参数占位符
2. 注解方式：使用@Select注解直接编写SQL

二、完整实现步骤

2.1 环境准备

1. 创建SpringBoot项目（2.7.x版本）
2. 添加依赖：

   <dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.2.2</version>
   </dependency>
   <dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
   </dependency>

2.2 实体类设计

@Data
public class User {
    private Long id;
    private String username;
    private String email;
    // 其他字段...
}

2.3 Mapper接口实现

方案一：XML映射文件

1. 创建UserMapper.xml：

   <mapper namespace="com.example.mapper.UserMapper">
    <select id="searchByKeyword" resultType="com.example.entity.User">
        SELECT * FROM user 
        WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
        OR email LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
    </select>
   </mapper>

2. 对应Mapper接口：

   public interface UserMapper {
    List<User> searchByKeyword(@Param("keyword") String keyword);
   }

方案二：注解方式

@Mapper
public interface UserMapper {
    @Select({
        "<script>",
        "SELECT * FROM user",
        "WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')",
        "<if test='emailSearch != null'>",
        "OR email LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')",
        "</if>",
        "</script>"
    })
    List<User> searchByKeyword(
        @Param("keyword") String keyword,
        @Param("emailSearch") Boolean emailSearch
    );
}

2.4 Service层实现

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    public List<User> searchUsers(String keyword) {
        if (StringUtils.isEmpty(keyword)) {
            return Collections.emptyList();
        }
        return userMapper.searchByKeyword(keyword);
    }
    // 带条件的高级搜索
    public List<User> advancedSearch(String keyword, boolean searchEmail) {
        return userMapper.searchByKeyword(keyword, searchEmail);
    }
}

2.5 Controller层实现

@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
    @GetMapping("/search")
    public ResponseEntity<List<User>> search(
            @RequestParam String keyword,
            @RequestParam(required = false, defaultValue = "false") boolean searchEmail) {
        List<User> users = userService.advancedSearch(keyword, searchEmail);
        return ResponseEntity.ok(users);
    }
}

三、性能优化策略

3.1 索引优化

1. 对搜索字段建立索引：

   ALTER TABLE user ADD INDEX idx_username (username);
   ALTER TABLE user ADD INDEX idx_email (email);

2. 全文索引方案（Mysql 5.6+）：

   ALTER TABLE user ADD FULLTEXT INDEX ft_idx (username, email);
   -- 使用MATCH AGAINST替代LIKE
   SELECT * FROM user WHERE MATCH(username, email) AGAINST('张三' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

3.2 分页处理

// Mapper接口
@Select("SELECT * FROM user WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%') LIMIT #{offset}, #{size}")
List<User> searchWithPagination(
    @Param("keyword") String keyword,
    @Param("offset") int offset,
    @Param("size") int size
);
// Service层
public PageResult<User> searchWithPage(String keyword, int page, int size) {
    int offset = (page - 1) * size;
    List<User> data = userMapper.searchWithPagination(keyword, offset, size);
    long total = userMapper.countByKeyword(keyword); // 需额外实现计数方法
    return new PageResult<>(data, total, page, size);
}

3.3 防SQL注入

1. 永远使用#{}而非${}（除非必要场景）
2. 对输入参数进行校验：

   public List<User> safeSearch(String keyword) {
    if (keyword == null || keyword.length() > 50) { // 限制长度
        throw new IllegalArgumentException("Invalid keyword");
    }
    // 转义特殊字符（可选）
    String safeKeyword = keyword.replaceAll("([%_])", "\\\\$1");
    return userMapper.searchByKeyword(safeKeyword);
   }

四、高级应用场景

4.1 多字段组合搜索

// Mapper接口
@Select({
    "<script>",
    "SELECT * FROM user",
    "<where>",
    "<if test='username != null'>",
    "username LIKE CONCAT('%', #{username}, '%')",
    "</if>",
    "<if test='email != null'>",
    "AND email LIKE CONCAT('%', #{email}, '%')",
    "</if>",
    "<if test='phone != null'>",
    "AND phone LIKE CONCAT('%', #{phone}, '%')",
    "</if>",
    "</where>",
    "</script>"
})
List<User> multiFieldSearch(
    @Param("username") String username,
    @Param("email") String email,
    @Param("phone") String phone
);

4.2 拼音模糊搜索（需额外处理）

1. 添加拼音字段：

   ALTER TABLE user ADD COLUMN username_pinyin VARCHAR(100);
   -- 通过触发器或应用层维护拼音字段

2. 修改搜索SQL：

   SELECT * FROM user 
   WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')
   OR username_pinyin LIKE CONCAT('%', #{pinyinKeyword}, '%')

五、常见问题解决方案

5.1 中文乱码问题

1. 确保数据库连接字符串包含字符集设置：

   spring.datasource.url=jdbc//localhost:3306/db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8

2. 检查表字段字符集：

   SHOW CREATE TABLE user;  -- 应显示CHARSET=utf8mb4

5.2 性能瓶颈排查

1. 使用EXPLAIN分析查询：

   EXPLAIN SELECT * FROM user WHERE username LIKE '%张%';

2. 监控慢查询日志：

   # application.properties
   spring.datasource.hikari.data-source-properties.slowQueryThresholdMillis=2000

六、最佳实践总结

1. 索引策略：对高频搜索字段建立单独索引，全文索引适用于长文本搜索
2. 分页处理：必须实现分页，避免返回大量数据
3. 安全防护：严格校验输入参数，防止SQL注入
4. 性能监控：建立慢查询监控机制
5. 扩展性设计：考虑使用Elasticsearch等专用搜索引擎处理复杂搜索需求

通过以上方案，开发者可以构建出高效、安全、可扩展的模糊查询功能。实际项目中，建议根据数据量和性能要求，在纯SQL模糊查询与专用搜索引擎之间做出合理选择。对于千万级数据量，建议采用Elasticsearch+Mysql的组合方案，既保证搜索灵活性，又维持事务一致性。