应用java实现相似度打分改进sql语句的like功能

一、sql语句的痛点

s.sku_name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
OR g.goods_name LIKE CONCAT('%', #{name}, '%')
...

本质是连续子串匹配，所以：

方式 1：MySQL 原生 ngram 全文索引（最省事，DB 层搞定）

MySQL 内置了 CJK 的ngram分词器：

ALTER TABLE wms_goods_sku ADD FULLTEXT INDEX ft_sku_name (sku_name) WITH PARSER ngram;
-- 查询
WHERE MATCH(sku_name) AGAINST('农夫矿泉水' IN BOOLEAN MODE)

数据库自动按字符 n-gram 建索引，你一行 Java 分词都不用写，还有索引加速。适合做粗召回。

我目前用的是这样的：

WHERE s.del_flag = '0'
AND ( s.sku_name LIKE '%农夫%' OR g.goods_name LIKE '%农夫%' OR ...
OR s.sku_name LIKE '%夫山%' OR ... ) -- 每个 bigram 一组 OR

（前导通配）用不上普通 B-Tree 索引，本质是全表扫描。所以：

• 多个 bigram 的 OR→ 每行都要跑一遍所有 LIKE，比原来单个 LIKE 更重。
• 数据量小时（单租户几百~几千 SKU）→ 毫秒级，完全无感，不需要额外索引。
• 数据量大时（单租户几万~几十万 SKU）→ 会明显变慢。

是否需要加分词索引？分规模看

如果要优化：MySQL ngram 全文索引

MySQL 内置 CJK 的ngram分词器，可以把召回从"全表扫描"变成"索引命中"：

ALTER TABLE wms_goods_sku ADD FULLTEXT INDEX ft_sku_name (sku_name) WITH PARSER ngram;
ALTER TABLE wms_goods ADD FULLTEXT INDEX ft_goods_name (goods_name) WITH PARSER ngram;

召回 SQL 改成：

WHERE MATCH(s.sku_name) AGAINST('农夫矿泉水' IN NATURAL LANGUAGE MODE)

核心算法换成了成熟类库

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