如果要搜索精确匹配，可以同时使用，=和LIKE。

在这种情况下，使用“=”稍微快一点(搜索精确匹配)——你可以自己检查，在SQL Server Management Studio中进行两次相同的查询，一次使用“=”，一次使用“LIKE”，然后使用“查询”/“包括实际执行计划”。

执行这两个查询，您应该会看到两次结果，以及两个实际的执行计划。在我的例子中，它们被分割成50%对50%，但是“=”执行计划有一个更小的“估计子树成本”(当你将鼠标悬停在最左边的“SELECT”框上时显示)-但是，这真的不是一个巨大的差异。

但是当你开始在LIKE表达式中使用通配符进行搜索时，搜索性能将会下降。搜索“LIKE Mill%”仍然可以相当快- SQL Server可以使用该列的索引，如果有一个。搜索“LIKE %expression%”非常慢，因为SQL Server能够满足此搜索的唯一方法是执行全表扫描。所以点赞时要小心!

Marc

要解决最初关于性能的问题，可以归结为索引利用率。当进行简单的表扫描时，“LIKE”和“=”是相同的。当涉及到索引时，这取决于LIKE子句是如何形成的。更具体地说，通配符的位置是什么?

考虑以下几点:

CREATE TABLE test(
    txt_col  varchar(10) NOT NULL
)
go

insert test (txt_col)
select CONVERT(varchar(10), row_number() over (order by (select 1))) r
  from master..spt_values a, master..spt_values b
go

CREATE INDEX IX_test_data 
    ON test (txt_col);
go 

--Turn on Show Execution Plan
set statistics io on

--A LIKE Clause with a wildcard at the beginning
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT txt_Col from test where txt_col like '%10000'
--Results in
--Table 'test'. Scan count 3, logical reads 15404, physical reads 2, read-ahead reads 15416, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
--Index SCAN is 85% of Query Cost

--A LIKE Clause with a wildcard in the middle
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT txt_Col from test where txt_col like '1%99'
--Results in
--Table 'test'. Scan count 1, logical reads 3023, physical reads 3, read-ahead reads 3018, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
--Index Seek is 100% of Query Cost for test data, but it may result in a Table Scan depending on table size/structure

--A LIKE Clause with no wildcards
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT txt_Col from test where txt_col like '10000'
--Results in
--Table 'test'. Scan count 1, logical reads 3, physical reads 2, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
--Index Seek is 100% of Query Cost
GO

--an "=" clause = does Index Seek same as above
DBCC DROPCLEANBUFFERS
SELECT txt_Col from test where txt_col = '10000'
--Results in
--Table 'test'. Scan count 1, logical reads 3, physical reads 2, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
--Index Seek is 100% of Query Cost
GO


DROP TABLE test

当使用"="和"LIKE"时，在查询计划的创建中也可能存在可以忽略不计的差异。

使用=可以避免在运行时构建查询时字符串中的通配符和特殊字符冲突。

这使程序员的工作更轻松，因为不必转义所有可能滑入LIKE子句并不能产生预期结果的特殊通配符。毕竟，=是99%的用例场景，每次都必须逃避它们将是一种痛苦。

在90年代翻白眼

我也怀疑它有点慢，但如果模式中没有通配符，我怀疑它的意义。

在Oracle中，不带通配符的“like”将返回与“equals”相同的结果，但可能需要额外的处理。根据Tom Kyte的说法，Oracle在使用文字时将不带通配符的“like”视为“equals”，但在使用绑定变量时则不会。

=比LIKE快得多。

在有11GB数据和超过1000万条记录的MySQL上测试，f_time列被索引了。

SELECT * FROM XXXXX WHERE f_time = '1621442261' -花费0.00s并返回330条记录

SELECT * FROM XXXXX WHERE f_time like '1621442261' -花费44.71秒并返回330条记录

实际上，这取决于您希望查询做什么。如果你的意思是精确匹配，那么使用=。如果你的意思是一个模糊匹配，那么使用LIKE。对代码来说，表达自己的意思通常是一个很好的策略。