本文探讨了在mysql数据库中对存储为json编码的unicode文本（如`\uxxxx`）进行`like`查询时遇到的问题。当直接使用包含`\u`的模式进行模糊匹配时，查询可能无法返回预期结果。核心解决方案是正确转义查询模式中的反斜杠，即使用`\\u`代替`\u`，以确保mysql将`\u`作为字面字符串而非转义序列处理，从而实现正确的模糊匹配。
在现代应用程序开发中，将结构化数据（如多语言文本）以JSON格式存储在数据库字段中是一种常见做法。当这些JSON字符串包含Unicode转义序列（例如，{"en":"\u57fa\u672c\u7684\u306a\u8105\u5a01\u4fdd\u8b77"}）时，使用MySQL的LIKE操作符进行模糊查询可能会遇到意料之外的行为。本文将深入探讨这一问题，并提供有效的解决方案。
问题描述
假设数据库中存储了一个JSON编码的字符串，其中包含Unicode转义序列，例如{"en":"\u57fa\u672c\u7684\u306a\u8105\u5a01\u4fdd\u8b77"}。当尝试使用LIKE语句查询包含这些Unicode序列的文本时，可能会发现某些查询无法返回预期的结果。
例如，以下查询旨在查找包含\u57fa\u672c（即“基本”）的记录：
SELECT p.* FROM Question p WHERE p.deletedAt IS NULL AND p.title LIKE '%\u57fa\u672c%' AND p.questionType=3;
令人困惑的是，如果查询模式中只包含单个Unicode转义字符，例如%\u57fa%或%\u672c%，查询通常能正常工作。但当组合多个Unicode转义字符（如%\u57fa\u672c%）时，查询却可能失败。
问题根源：MySQL中的反斜杠转义
这个问题的核心在于MySQL对LIKE模式中反斜杠（\）的特殊处理。在MySQL中，反斜杠在字符串字面量和LIKE模式中通常被视为一个转义字符。这意味着，当MySQL解析\u57fa\u672c这样的字符串时，它可能会尝试将\u解释为一个转义序列，而不是字面上的反斜杠和字母u。
当LIKE模式中只有一个\uXXXX时，MySQL可能因为无法识别\u后的有效转义序列而将其视为字面量，从而意外地成功匹配。但当存在多个连续的\uXXXX时，或者在特定上下文中，MySQL的转义规则可能导致它无法正确匹配字符串中的字面反斜杠。
解决方案：转义反斜杠
要解决这个问题，我们需要确保MySQL将\u中的反斜杠视为一个字面字符，而不是转义字符。实现这一目标的标准方法是在LIKE模式中对反斜杠进行双重转义。也就是说，将\替换为\。
因此，原本的查询模式%\u57fa\u672c%应该改为%\\u57fa\\u672c%。
以下是修正后的查询示例：
SELECT p.* FROM Question p WHERE p.deletedAt IS NULL AND p.title LIKE '%\\u57fa\\u672c%' AND p.questionType=3;
通过将每个\字符转义为\\，我们告诉MySQL，我们希望匹配的是一个实际的反斜杠字符，而不是一个转义序列的开始。这样，\\u57fa\\u672c就会被正确地解释为字面字符串\u57fa\u672c，从而能够与数据库中存储的JSON编码文本进行准确的模糊匹配。
注意事项与最佳实践
- SQL模式的影响：MySQL的sql_mode设置（特别是NO_BACKSLASH_ESCAPES）可能会影响反斜杠的解释。在大多数默认配置下，反斜杠是转义字符。如果你的数据库启用了NO_BACKSLASH_ESCAPES模式，那么反斜杠将不再作为转义字符，此时可能不需要双重转义，但这种模式在处理路径、正则表达式等场景时可能会引入其他复杂性，通常不建议轻易更改。对于LIKE模式，双重转义通常是最安全的做法。
- 性能考量：对包含JSON字符串的文本字段进行LIKE '%pattern%'查询，尤其是在大型数据集上，可能会导致全表扫描，从而影响查询性能。
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替代方案：
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MySQL 5.7+ JSON函数：如果你的MySQL版本是5.7或更高，并且你存储的是有效的JSON文档，可以考虑使用内置的JSON函数进行更精确和高效的查询。例如，JSON_EXTRACT()可以提取JSON路径下的值，然后对提取的值进行LIKE查询，或者使用JSON_CONTAINS()来检查是否存在特定值。
-- 假设JSON字段名为json_data，且我们想搜索'en'键的值 SELECT p.* FROM Question p WHERE JSON_EXTRACT(p.title, '$.en') LIKE '%基本%';
请注意，JSON_EXTRACT提取的值会是解码后的字符串，因此在这种情况下，你就不需要处理\u转义了，可以直接使用“基本”这样的中文进行查询。
- 全文搜索：对于大量的文本模糊匹配需求，考虑使用MySQL的全文搜索功能（FULLTEXT索引）。这通常能提供比LIKE更快的搜索速度和更灵活的匹配选项。
- 数据结构优化：如果经常需要查询JSON中的某个特定字段，可以考虑将该字段提取出来作为独立的列存储，或者创建虚拟列（MySQL 5.7.8+），并在其上建立索引，以提高查询效率。
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MySQL 5.7+ JSON函数：如果你的MySQL版本是5.7或更高，并且你存储的是有效的JSON文档，可以考虑使用内置的JSON函数进行更精确和高效的查询。例如，JSON_EXTRACT()可以提取JSON路径下的值，然后对提取的值进行LIKE查询，或者使用JSON_CONTAINS()来检查是否存在特定值。
总结
在MySQL中使用LIKE语句查询JSON编码的Unicode文本时，理解反斜杠的转义规则至关重要。通过对查询模式中的反斜杠进行双重转义（即使用\\u代替\u），可以确保MySQL正确解释查询意图，从而成功匹配包含Unicode转义序列的字符串。对于更复杂或性能要求更高的场景，建议考虑利用MySQL的JSON函数、全文搜索或优化数据结构等高级特性。
