在数据库操作中,模糊查询是一种常见的查询方式，它允许用户通过部分匹配获取符合条件的数据，例如搜索用户名、商品名称等场景，在Java开发中，实现模糊查询需要结合SQL语法和Java代码逻辑，同时兼顾性能与安全性，本文将详细介绍Java中模糊查询的实现方法、优化技巧及注意事项。
SQL层面的模糊查询基础
模糊查询的核心是SQL中的LIKE操作符，配合通配符实现灵活匹配，通配符主要包括两种：（匹配任意数量的任意字符，包括0个）和_（匹配单个任意字符）。SELECT * FROM users WHERE username LIKE '张%'会查询所有以“张”开头的用户，而LIKE '%张%'则查询包含“张”的用户，LIKE '张_'匹配“张”加任意一个字符的用户。
不同数据库对LIKE的支持略有差异，MySQL、PostgreSQL等主流数据库均支持标准LIKE语法，Oracle数据库中还可使用REGEXP_LIKE实现正则表达式模糊匹配，例如REGEXP_LIKE(username, '^张.*')等同于LIKE '张%'，需要注意的是，LIKE对大小写敏感的数据库（如Oracle默认区分大小写）可能需要使用LOWER或UPPER函数统一大小写，例如WHERE LOWER(username) LIKE LOWER('%zhang%')。
Java代码中的模糊查询实现
在Java中,模糊查询通常通过JDBC或ORM框架（如MyBatis、Hibernate）实现，关键在于安全地拼接SQL条件并避免SQL注入。
基于JDBC的实现
使用JDBC时,推荐通过PreparedStatement的占位符传递模糊查询参数，而非直接拼接SQL字符串。
String keyword = "张";
String sql = "SELECT * FROM users WHERE username LIKE ?";
try (Connection conn = dataSource.getConnection();
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) {
ps.setString(1, "%" + keyword + "%"); // 设置模糊查询参数
ResultSet rs = ps.executeQuery();
// 处理结果集
}
这种方式通过预编译SQL,确保参数值被当作数据处理，避免SQL注入风险。
基于MyBatis的实现
MyBatis提供了更灵活的动态SQL支持,可通过XML映射文件或注解实现模糊查询，在XML中，使用<if>标签动态拼接条件：
<select id="findByUsername" resultType="User">
SELECT * FROM users
<where>
<if test="username != null">
AND username LIKE CONCAT('%', #{username}, '%')
</if>
</where>
</select>
注解方式可直接使用@Select：
@Select("SELECT * FROM users WHERE username LIKE CONCAT('%', #{keyword}, '%')")
List<User> findByKeyword(@Param("keyword") String keyword);
MyBatis的CONCAT函数可避免手动拼接字符串导致的语法错误，同时保持代码可读性。
模糊查询的性能优化
模糊查询（尤其是前导通配符%abc）会导致数据库无法使用索引，全表扫描性能极差，针对大表数据，需从以下方面优化：
避免前导通配符
优先使用后缀匹配（如abc%），可通过索引加速查询，搜索以“张”开头的用户时，LIKE '张%'可利用索引，而LIKE '%张%'无法使用索引，若必须使用中间或后置通配符，可考虑全文索引（MySQL的FULLTEXT索引、PostgreSQL的tsvector），适用于文本内容搜索（如文章、评论）。
使用搜索引擎
对复杂模糊查询（如多字段、分词匹配），可引入Elasticsearch、Solr等搜索引擎，它们基于倒排索引，支持高效模糊查询、分词搜索和聚合分析，适合海量数据场景，将用户数据同步到Elasticsearch后，可通过match查询实现模糊匹配：
SearchRequest request = new SearchRequest("users");
SearchSourceBuilder sourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
sourceBuilder.query(QueryBuilders.matchQuery("username", "张"));
request.source(sourceBuilder);
限制查询范围
通过分页（LIMIT、OFFSET）或时间范围、分类等条件缩小查询数据量，避免全表扫描，先按用户注册时间筛选，再进行模糊查询。
安全注意事项
模糊查询需重点防范SQL注入风险。禁止直接拼接SQL字符串，例如以下危险代码：
String keyword = request.getParameter("keyword");
String sql = "SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%" + keyword + "%'"; // 易被注入
攻击者可输入' OR '1'='1，使SQL变为SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%' OR '1'='1'%'，导致返回所有数据，正确做法是使用PreparedStatement或ORM框架的参数化查询，如前文JDBC和MyBatis示例。
多条件模糊查询与动态SQL
实际业务中,模糊查询常涉及多字段组合（如用户名、邮箱、手机号），可通过动态SQL灵活拼接条件，例如MyBatis的<where>和<if>标签：
<select id="findByCondition" resultType="User">
SELECT * FROM users
<where>
<if test="username != null">
AND 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>
LIMIT #{offset}, #{pageSize}
</select>
Spring Data JPA可通过Specification接口实现动态条件查询，
public Specification<User> findByKeyword(String keyword) {
return (root, query, cb) -> {
if (StringUtils.isEmpty(keyword)) {
return cb.conjunction();
}
return cb.or(
cb.like(root.get("username"), "%" + keyword + "%"),
cb.like(root.get("email"), "%" + keyword + "%")
);
};
}
Java中的模糊查询需结合SQL语法和代码逻辑实现,核心是使用LIKE操作符和通配符，并通过PreparedStatement或ORM框架确保安全性，针对性能问题，应避免前导通配符、合理使用索引，或引入搜索引擎处理海量数据，多条件查询可通过动态SQL灵活实现，满足复杂业务需求，实际开发中，需根据数据量、查询场景选择合适方案，平衡性能与安全性。
