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本文介绍针对印刷行业数据库中按客户名称精准搜索订单的优化方案，涵盖全文索引、表结构重构、安全查询实践及现代php数据库接口迁移，帮助解决模糊匹配泛滥、性能低下与sql注入风险等问题。

在印刷公司业务场景中，订单表（如 Jobs）常包含大量历史记录，且同一客户可能以多种相似名称出现（如“ABC Corp”“ABC Corporation”“ABC Corp.”），导致仅靠 LIKE '%Customer%' 检索时结果冗余、时效性差、难以定位最新订单。原始查询不仅逻辑混乱（多字段无区分地拼接 OR）、缺乏客户维度过滤，还存在严重安全隐患——直接拼接用户输入 $query 致使 SQL 注入风险极高，且已弃用的 mysql_* 函数无法满足现代 PHP 应用的安全与维护要求。

✅ 推荐分步优化策略

1. 优先使用 MySQL 全文索引（Full-Text Search）

替代多字段 LIKE 的低效扫描，对高频检索字段（如 Customer, JobDescription, JobNotes）建立联合全文索引：

-- 创建全文索引（MyISAM 或 InnoDB 引擎均支持）
ALTER TABLE Jobs 
ADD FULLTEXT(Customer, JobDescription, JobNotes);

查询时使用自然语言模式，兼顾相关性与效率：

SELECT *, MATCH(Customer, JobDescription, JobNotes) AGAINST('Business Cards +ABC Corp' IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS relevance
FROM Jobs 
WHERE MATCH(Customer, JobDescription, JobNotes) AGAINST('Business Cards +ABC Corp' IN NATURAL LANGUAGE MODE)
ORDER BY relevance DESC, id DESC;

✅ 优势：自动词干匹配、权重排序、避免通配符导致的全表扫描；❌ 注意：需确保字段内容非空且长度适中（默认最小词长为4，可通过 ft_min_word_len 调整）。

2. 重构表结构：消除重复列，规范化商品项

当前 Item_1_Name 至 Item_10_Name 是典型的反范式设计，阻碍索引优化与扩展。应拆分为独立关联表：

-- 新建商品项表
CREATE TABLE JobItems (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    job_id INT NOT NULL,
    item_name VARCHAR(255),
    INDEX idx_job_id (job_id),
    INDEX idx_item_name (item_name),
    FOREIGN KEY (job_id) REFERENCES Jobs(id) ON DELETE CASCADE
);

-- 查询某客户最近含“Business Cards”的订单及其商品
SELECT j.*, ji.item_name 
FROM Jobs j
JOIN JobItems ji ON j.id = ji.job_id
WHERE j.Customer LIKE 'ABC Corp%' 
  AND ji.item_name LIKE '%Business Cards%'
ORDER BY j.id DESC
LIMIT 20;

✅ 显著提升可维护性、支持无限商品项、便于为 item_name 单独建索引。

3. 强制客户维度前置过滤，杜绝“误匹配”

无论采用哪种搜索方式，必须将客户筛选作为首要条件。推荐前端实现“客户下拉选择 + 关键词搜索”双控：

// 使用 PDO 防注入（示例）
$pdo = new PDO("mysql:host=localhost;dbname=printdb", $user, $pass);
$pdo->setAttribute(PDO::ATTR_ERRMODE, PDO::ERRMODE_EXCEPTION);

// 客户精确匹配（支持前缀匹配，避
免相似名干扰）
$stmt = $pdo->prepare("
    SELECT * FROM Jobs 
    WHERE Customer LIKE ? 
      AND (
        id LIKE ? OR OrderNumber LIKE ? OR JobDescription LIKE ?
      )
    ORDER BY id DESC 
    LIMIT 50
");
$customerPattern = $_POST['customer'] . '%'; // 如 'ABC Corp%'
$searchPattern = '%' . $_POST['query'] . '%';
$stmt->execute([$customerPattern, $searchPattern, $searchPattern, $searchPattern]);
$results = $stmt->fetchAll();

4. 关键注意事项

• ⚠️ *永远禁用 `mysql_` 函数**：已从 PHP 7.0+ 移除，改用 PDO 或 MySQLi；
• ⚠️ 禁止字符串拼接 SQL：所有用户输入必须通过预处理语句绑定；
• ⚠️ 索引不是万能药：对 LIKE '%xxx'（左模糊）无法使用 B-Tree 索引，全文索引或倒排索引更合适；
• ⚠️ 定期分析慢查询：用 EXPLAIN 检查执行计划，确认是否命中索引；
• ? 进阶建议：引入 Elasticsearch 或 Meilisearch 处理复杂多条件、高并发搜索需求。

通过以上组合优化，您不仅能精准定位某客户最新订单，还能大幅提升系统响应速度与代码安全性，为后续业务扩展（如客户画像、订单趋势分析）奠定坚实基础。