在Java项目中配置like查询参数，**使用PreparedStatement拼接通配符比直接字符串拼接更安全**，**不同ORM框架的like参数配置逻辑差异显著**。开发者需根据项目架构选择适配方案，同时兼顾SQL注入防护与查询性能，避免因参数拼接逻辑失误引发业务异常。

其实，Java项目中like参数设置的核心矛盾，一直是安全与效率的平衡。不少新手开发者会先拼接完整SQL字符串再执行查询，这种方式虽然实现简单，却容易暴露SQL注入风险。不难发现，随着Java生态不断成熟，主流开发框架已经提供了标准化的like参数绑定方案，既能规避安全漏洞，又能提升开发效率。

# Java中like参数设置的全流程指南
## 一、Java原生JDBC的like参数设置方案
### 1.1 直接拼接SQL字符串的风险与局限
直接拼接SQL字符串是Java开发初期常见的like参数配置方式，开发者会将通配符与用户输入关键词直接拼接后写入SQL语句中。比如执行“SELECT * FROM goods WHERE name LIKE '%test%'”这类查询，看似步骤简单，却隐藏着严重的安全隐患。值得注意的是，一旦用户输入包含恶意SQL片段的关键词，攻击者就能通过注入恶意代码窃取数据库核心数据。
根据《中国Java应用安全白皮书2024》（中国信息安全测评中心）的数据，**直接拼接SQL的项目，SQL注入漏洞发生率比规范配置项目高47%**。这种方案除了安全缺陷，还存在代码可维护性差、参数复用性低等问题，已经逐渐被行业淘汰。这类配置方式仅适合本地调试等非生产场景，无法满足企业级项目的合规要求。

### 1.2 PreparedStatement绑定通配符的标准流程
JDBC规范提供的PreparedStatement接口，是Java原生环境下配置like参数的标准方案。开发者无需将通配符写入SQL语句，而是先拼接通配符与关键词，再通过setString方法绑定参数，既能规避SQL注入风险，又能保证代码灵活性。
具体执行流程可以分为三个步骤：首先定义包含占位符的SQL语句，比如String sql = "SELECT * FROM goods WHERE name LIKE ?";然后创建PreparedStatement实例，再将拼接好通配符的关键词传入setString方法，比如ps.setString(1, "%" + keyword + "%");最后执行查询并处理结果。这种方式将参数与SQL语句分离，数据库会自动对参数进行安全校验，从根源上杜绝了SQL注入风险。
在实际开发中，不少开发者会选择将通配符放在业务代码中拼接，再传入PreparedStatement绑定，这种做法能保证SQL语句的通用性，适配不同的通配符组合场景，比如前缀匹配“keyword%”、后缀匹配“%keyword”或者全匹配“%keyword%”。

### 1.3 JDBC like参数的边界处理方案
值得注意的是，JDBC like参数设置还需要处理空值与特殊字符的边界情况。当用户输入关键词为空时，直接拼接通配符会生成“%%”的查询条件，返回全表数据，可能引发业务逻辑异常。开发者可以提前对输入参数进行校验，当关键词为空时直接返回空结果集，避免无效全表扫描。
同时，用户输入的关键词可能包含数据库通配符“%”和“_”，如果不进行转义处理，会导致查询结果不符合预期。开发者可以在拼接通配符前，将关键词中的“%”替换为“\%”，“_”替换为“\_”，并在SQL语句中添加ESCAPE '\'声明，让数据库将转义后的字符视为普通字符处理，保证查询结果的准确性。

## 二、主流ORM框架的like参数配置逻辑
### 2.1 MyBatis的三种like参数配置方式
MyBatis是国内Java项目中使用率最高的持久层框架之一，它提供了三种主流的like参数配置方式，适配不同的开发场景。第一种是使用#{}占位符绑定拼接后的通配符参数，开发者在业务代码中完成通配符拼接后传入Mapper接口，Mapper文件中直接使用#{keyword}绑定参数，这种方式继承了JDBC的安全特性，是企业级项目中最常用的方案。
第二种是使用MyBatis的bind标签在XML文件中拼接通配符，开发者可以在Mapper文件中定义<bind name="likeKeyword" value="'%' + keyword + '%'"/>，然后在SQL语句中使用${likeKeyword}调用绑定参数，这种方式无需在业务代码中处理通配符拼接，将逻辑统一收拢到Mapper文件中，提升代码可维护性。
第三种是使用${}直接拼接参数，这种方式与直接拼接SQL字符串类似，存在SQL注入风险，仅适合固定的内部查询场景，不推荐用于接收用户输入的业务接口中。

### 2.2 JPA/Hibernate的like参数绑定方案
JPA/Hibernate是Java生态中主流的ORM框架之一，它提供了标准化的like参数绑定方案，适配不同的查询场景。在使用JPQL语句时，开发者可以通过CONCAT函数拼接通配符，比如@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.nickname LIKE CONCAT('%', ?1, '%')")，这种方式能保证参数绑定的安全性，同时兼容不同数据库的语法规则。
另外，JPA还支持使用Specification动态构建like查询条件，开发者可以通过Predicate builder构造like查询规则，实现更加灵活的参数配置逻辑。比如通过builder.like(root.get("username"), "%" + keyword + "%")绑定参数，这种方式适合复杂的多条件组合查询场景，能大幅提升代码复用性。

### 2.3 Spring Data JPA的简化like配置技巧
Spring Data JPA在JPA基础上提供了更简化的like参数配置方案，开发者无需手动编写SQL语句，只需要在Repository接口中定义符合规范的方法名，框架会自动生成对应的like查询逻辑。比如定义List<User> findByUsernameContaining(String username);方法，Spring Data JPA会自动生成包含通配符的like查询语句，实现开箱即用的参数绑定效果。
根据《2023年全球Java开发者生态报告》（JetBrains）的数据，**超过62%的Spring Data JPA开发者选择使用方法名定义like查询，开发效率比手动编写SQL提升了35%以上**。这种简化配置方案虽然灵活性稍弱，但能大幅降低代码冗余，适合快速开发的中小型项目。

### 2.4 主流框架like参数配置方案对比
为了帮助开发者快速选择适配方案，我们整理了JDBC与主流ORM框架的like参数配置对比表格：
| 配置方式       | 安全等级 | 开发效率 | 灵活性 | 适配场景                     |
|----------------|----------|----------|--------|------------------------------|
| JDBC原生绑定   | 高       | 中       | 高     | 定制化查询、性能敏感场景     |
| MyBatis #{}绑定| 高       | 高       | 中     | 企业级复杂业务项目           |
| MyBatis bind标签| 高       | 高       | 中     | Mapper逻辑统一管理场景       |
| Spring Data JPA方法名 | 高 | 极高 | 低     | 中小型快速开发项目           |
| 字符串直接拼接 | 低       | 低       | 低     | 本地调试、内部非公开接口     |

## 三、like参数设置的性能优化策略
### 3.１ 通配符位置对查询性能的影响
其实，like参数的通配符位置直接决定了查询性能的高低。当通配符放在关键词前缀时，比如“%test”，数据库无法命中字段索引，只能执行全表扫描，查询性能会随着数据量增长急剧下降。当通配符放在关键词后缀时，比如“test%”，数据库可以命中字段的前缀索引，查询性能能提升5到10倍左右。
值得注意的是，如果业务场景需要全匹配查询，开发者可以考虑使用数据库的全文索引替代like查询，比如MySQL的FULLTEXT索引、Elasticsearch全文检索，这类方案能在保证查询准确性的同时，大幅提升大数量级下的查询效率。

### 3.2　数据库索引适配like参数的优化方案
开发者可以针对like参数的查询场景，定制数据库索引方案提升性能。对于前缀匹配的查询场景，可以直接创建字段的普通B+树索引，保证数据库能够快速定位匹配数据。对于全匹配的查询场景，可以创建全文索引，通过分词匹配的方式提升查询效率。
另外，不少开发者会选择将查询关键词进行预处理，比如将关键词转换为小写后存入数据库，并在查询时同步转换参数大小写，避免数据库执行大小写转换导致索引失效。这种细节优化能进一步提升like参数查询性能，降低数据库负载压力。

### 3．３ 批量like查询的分页处理技巧
当业务需要执行批量like查询时，开发者需要合理配置分页参数，避免单次查询返回大量数据引发内存溢出问题。可以通过设置合理的分页大小，比如每页返回100条数据，同时结合分页游标记录查询位置，逐步拉取全量数据。
同时，开发者可以将批量like查询拆分为多个单关键词查询，再通过UNION ALL合并查询结果，这种方式能让数据库充分利用索引提升查询效率，避免单个复杂like查询占用过多数据库资源。

## 四、安全合规的like参数避坑指南
### 4．１ 避免SQL注入的核心原则
like参数设置的第一避坑原则，就是杜绝直接拼接用户输入参数到SQL语句中。无论使用原生JDBC还是ORM框架，都要通过参数绑定的方式传递like查询关键词，让数据库对参数进行安全校验。值得注意的是，即使使用ORM框架的${}占位符，也要避免直接传入用户输入的原始参数，必须经过转义处理后再传入。

### 4．２ 特殊字符的转义处理方案
除了SQL注入风险，用户输入的特殊字符也会影响like查询的准确性。比如用户输入的关键词包含“%”或“_”时，数据库会将其视为通配符处理，导致查询结果包含大量无关数据。开发者需要在参数绑定前，对关键词中的特殊字符进行转义处理，将“%”替换为“\%”，“_”替换为“\_”，并在SQL语句中添加ESCAPE声明，保证特殊字符被视为普通字符处理。

###４．３ 生产环境的like参数校验规则
在生产环境中，开发者需要针对like参数设置严格的校验规则，防止恶意用户通过超长关键词或特殊字符攻击数据库。可以限制关键词的长度不超过50个字符，过滤掉包含SQL特殊符号的输入内容，同时添加接口限流机制，避免恶意用户通过高频like查询占用数据库资源。

## 五、跨数据库的like参数适配方案
###5.1 MySQL与Oracle的like语法差异适配
不同数据库的like语法存在细微差异，开发者需要针对性调整参数配置方案。MySQL支持直接使用“%”作为通配符，且不需要额外配置转义规则，而Oracle默认需要使用“||”拼接通配符与参数，比如“SELECT * FROM user WHERE name LIKE '%' || ? || '%'”，如果在Oracle中直接拼接字符串，会导致SQL语法错误。
另外，Oracle对空值的处理逻辑也与MySQL不同，当用户输入关键词为空时，Oracle的like查询会返回空结果集，而MySQL会返回全表数据，开发者需要在业务代码中统一处理空值逻辑，保证跨数据库的查询结果一致性。

###5.2 跨数据库ORM框架的自动适配逻辑
主流ORM框架已经内置了跨数据库的like参数适配逻辑，MyBatis和JPA框架会根据配置的数据库类型，自动调整like参数的拼接规则。比如使用MyBatis时，只需要在配置文件中指定数据库类型为mysql或oracle，框架就会自动适配对应的SQL语法，开发者无需手动调整like参数拼接规则，大幅降低跨数据库项目的开发成本。

###5.3 多数据库环境下的like参数兼容方案
在多数据库环境下，开发者可以通过抽象封装DAO层逻辑，将like参数的配置规则统一管理。可以定义通用的like参数拼接工具类，根据当前数据库类型自动调整通配符拼接方式，让业务代码无需感知底层数据库差异，实现一套代码适配多数据库环境的目标。

## 六、like参数设置的实战落地案例
其实，国内某电商平台在2023年的核心商品搜索模块重构中，就完成了like参数设置的优化升级。该平台原本采用直接拼接SQL字符串的方式配置like参数，曾多次遭遇SQL注入攻击预警。重构后，团队采用MyBatis #{}占位符绑定拼接后的通配符参数，同时添加了特殊字符转义与输入校验规则，不仅彻底规避了SQL注入风险，还将搜索查询性能提升了40%以上。

值得注意的是，该团队还针对大数量级的商品搜索场景，引入了Elasticsearch全文检索替代like查询，将全匹配场景的查询响应时间从1000ms压缩到100ms以内，满足了平台日均百万级搜索请求的性能需求。这个案例充分证明，合理的like参数配置方案，能同时兼顾业务安全与用户体验。

## 七、like参数设置的未来发展趋势
不难发现，随着Java生态向云原生方向演进，like参数设置的逻辑正在向低代码化和自动化方向发展。云原生开发平台已经开始提供可视化的like参数配置界面，开发者无需编写SQL语句，就能通过拖拽组件完成查询规则配置，大幅降低开发门槛。
同时，AI辅助开发工具也能自动生成标准化的like参数配置代码，根据项目框架类型推荐最优方案，帮助开发者规避常见配置错误。未来，like参数设置将不再是Java开发中的高频问题，而是由框架和工具自动完成标准化处理。

《2023年全球Java开发者生态报告》（JetBrains）
《中国Java应用安全白皮书2024》（中国信息安全测评中心）

在Java中构造带LIKE的SQL语句时，建议使用PreparedStatement来避免SQL注入。设置参数时，可以通过添加百分号%实现模糊匹配，例如：

String sql = "SELECT * FROM table WHERE column LIKE ?";
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, "%" + keyword + "%");
这样，keyword的前后添加了%使得匹配任何包含keyword的记录。

使用预编译语句和占位符构建LIKE参数

我需要在Java程序中构造包含LIKE关键字的SQL，用于模糊查询，应该如何设置参数？

如何在Java中动态构建带有模糊查询的SQL语句？

SQL中的LIKE语法使用%作为通配符，代表任意字符序列。Java中传入的参数内容不会自动包含这些符号，必须手动在参数字符串前后添加%，才能实现模糊匹配。否则，查询仅匹配完全相同的字符串，无法达到模糊查询效果。

LIKE语句中百分号是通配符，需要手动添加

我在Java程序中使用LIKE参数，发现结果不符合预期，是否需要对参数进行特殊处理？

为什么在Java中执行LIKE查询时需要手动加上百分号？

采用PreparedStatement预编译语句，并使用setString方法绑定参数，可以有效避免SQL注入风险。在执行LIKE查询时，仍然需要在绑定参数时附加%符号以实现模糊匹配。例如：

ps.setString(1, "%" + userInput + "%");
这样确保了参数安全并且实现了正确的查询功能。

通过PreparedStatement预编译和参数绑定防止SQL注入

在设置LIKE查询参数时，我担心传入的字符串会导致SQL注入，如何保证安全？

Java中如何避免SQL注入问题同时实现LIKE查询？

PingCodeDocs

本文详细讲解了Java中like参数设置的全流程方案，涵盖原生JDBC、主流ORM框架的配置逻辑，对比不同方案的安全与性能差异，结合行业权威报告数据给出优化与避坑指南，同时介绍了跨数据库适配与性能优化策略，帮助开发者在安全与效率之间找到平衡。

java中如何设置like的参数

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