不 REGEXP_REPLACE 需要，所以它可以在所有版本的mysql/mariadb中工作：

UPDATE tbl
    SET email = CONCAT(SUBSTRING_INDEX(email, '@', 1),
                       '@',
                       SUBSTRING_INDEX(
                           SUBSTRING_INDEX(email, '@', -1),
                           '.',
                           -2);

既然没有索引是有用的，你也不必为 WHERE 条款。

如果你搜索相关的数据，你应该寻找一些数据挖掘工具或ElasticSearch，例如，这是你需要的工作。
我有另一个可能的“仅数据库”解决方案，但我不知道它是否可行，或者它是否是最好的解决方案。如果我不得不这样做，我会尝试做一个“单词参考”的表格，用所有非字母数字字符分割所有电子邮件。
在您的示例中，此表将填充：john、smith12、some、subdomains、example和com。每个单词都有一个唯一的id。然后，另一个表，一个联合表，它将用自己的单词链接电子邮件。两个表都需要索引。
要搜索密切相关的电子邮件，您必须使用正则表达式拆分源电子邮件，并在每个子单词上循环，就像答案中的这个（带有connected by），然后对于每个单词，在word references表中找到它，然后在union表中找到匹配它的电子邮件。
在这个请求中，您可以选择对所有匹配的电子邮件求和，通过按电子邮件分组来计算找到的电子邮件匹配的字数，并只保留最匹配的电子邮件（当然不包括源电子邮件）。
对于这个“不确定的答案”我很抱歉，但是它太长了，无法发表评论。我要举个例子。
以下是一些数据的示例（在oracle中，但应与mysql一起使用）：

---------------------------------------------
-- Table containing emails and people info
CREATE TABLE PEOPLE (
     ID NUMBER(11) PRIMARY KEY NOT NULL,
     EMAIL varchar2(100) DEFAULT NULL,
     USERNAME varchar2(500) DEFAULT NULL
);

-- Table containing word references
CREATE TABLE WORD_REF (
     ID number(11) NOT NULL PRIMARY KEY,
     WORD varchar2(20) DEFAULT NULL
);

-- Table containg id's of both previous tables
CREATE TABLE UNION_TABLE (
     EMAIL_ID number(11) NOT NULL,
     WORD_ID number(11) NOT NULL,
     CONSTRAINT EMAIL_FK FOREIGN KEY (EMAIL_ID) REFERENCES PEOPLE (ID),
     CONSTRAINT WORD_FK FOREIGN KEY (WORD_ID) REFERENCES WORD_REF (ID)
);

-- Here is my oracle sequence to simulate the auto increment
CREATE SEQUENCE MY_SEQ
  MINVALUE 1
  MAXVALUE 999999
  START WITH 1
  INCREMENT BY 1
  CACHE 20;

---------------------------------------------
-- Some data in the people table
INSERT INTO PEOPLE (ID, EMAIL, USERNAME) VALUES (MY_SEQ.NEXTVAL, 'john.smith12@example.com', 'jsmith12');
INSERT INTO PEOPLE (ID, EMAIL, USERNAME) VALUES (MY_SEQ.NEXTVAL, 'john.smith12@some.subdomains.example.com', 'admin');
INSERT INTO PEOPLE (ID, EMAIL, USERNAME) VALUES (MY_SEQ.NEXTVAL, 'john.doe@another.domain.eu', 'jdo');
INSERT INTO PEOPLE (ID, EMAIL, USERNAME) VALUES (MY_SEQ.NEXTVAL, 'nathan.smith@example.domain.com', 'nsmith');
INSERT INTO PEOPLE (ID, EMAIL, USERNAME) VALUES (MY_SEQ.NEXTVAL, 'david.cayne@some.domain.st', 'davidcayne');
COMMIT;

-- Word reference data from the people data
INSERT INTO WORD_REF (ID, WORD) 
  (select MY_SEQ.NEXTVAL, WORD FROM
   (select distinct REGEXP_SUBSTR(EMAIL, '\w+',1,LEVEL) WORD
    from PEOPLE
    CONNECT BY REGEXP_SUBSTR(EMAIL, '\w+',1,LEVEL) IS NOT NULL
  ));
COMMIT;

-- Union table filling
INSERT INTO UNION_TABLE (EMAIL_ID, WORD_ID)
select words.ID EMAIL_ID, word_ref.ID WORD_ID
FROM 
(select distinct ID, REGEXP_SUBSTR(EMAIL, '\w+',1,LEVEL) WORD
 from PEOPLE
 CONNECT BY REGEXP_SUBSTR(EMAIL, '\w+',1,LEVEL) IS NOT NULL) words
left join WORD_REF on word_ref.word = words.WORD;
COMMIT;    

---------------------------------------------
-- Finaly, the request which orders the emails which match the source email 'john.smith12@example.com'
SELECT COUNT(1) email_match
      ,email
FROM   (SELECT word_ref.id
              ,words.word
              ,uni.email_id
              ,ppl.email
        FROM   (SELECT DISTINCT regexp_substr('john.smith12@example.com'
                                             ,'\w+'
                                             ,1
                                             ,LEVEL) word
                FROM   dual
                CONNECT BY regexp_substr('john.smith12@example.com'
                                        ,'\w+'
                                        ,1
                                        ,LEVEL) IS NOT NULL) words
        LEFT   JOIN word_ref
        ON     word_ref.word = words.word
        LEFT   JOIN union_table uni
        ON     uni.word_id = word_ref.id
        LEFT   JOIN people ppl
        ON     ppl.id = uni.email_id)
WHERE  email <> 'john.smith12@example.com'
GROUP  BY email_match DESC;

请求结果：

4    john.smith12@some.subdomains.example.com
    2    nathan.smith@example.domain.com
    1    john.doe@another.domain.eu

你得到的名称（即“@”之前的部分）与

substring_index(email, '@', 1)

你得到了域名

substring_index(replace(email, '@', '.'), '.', -2))

（因为如果我们用一个点代替“@”，那么它总是第二个到最后一个点之后的部分）。
因此，你发现重复与

select *
from users
where exists
(
  select *
  from mytable other
  where other.id <> users.id
    and substring_index(other.email, '@', 1) = 
        substring_index(users.email, '@', 1)
    and substring_index(replace(other.email, '@', '.'), '.', -2) =
        substring_index(replace(users.email, '@', '.'), '.', -2)
);

如果速度太慢，则可能需要在两个合并的列上创建一个计算列并对其编制索引：

alter table users add main_email as 
  concat(substring_index(email, '@', 1), '@', substring_index(replace(email, '@', '.'), '.', -2));

create index idx on users(main_email);

select *
from users
where exists
(
  select *
  from mytable other
  where other.id <> users.id
    and other.main_email = users.main_email
);

当然，您也可以将这两个部分分开并为它们编制索引：

alter table users add email_name as substring_index(email, '@', 1);
alter table users add email_domain as substring_index(replace(email, '@', '.'), '.', -2);

create index idx on users(email_name, email_domain);

select *
from users
where exists
(
  select *
  from mytable other
  where other.id <> users.id
    and other.email_name = users.email_name
    and other.email_domain = users.email_dome
);

当然，如果你在email地址栏中同时允许大小写，你也会想申请 LOWER 在上面的表达中( lower(email) ).

你告诉我们这张table有70万行。
这并不多，但你是连接到它本身，所以在最坏的情况下，引擎将不得不处理 700K * 700K = 490 000 000 000 = 490B 排。
索引在这里绝对有用。
最佳索引取决于数据分布。
下面的查询返回什么？

SELECT COUNT(DISTINCT username) 
FROM table

如果结果接近700k，比如说100k，那就意味着有很多不同的用户名，你最好关注它们，而不是它们 domain . 如果结果比索引低，比如说100 username 不太可能有用。
我希望有很多不同的用户名，所以，我会在上面创建一个索引 username ，因为查询使用简单的相等比较对该列进行联接，而此联接将大大受益于此索引。
另一个可以考虑的选择是在 (username, domain) 或者甚至包括 (username, domain, leadid, email) . 索引定义中列的顺序很重要。
我会删除所有其他索引，这样Optimizer就无法做出其他选择，除非有其他可能需要它们的查询。
很可能在表上定义一个主键也不会有什么坏处。
还有一件不重要的事情要考虑。你的数据真的有空值吗？如果不是，请将列定义为 NOT NULL . 另外，在许多情况下，最好是空字符串，而不是空字符串，除非您有非常具体的要求，并且必须区分空字符串和空字符串 '' .
查询将稍微简单一些：

select 
    c1.email, c2.email, 
    c1.domain, c2.domain, 
    c1.username, c2.username, 
    c1.leadid, c2.leadid
from 
    table as c1
    join table as c2
        on  c1.username = c2.username 
        and c1.domain like concat(c2.domain, '%')
        and c1.leadid <> c2.leadid