使用LIKE和FULLTEXT索引实现MySQL搜索，优先用前缀索引和全文索引提升性能，结合业务场景逐步升级至外部搜索引擎。
MySQL 实现搜索功能主要依赖于 SQL 查询语句和索引优化，结合具体业务场景选择合适的方式。下面介绍几种常见的实现方法和优化建议。
1. 使用 LIKE 进行模糊搜索
最基本的搜索方式是使用 LIKE 操作符，适用于简单的文本匹配。
例如，搜索用户名包含“张”的用户：
SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%张%';
注意：% 表示任意字符（包括空字符），但前后都加 % 会导致索引失效，查询变慢。
若只在末尾使用通配符，如 LIKE '张%'，可利用索引提升性能。
2. 使用全文索引（FULLTEXT）进行高效文本搜索
对于大段文本（如文章标题、内容），推荐使用 MySQL 的 FULLTEXT 索引，支持自然语言搜索和布尔搜索。
创建全文索引：
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- ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);
执行搜索：
- SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, content) AGAINST('关键词' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
FULLTEXT 在处理中文时需注意：MySQL 原生不支持中文分词，需借助第三方工具（如 Sphinx、Elasticsearch）或使用支持中文的存储引擎（如 Mroonga）。
3. 多字段组合搜索
当需要在多个字段中查找关键字时，可以结合 OR 或 MATCH...AGAINST 实现。
例如：
- SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%手机%' OR description LIKE '%手机%';
更高效的方式是建立联合 FULLTEXT 索引并使用 MATCH 查询。
4. 优化搜索性能的关键点
为提升搜索效率，注意以下几点：
- 对经常用于搜索的字段建立索引，尤其是前缀索引（如 INDEX(column(50))）。
- 避免在 WHERE 条件中对字段使用函数，如 LOWER()、CONCAT()，会导致索引失效。
- 合理使用 LIMIT 限制返回结果数量，防止大数据量拖慢响应。
- 考虑使用缓存（如 Redis）缓存高频搜索结果。
基本上就这些。根据数据量和搜索复杂度，可以选择从简单 LIKE 到 FULLTEXT 再到外部搜索引擎（如 Elasticsearch）的逐步升级方案。
