使用索引、全文检索和查询优化可提升MySQL中LIKE模糊查询性能：前缀匹配可用B+树索引，全模糊建议用FULLTEXT索引或倒排结构，后缀匹配可通过REVERSE函数索引优化；优先采用MATCH...AGAINST实现高效文本搜索，并避免在查询中使用函数导致索引失效，结合高选择性条件过滤、分页及外部搜索引擎（如Elasticsearch）同步数据，实现大规模数据下快速响应。
MySQL中LIKE模糊查询在数据量大时容易引发性能问题，尤其是以通配符开头的查询（如LIKE '%abc'）。这类查询无法有效利用B树索引，导致全表扫描。要优化LIKE查询，需结合索引策略、查询方式和数据结构设计。
使用合适索引提升查询效率
为模糊查询字段建立索引是基础优化手段，但效果取决于匹配模式：
- 前缀匹配（LIKE 'abc%'）：可充分利用B+树索引，建议在该字段上创建普通索引
- 全模糊（LIKE '%abc%'）：传统索引效果有限，可考虑使用全文索引或倒排索引方案
- 后缀匹配（LIKE '%abc'）：无法使用常规索引，可通过反转字段值并建立函数索引（MySQL 8.0+支持）来优化
CREATE INDEX idx_name_rev ON table((REVERSE(name)))优先使用全文索引（FULLTEXT）
对于大文本字段的模糊搜索，FULLTEXT索引比LIKE更高效：
- 支持自然语言和布尔模式搜索，适合内容检索场景
- 在CHAR、VARCHAR和TEXT字段上创建，显著提升
%关键词%类查询速度 - 使用
MATCH() AGAINST()语法替代LIKE
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, content) AGAINST('数据库优化' IN NATURAL LANGUAGE MODE);避免低效写法，缩小扫描范围
优化查询逻辑减少不必要的开销：
- 尽量避免在WHERE中对字段使用函数或表达式，如
LIKE CONCAT('%',@var,'%')，影响索引使用 - 结合其他高选择性条件先过滤数据，缩小LIKE操作的数据集
- 考虑分页限制返回结果数量，避免一次性拉取过多数据
- 对于固定前缀较多的场景，可拆分前缀作为单独字段并建立联合索引
考虑引入外部搜索组件
当数据量巨大或查询频繁时，可将搜索功能交给专业工具：
- Elasticsearch、Sphinx等搜索引擎支持更复杂的模糊匹配且性能优异
- 适用于日志、商品、文章等内容的实时检索需求
- 通过定时同步MySQL数据到搜索引擎，实现高性能模糊查询
基本上就这些。关键是要根据实际查询模式选择合适的索引类型和架构方案，不盲目依赖LIKE。合理设计数据访问路径，才能在大数据量下保持查询响应速度。
