%前置模糊查询优化
%前置模糊查询优化总结
根据视频内容，%前置模糊查询（如 LIKE '%keyword'）的优化方法可以总结如下：
主要问题
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前置模糊查询(
LIKE '%xxx')无法利用索引，导致全表扫描，性能极差 -
随着数据量增长，查询性能会急剧下降
优化方案
1. 使用反向索引（Reverse Index）
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将字段值反转存储，如"hello"存储为"olleh"
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查询时使用
LIKE 'drow%'（即"word"的反转） -
可以正常利用索引
2. 使用全文索引（Full-Text Index）
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MySQL 5.6+支持InnoDB全文索引
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使用
MATCH(column) AGAINST('keyword')替代LIKE -
适合文本内容的搜索
3. 使用专门的搜索引擎
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Elasticsearch/Solr等专业搜索引擎
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内置分词和倒排索引，适合复杂搜索场景
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需要额外维护数据同步
4. 使用联合索引
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创建联合索引 并将其加入到查询条件
5. 其他优化技巧
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添加查询条件限制结果集大小，考虑使用缓存热门查询结果
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对于固定模式的前置匹配(如手机尾号)，可以单独存储反向字段
实际应用建议
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小数据量(万级以下)可以考虑反向索引
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中等数据量(百万级)建议使用全文索引
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大数据量或复杂搜索场景建议使用Elasticsearch