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%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

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  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）

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  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

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  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