在数据库操作中，`LIKE` 模糊查询是一种常用的功能，但如果不注意优化，可能会导致性能问题。尤其是在大数据量的场景下，查询速度会显著下降。因此，掌握一些优化技巧至关重要！🔍

首先，合理使用通配符是关键。避免在 `LIKE` 的开头使用 `%`，因为这会让索引失效。例如，`WHERE name LIKE '%John%'` 会导致全表扫描，而改为 `WHERE name LIKE 'John%'` 就能利用索引，大幅提升效率。🌟

其次，考虑使用全文索引（Full-Text Index）。对于复杂的模糊匹配需求，全文索引能够提供更高效的检索方式。它专为文本搜索设计，尤其适合处理大规模数据集。💡

最后，记得定期分析和优化表结构。通过执行 `ANALYZE TABLE` 和 `OPTIMIZE TABLE` 命令，可以确保数据库始终处于最佳状态。这样不仅能提升查询性能，还能减少资源消耗。💪

优化 `LIKE` 查询并不难，只需遵循这些小技巧，就能让数据库运行得更加顺畅！🎉