LIKE '%keyword' 慢是因为B+树索引不支持后缀匹配，需全索引或全表扫描；而LIKE 'keyword%' 可利用最左前缀匹配快速定位。
LIKE '%keyword' 为什么慢，而 LIKE 'keyword%' 可以走索引
因为 MySQL 的 B+ 树索引是按字典序存储的，LIKE 'keyword%' 能利用索引的最左前缀匹配快速定位起始位置；但 LIKE '%keyword' 或 LIKE '%keyword%' 需要扫描全索引甚至全表——B+ 树不支持后缀或中缀的高效跳转。
常见错误现象：EXPLAIN 显示 type=ALL 或 key=NULL，即使字段有普通索引也完全不生效。
- 只有前缀匹配（
LIKE 'abc%'）才能用到普通索引，且要求查询条件不带函数、不参与表达式计算 - 如果字段是
TEXT或超长VARCHAR，还要确认索引长度是否足够（例如INDEX(col(191))） - 使用
COLLATE utf8mb4_0900_as_cs等大小写敏感排序规则时，LIKE行为仍受排序规则影响，不等于“精确匹配”
全文索引（FULLTEXT）适合哪些模糊场景
MySQL 的 FULLTEXT 索引本质是分词 + 倒排索引结构，专为自然语言搜索设计，适用于标题、文章正文等短文本字段的关键词召回，但不解决“后缀匹配”问题。
使用场景：用户搜“数据库优化”，希望命中含“MySQL 数据库性能优化”的记录；不是为了查“以‘优化’结尾”的字段值。
- 仅支持
MyISAM和InnoDB（5.6+），且字段类型需为CHAR/VARCHAR/TEXT - 默认最小词长为 4（
ft_min_word_len=4），搜“sql”会失败；需改配置并重建索引 -
MATCH(col) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE)不支持通配符；IN BOOLEAN MODE支持+/-/*，但*只能放在词尾（optimiz*可匹配optimize，但*imize无效） - 停用词（如 “the”、“and”）会被忽略，无法强制搜索；自定义停用词表需重启 mysqld
倒排索引不在 MySQL 原生能力范围内，得靠外部方案补足
MySQL 没有提供可直接配置的通用倒排索引接口。所谓“用 MySQL 实现倒排”，实际是应用层模拟：拆词 → 写关联表 → 手动 JOIN 查询。这在高并发或高基数场景下极易成为瓶颈。
典型错误做法：建一张 post_tag 表存 post_id 和分词后的 tag，再用 WHERE tag LIKE '%xyz%' —— 这又回到了开头的性能陷阱。
- 真正可用的倒排能力来自 Elasticsearch、Meilisearch 或 SQLite 的
FTS5；MySQL 用户若强依赖后缀/中缀搜索，应考虑把这类查询路由出去 - 若必须留在 MySQL 内，可预生成 n-gram（如双字词）存入辅助表，用等值查询代替模糊匹配，但存储膨胀 3–5 倍，且更新成本高
-
GENERATED COLUMN + FULLTEXT是折中方案：例如对name字段生成反向字符串REVERSE(name)，再对其建FULLTEXT，可间接支持后缀搜索（搜REVERSE('ing')→'gni'），但无法支持任意中缀
简单需求优先用前缀索引 + 应用层兜底
90% 的所谓“模糊查询”其实只需要前缀匹配或首字母筛选，比如搜索用户昵称、商品 SKU、订单号。这时候加个 INDEX(name(20)) 就够了，比折腾全文或倒排实在得多。
容易被忽略的点：当业务允许“输入即提示”时，不要等用户敲完再查，而是用 AJAX + LIMIT 10 做实时建议，既减轻 DB 压力，又提升体验。
- 避免在
WHERE中对字段用LOWER()、TRIM()等函数，否则索引失效；统一在写入时标准化（如全小写存储） - 字符集用
utf8mb4_unicode_ci而非_as_cs，减少排序开销；但要注意_ci下LIKE 'A%'会命中á、à等变体 - 如果字段区分度极低（如大量以 “test” 开头），即使有前缀索引，
SELECT ... WHERE name LIKE 'test%'仍可能回表严重，此时加覆盖索引更有效（INDEX(name, id, status)）
