我們經常在數據庫中使用 LIKE 操作符來完成對數據的模糊搜索，LIKE 操作符用於在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。
如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的數據，可以使用下面的 SQL 語句：
SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%'如果需要查找客戶表中所有手機尾號是“1234”的數據，可以使用下面的 SQL 語句：
SELECT * FROM Customer WHERE Phone LIKE '%123456'如果需要查找客戶表中所有名字中包含“秀”的數據，可以使用下面的 SQL 語句：
SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '%秀%'以上三種分別對應了：左前綴匹配、右后綴匹配和模糊查詢，並且對應了不同的查詢優化方式。
數據概覽
現在有一張名為 tbl_like 的數據表，表中包含了四大名著中的全部語句，數據條數上千萬：
左前綴匹配查詢優化
如果要查詢所有以“孫悟空”開頭的句子，可以使用下面的 SQL 語句：
SELECT * FROM tbl_like WHERE txt LIKE '孫悟空%'SQL Server 數據庫比較強大，耗時八百多毫秒，並不算快：
我們可以在 txt 列上建立索引，用於優化該查詢：
CREATE INDEX tbl_like_txt_idx ON [tbl_like] ( [txt] )應用索引后，查詢速度大大加快，僅需 5 毫秒：
由此可知：對於左前綴匹配，我們可以通過增加索引的方式來加快查詢速度。
右后綴匹配查詢優化
在右后綴匹配查詢中，上述索引對右后綴匹配並不生效。使用以下 SQL 語句查詢所有以“孫悟空”結尾的數據：
SELECT * FROM tbl_like WHERE txt LIKE '%孫悟空'效率十分低下，耗時達到了 2.5秒：
我們可以采用“以空間換時間”的方式來解決右后綴匹配查詢時效率低下的問題。
簡單來說，我們可以將字符串倒過來，讓右后綴匹配變成左前綴匹配。以“防着古海回來再抓孫悟空”為例，將其倒置之后的字符串是“空悟孫抓再來回海古着防”。當需要查找結尾為“孫悟空”的數據時，去查找以“空悟孫”開頭的數據即可。
具體做法是：在該表中增加“txt_back”列，將“txt”列的值倒置后，填入“txt_back”列中，最后為 “txt_back”列增加索引。
ALTER TABLE tbl_like ADD txt_back nvarchar(1000);-- 增加數據列 UPDATE tbl_like SET txt_back = reverse(txt); -- 填充 txt_back 的值 CREATE INDEX tbl_like_txt_back_idx ON [tbl_like] ( [txt_back] );-- 為 txt_back 列增加索引數據表調整之后，我們的 SQL 語句也需要調整：
SELECT * FROM tbl_like WHERE txt_back LIKE '空悟孫%'此番操作下來，執行速度就非常迅速了：
由此可知：對於右后綴匹配，我們可以建立倒序字段將右后綴匹配變成左前綴匹配來加快查詢速度。
模糊查詢優化
在查詢所有包含“悟空”的語句時，我們使用以下的 SQL 語句：
SELECT * FROM tbl_like WHERE txt LIKE '%悟空%'該語句無法利用到索引，所以查詢非常慢，需要 2.7 秒：
遺憾的是，我們並沒有一個簡單的辦法可以優化這個查詢。但沒有簡單的辦法，並不代表沒有辦法。解決辦法之一就是：分詞+倒排索引。
分詞就是將連續的字序列按照一定的規范重新組合成詞序列的過程。我們知道，在英文的行文中，單詞之間是以空格作為自然分界符的，而中文只是字、句和段能通過明顯的分界符來簡單划界，唯獨詞沒有一個形式上的分界符，雖然英文也同樣存在短語的划分問題，不過在詞這一層上，中文比之英文要復雜得多、困難得多。
倒排索引源於實際應用中需要根據屬性的值來查找記錄。這種索引表中的每一項都包括一個屬性值和具有該屬性值的各記錄的地址。由於不是由記錄來確定屬性值，而是由屬性值來確定記錄的位置，因而稱為倒排索引(inverted index)。帶有倒排索引的文件我們稱為倒排索引文件，簡稱倒排文件(inverted file)。
以上兩段讓人摸不着頭腦的文字來自百度百科，你可以和我一樣選擇忽略他。
我們不需要特別高超的分詞技巧，因為漢語的特性，我們只需“二元”分詞即可。
所謂二元分詞，即將一段話中的文字每兩個字符作為一個詞來分詞。還是以“防着古海回來再抓孫悟空”這句話為例，進行二元分詞之后，得到的結果是：防着、着古、古海，海回，回來，來再，再抓，抓孫，孫悟，悟空。使用 C# 簡單實現一下：
public static List<String> Cut(String str) { var list = new List<String>(); var buffer = new Char[2]; for (int i = 0; i < str.Length - 1; i++) { buffer[0] = str[i]; buffer[1] = str[i + 1]; list.Add(new String(buffer)); } return list; }測試一下結果：
我們需要一張數據表，把分詞后的詞條和原始數據對應起來，為了獲得更好的效率，我們還用到了覆蓋索引：
CREATE TABLE tbl_like_word ( [id] int identity, [rid] int NOT NULL, [word] nchar(2) NOT NULL, PRIMARY KEY CLUSTERED ([id]) ); CREATE INDEX tbl_like_word_word_idx ON tbl_like_word(word,rid);-- 覆蓋索引（Covering index）以上 SQL 語句創建了一張名為 ”tbl_like_word“的數據表，並為其 ”word“和“rid”列增加了聯合索引。這就是我們的倒排表，接下來就是為其填充數據。
為了便於演示，筆者使用了 LINQPad 來做數據處理，對該工具感興趣的朋友，可以參看筆者之前的文章：《.NET 程序員的 Playground ：LINQPad》，文章中對 LINQPad 做了一個簡要的介紹，鏈接地址是：https://www.coderbusy.com/archives/432.html 。
我們需要先用 LINQPad 自帶的數據庫鏈接功能鏈接至數據庫，之后就可以在 LINQPad 中與數據庫交互了。首先按 Id 順序每 3000 條一批讀取 tbl_like 表中的數據，對 txt 字段的值分詞后生成 tbl_like_word 所需的數據，之后將數據批量入庫。完整的 LINQPad 代碼如下：
void Main() { var maxId = 0; const int limit = 3000; var wordList = new List<Tbl_like_word>(); while (true) { $"開始處理：{maxId} 之后 {limit} 條".Dump("Log"); //分批次讀取 var items = Tbl_likes .Where(i => i.Id > maxId) .OrderBy(i => i.Id) .Select(i => new { i.Id, i.Txt }) .Take(limit) .ToList(); if (items.Count == 0) { break; } //逐條生產 foreach (var item in items) { maxId = item.Id; //單個字的數據跳過 if (item.Txt.Length < 2) { continue; } var words = Cut(item.Txt); wordList.AddRange(words.Select(str => new Tbl_like_word { Rid = item.Id, Word = str })); } } "處理完畢，開始入庫。".Dump("Log"); this.BulkInsert(wordList); SaveChanges(); "入庫完成".Dump("Log"); } // Define other methods, classes and namespaces here public static