在数据库查询中，`LIKE` 关键字常用于模糊匹配，比如搜索特定模式的数据。但当使用 `%` 通配符时，可能会导致性能问题，尤其是在大数据表中。例如，`SELECT FROM users WHERE username LIKE '%john%'`，这种写法会让数据库从头到尾扫描整个表，效率低下。

那么如何优化呢？首先，尽量避免在 `LIKE` 的开头使用 `%`，因为这样会强制全表扫描。如果可以，将通配符放在字符串的末尾，如 `LIKE 'john%'`，这能让数据库利用索引，大幅提升查询速度。其次，考虑创建全文索引（Full-text Index），它专门为模糊查询设计，能显著改善检索性能。

此外，合理限制返回结果的数量，比如通过 `LIMIT` 子句，也能减轻服务器负担。最后，定期分析和优化表结构，确保索引的有效性，是长期提升查询效率的关键。🔍💡

掌握这些技巧，让 `LIKE` 查询更高效！💪