Like关键字，从技术上来说，是一个非常友善的通配符。利用这个通配符，我们可以实现很多模糊查询。如现在在一个人事档案系统中，用户想知道身份证号码以“339005”开头的人事信息，此时，就可以利用Like语句实现。我们可以利用下面的条件语句，实现我们的需求，“where 身份证号码 like ‘339005%’”。通过这个条件语句，可以查到所有身份证以339005开头的号码。
但是，当用户在一张大表中采用这个LIKE语句的话，就会发现这个查询语句的运行效率非常的慢。这是什么原因造成的呢 其实，不管是Like 关键字，若采用MATCHES关键字的话，若在大量数据中查找符合条件的记录，则其运行效率也比较低。这主要是其技术特性所造成的。
Like与Matches两个关键字，其支持通配符匹配。在有些专业书籍上把这个叫做“正规表达式”。不过由于在利用这些关键字查询的时候， 数据库系统不是通过索引来查询，而是采用顺序扫描的方式来查询。显然，真是这种技术特性，造成了Like与Mateches两个关键字查询效率的低下。特别是在复杂查询或者大表查询中，用户可以明显感觉到速度比较慢。
索引是数据库中的一个重要的数据结构。索引如果利用的合理的话，可以大幅度的提升数据库的查询性能。一般情况下，我们在数据库设计的时候，要充分的利用索引，来提高数据库的运行效率。如对于一些经常需要用到的查询功能，我们需要为没有指定外键的列建立索引;如有查询大表数据，而且又需根据好几个字段的值对其进行排序，也需要在这些列上建立复合索引。特别是在一些应用系统上，往往可以按以下字段的名称，就会对这个字段进行排序。遇到这种情况的话，更加需要在这些频繁进行排序的列上建立索引，以提高重新排序的效率。可见，若在查询的时候，若不能利用索引提高查询效率的话，则就好像跑车失去四轮驱动，速度会大受影响。
所以，在数据库系统设计中，要尽量避免采用Like或者Matche关键字。有时候，我们可以利用其他运算符号来代替。如我们可以利用〉(大于)或者<(小于)符号来达到类似的需求。若真的要采用这两个关键字的话，则就需要做好查询优化方面的工作。如不要在基础表中直接利用这个两个关键字，而是通过报表视图、或者临时表等来查询，以减少其不良影响
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