使用LIKE和FULLTEXT索引实现MySQL搜索，优先用前缀索引和全文索引提升性能，结合业务场景逐步升级至外部搜索引擎。

MySQL 实现搜索功能主要依赖于 SQL 查询语句和索引优化，结合具体业务场景选择合适的方式。下面介绍几种常见的实现方法和优化建议。

1. 使用 LIKE 进行模糊搜索

最基本的搜索方式是使用 LIKE 操作符，适用于简单的文本匹配。

例如，搜索用户名包含“张”的用户：

SELECT * FROM users WHERE username LIKE '%张%';

注意：% 表示任意字符（包括空字符），但前后都加 % 会导致索引失效，查询变慢。

若只在末尾使用通配符，如 LIKE '张%'，可利用索引提升性能。

2. 使用全文索引（FULLTEXT）进行高效文本搜索

对于大段文本（如文章标题、内容），推荐使用 MySQL 的 FULLTEXT 索引，支持自然语言搜索和布尔搜索。

创建全文索引：

• ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);

执行搜索：

• SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title, content) AGAINST('关键词' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

FULLTEXT 在处理中文时需注意：MySQL 原生不支持中文分词，需借助第三方工具（如 Sphinx、Elasticsearch）或使用支持中文的存储引擎（如 Mroonga）。

3. 多字段组合搜索

当需要在多个字段中查找关键字时，可以结合 OR 或 MATCH...AGAINST 实现。

例如：

• SELECT * FROM products WHERE name LIKE '%手机%' OR description LIKE '%手机%';

更高效的方式是建立联合 FULLTEXT 索引并使用 MATCH 查询。

4. 优化搜索性能的关键点

为提升搜索效率，注意以下几点：

• 对经常用于搜索的字段建立索引，尤其是前缀索引（如 INDEX(column(50))）。
• 避免在 WHERE 条件中对字段使用函数，如 LOWER()、CONCAT()，会导致索引失效。
• 合理使用 LIMIT 限制返回结果数量，防止大数据量拖慢响应。
• 考虑使用缓存（如 Redis）缓存高频搜索结果。

基本上就这些。根据数据量和搜索复杂度，可以选择从简单 LIKE 到 FULLTEXT 再到外部搜索引擎（如 Elasticsearch）的逐步升级方案。