1. 什么是左模糊匹配？
在SQL Server中，左模糊匹配是指在搜索字符串时，只匹配其左侧的若干个字符。这种方式通常用到LIKE运算符中，可以在大规模数据量中方便快捷地查找出想要的结果。
例如，在一个名为employees的表中查询姓名以“A”开头的员工：
SELECT * FROM employees WHERE name LIKE 'A%'
这个查询的结果将是所有名字以“A”开头的员工信息。
2. 传统的左模糊匹配存在的问题
2.1 性能问题
传统的左模糊匹配查询需要遍历表中的每一行数据，因而对于大规模数据集来说，查询速度会非常慢。
解决这个问题的方法是使用索引，但传统的索引仅能加速字符串的前缀匹配查询，而无法加速字符串的后缀匹配查询。
例如，如果表中有一个字符串列，其中包含大量“%abc”这样以“abc”结尾的字符串，那么传统的索引在执行“LIKE '%abc'”的查询时将无法使用。
2.2 精确度问题
传统的左模糊匹配查询会返回所有以指定字符开头的结果，而不能返回与指定字符更加相似的结果。例如，对于一个包含“Alex”和“Alexa”的姓名列，查询“Alex”时将会返回这两个结果。
3. 新式检索技术：基于n-grams的左模糊匹配
3.1 什么是n-grams
n-gram是指将一个字符串拆分成长度为n的子字符串的技术。例如，“Alex”可以拆分为“Al”、“le”、“ex”三个长度为2的子字符串。
3.2 基于n-grams的索引
基于n-grams的索引是指创建一个包含n-grams的值列表的索引。例如，假设有一个名为employee的表，其中包含一个varchar类型的name列。可以在该列上创建一个长度为2的n-grams索引，方法如下：
CREATE TABLE name_ngrams (name_id INT NOT NULL, ngram NVARCHAR(2))
CREATE INDEX name_ngrams_idx ON name_ngrams(ngram)
INSERT INTO name_ngrams SELECT id, SUBSTRING(name, i, 2) FROM employee,
(SELECT number + 1 AS i FROM master..spt_values WHERE type = 'P' AND number < LEN(name)) numbers
这会生成一个包含原始name列中所有长度为2子字符串的列表，并与其对应的name_id一起保存。可以对这个列表使用标准索引进行排序和搜索。
3.3 基于n-grams的查询
对于一个给定的查询字符串，可以使用n-grams技术对其进行拆分，然后搜索包含该查询n-gram的所有索引项。
例如，查找以“Al”开头的所有名字，可以使用以下查询：
DECLARE @query NVARCHAR(200) = 'Al'
SELECT DISTINCT e.* FROM employee e
JOIN name_ngrams n ON e.id = n.name_id
WHERE n.ngram IN (SUBSTRING(@query, 1, 2), SUBSTRING(@query, 2, 2))
AND e.name LIKE @query + '%'
这个查询将会在name_ngrams索引中搜索所有与“Al”或“l”匹配的n-gram，然后使用JOIN匹配所有原始行，并返回所有以“Al”开头的结果。
3.4 模糊匹配的实现
基于n-grams的索引还可以扩展到模糊匹配的查询中。对于一个给定的查询字符串，可以使用n-grams技术对其进行拆分，并且使用一个附加的条件对匹配度进行评估。以编辑距离为例，可以使用以下查询对以“Alex”开头的所有名字进行模糊匹配查询：
DECLARE @query NVARCHAR(200) = 'Alex'
DECLARE @edit_distance INT = 1
SELECT DISTINCT e.* FROM employee e
JOIN name_ngrams n ON e.id = n.name_id
WHERE n.ngram IN (SUBSTRING(@query, 1, 2), SUBSTRING(@query, 2, 2))
AND e.name LIKE @query + '%'
AND (dbo.edit_distance(n.ngram, SUBSTRING(@query, 1, 2)) <= @edit_distance
OR dbo.edit_distance(n.ngram, SUBSTRING(@query, 2, 2)) <= @edit_distance)
这个查询将会在name_ngrams索引中搜索所有与“Al”或“le”匹配的n-gram，并使用dbo.edit_distance函数计算与原始查询字符串的编辑距离。如果匹配度小于或等于1，则将返回结果。
4. 结论
基于n-grams的左模糊匹配技术可以有效地解决传统的左模糊匹配存在的性能问题和精确度问题。相对于传统的基于前缀匹配的索引，基于n-grams的索引可以加速后缀匹配，并且可以支持更高级的模糊匹配查询。
在实际的数据检索工作中，基于n-grams的技术可以提高工作效率，增强搜索准确度，是不可或缺的一种检索技术。