1. MSSQL LIKE查询概述
在MSSQL数据库中，LIKE查询是非常常见的一种查询方式，它可以根据某个字符串模式来进行模糊匹配查询。比如我们要查询某个表中所有包含“abc”这个字符串的记录，就可以通过以下SQL语句进行查询：
SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%abc%';
这个LIKE查询语句中的“%”符号表示任意长度的任意字符，可以出现在查询字符串的任意位置，从而实现模糊匹配查询。
2. LIKE查询的性能问题
2.1 LIKE查询存在的性能问题
虽然LIKE查询是一种非常方便的查询方式，但是在实际应用中，它也存在一些性能问题。主要体现在两个方面：
LIKE查询中的通配符“%”会导致全表扫描，从而影响查询性能。
LIKE查询中的通配符“%”会导致无法使用索引加速查询，从而影响查询效率。
因此，如果我们不加限制地使用LIKE查询，就会导致查询性能下降，甚至出现问题。因此，在实际应用中，我们需要针对LIKE查询进行优化，从而提高查询性能，提高应用的响应速度。
2.2 模糊查询类型的影响
针对LIKE查询的优化，首先需要了解模糊查询类型的影响。在SQL Server中，LIKE查询主要有以下三种形式：
前缀匹配，如“abc%”。
后缀匹配，如“%abc”。
全模糊匹配，如“%abc%”。
其中，前缀匹配和后缀匹配都只需要全表扫描一次，而全模糊匹配则需要两次全表扫描。因此，在实际应用中，我们需要尽量避免使用全模糊匹配，而选择前缀匹配或者后缀匹配，从而提高查询性能。
3. LIKE查询的优化技巧
3.1 使用索引优化LIKE查询
为了解决LIKE查询无法使用索引的问题，我们可以使用索引来优化LIKE查询。具体的方法是在需要模糊查询的列上创建一个函数索引。例如，我们要查询某个表中所有包含“abc”这个字符串的记录，可以通过以下SQL语句进行创建索引：
CREATE INDEX idx_column ON table (dbo.my_function(column));
其中，dbo.my_function(column)是我们自定义的函数，其作用是将列column中的每个字符串分解为一个个单独的字符，并将这些字符连接起来，形成一个新的字符串。这样，我们就可以在这个新字符串上进行模糊查询，从而避免使用LIKE查询无法使用索引的问题。
3.2 使用全文索引优化LIKE查询
除了使用函数索引外，我们还可以使用全文索引来优化LIKE查询。全文索引使用基于词的匹配方式，而不是字符匹配。因此，它可以在较短的时间内返回与查询字符串相关的记录。
为了使用全文索引优化LIKE查询，我们需要在需要进行模糊查询的列上创建一个全文索引。具体的方法是使用以下SQL语句进行创建索引：
CREATE FULLTEXT INDEX idx_column ON table (column);
创建完全文索引后，我们可以使用以下SQL语句进行模糊查询：
SELECT * FROM table WHERE CONTAINS(column, 'abc');
这样，我们就可以利用全文索引优化LIKE查询，从而提高查询性能，提高应用的响应速度。
3.3 减少LIKE查询的使用
最后，我们还可以通过减少LIKE查询的使用来优化查询性能。具体的方法是在设计表结构时，尽量避免将大文本数据存储在一个列中，而是将其拆分成多个小的列。这样，就可以避免使用LIKE查询，从而提高查询性能。
4. 总结
LIKE查询是MSSQL中非常常见的一种查询方式，但是它也存在着一些性能问题。为了解决这些问题，我们可以通过使用索引、全文索引、减少LIKE查询使用等方式进行优化，从而提高查询性能，提高应用的响应速度。