在数据库查询中，尤其是涉及到文本数据的搜索和过滤操作，SQL LIKE 操作符是常用的工具。它提供了通配符功能，如 % 和 _，允许我们构造复杂的模式匹配条件。不过，由于 LIKE 的性能瓶颈和限制，我们有时需要寻找更高效、更强大的解决方案。SQL Server 提供了一种名为 Full-text Search（全文检索）的技术，它可以有效地处理大规模的文本搜索任务。这篇文章将探讨 SQL LIKE 在 SQL Server 中如何与 Full-text Search 相比较，以及它们各自适用的场景。
使用 SQL LIKE 进行基础文本匹配
首先，让我们回顾一下使用 SQL LIKE 进行基础文本匹配的基本语法。在 WHERE 子句中，我们可以使用 LIKE 关键字来指定一个模式，用来匹配表中的某个字段：
SELECT *
FROM products
WHERE product_name LIKE '%apple%';
上述查询会返回所有名称包含 "apple" 的产品记录。这里 % 是通配符，它代表任意数量字符。如果你想要精确匹配，那么只需去掉第一个 %：
SELECT *
FROM products
WHERE product_name = 'apple';
这种方法虽然简单，但对于包含大量数据或复杂模式的情况下可能变得低效，因为每次查询都需要遍历整个表。
优化性能：避免不必要的LIKE
为了提高性能，可以采取一些策略来减少对 LIKE 查询产生负担的一些因素：
避免前导通配符：在 WHERE 子句中放置通配符通常会导致索引无法被利用，从而降低性能。
简化模式：如果可能，将复杂模式简化，以便更好地利用索引。
建立非全文索引：对于经常进行模糊搜索或范围查找的大型表，可以考虑创建非全文索引，这样可以加快速度。
然而，即使采取这些措施，LIKE仍然存在局限性，比如不能执行词干提取、同义词替换等自然语言处理任务，这是Full-text Search的一个重要优势。
引入Full-text Search（FTS）
Full-text search 是一种专门设计用于快速检索大型数据库中的未结构化数据（如文字）的一种技术。它通过建立特殊类型的“全文”索引，使得后续进行基于单词和短语的模糊搜索成为可能。在 SQL Server 中，你可以通过创建 fulltext 索引来启用 FTS 功能，并且还能支持多语言相关特性，如忽略大小写和标点等。
CREATE FULLTEXT INDEX ON products (product_description);
一旦建立了这个 fulltext 索引，就能够执行如下类似的查询：
SELECT *
FROM products WITH (FULLTEXTINDEXED = TRUE)
WHERE CONTAINS(product_description, '"apple"');
这段代码将返回所有含有 "apple" 这个单词或者短语的地方，而且由于使用的是CONTAINS函数，它不会像普通字符串相似度运算那样耗费资源，而是在非常高效率下完成这个工作。
性能对比分析
为了评估两种方法在实际应用中的表现，我们需要进行一些测试。但要注意的是，由于具体情况不同，对比结果也会有所差异。而且，由于 LIKE 可以直接用于任何类型字段，而 FTS 需要明确声明并支持特定类型，因此选择哪一种取决于你的具体需求以及你准备投资多少时间到该系统上去维护它们。
实际案例分析
假设我们有一张存储产品描述信息的大型表格，在此背景下，我们想知道是否应该使用 LIKE, 或者尝试其他方式，比如 FTS 来提升我们的应用程序效率。此外，如果用户输入是一个很长或者复杂的话题，那么传统意义上的 LIKE %...%, 很可能会导致严重的问题，因为这意味着必须扫描整个表格以找到符合条件的事务，这样的操作显然是不合理也不实用！
总结来说，在做出决定之前，最好仔细研究你的数据集及其内容，并考虑业务逻辑需求以及实际可接受程度上的成本。你甚至可以根据自己的业务规则定义出一个混合模型，其中结合了传统方法与新的技术手段。这就是为什么理解并掌握各种不同的工具和技巧至关重要——因为没有什么是绝对正确或错误的时候，只有最合适的情形。