在数据库查询语言中，LIKE 语句是用于匹配字符串模式的强大工具之一。它允许我们使用特定的字符和符号来指定我们要查找的数据模式。这使得用户能够以更为灵活和精确的方式进行查询操作。其中，% 和 _ 是两种非常常用的通配符，它们分别用来表示任意数量的字符或单个字符。
% 的作用
% 通配符被称作“任意长度”或“零到多个字符”的通配符。当 % 出现在一个LIKE表达式中时，它表示后面可以跟随零个或多个任何类型的字符。这意味着只要包含了指定模式后的字符串，就会匹配。例如，在以下查询中：
SELECT * FROM customers WHERE city LIKE '%ville';
这将返回所有以 'ville' 结尾的城市名，因为 '%' 可以匹配任意数量（包括零）的前导字符。
_ 的作用
_ 通配符通常被称为“单个字符”或者“零个或一个”通配符。当 _ 被用作LIKE表达式的一部分时，它表示后面只能跟随一个单一的任何类型字符。在以下查询中：
SELECT * FROM employees WHERE first_name LIKE '_ohn';
这将返回所有名字以 'ohn' 开头且只有一个字母作为开头字母的人员记录，因为 '_' 只能代表一个位置上的任意字母，而不是更多。
如何结合使用 % 和 _
当需要处理更加复杂的情况时，我们可以结合使用 % 和 _ 来构建我们的搜索条件。在这个例子中，我们想找到所有姓氏以 "S" 开头，并且至少有四位数字结尾的人名：
SELECT * FROM people WHERE last_name LIKE 'S%' AND last_name REGEXP '_{4}$';
这里 'S%' 表示从 "S" 开始，然后是可变长度序列，而 REGEXP '_{4}$' 则要求最后四位必须都是数字，这样就限制了结果只包含满足这些条件的人名。
SQL Server、MySQL、Oracle等数据库系统在执行LIKE 操作上的差异
尽管 LIKE, %, and _ 在大多数标准SQL实现中都很相似，但每种数据库系统可能对它们如何工作有一些微妙而重要的差异。此外，一些扩展功能，如正则表达式支持，也因系统而异。
SQL Server：与其他许多数据库管理系统一样，SQL Server 支持基本上相同级别的事实性质。但是，有一些高级功能，如全文检索，可以通过特殊构造中的 LIKE 语句提供额外支持。
MySQL：MySQL 允许你使用正则表达式替代传统 Like 子句，以便于更复杂地搜索字符串。
Oracle：Oracle 提供了一组丰富的地理空间函数，使得你可以根据位置相关信息执行搜索，这对于那些需要基于地理坐标做过滤的地方来说非常有用。
PostgreSQL：PostgreSQL 对于标准 SQL 实现提供了非常接近 MySQL 的行为，同时也支持类似的正则表达式能力以及其他一些独特功能，比如 TEXT SEARCH 插件，让你的应用程序能够快速、高效地处理文本数据。
总之，每种数据库平台都有一套自己的优点和局限性，因此了解其具体实现细节对于开发者来说至关重要，以确保最佳性能和适应性。如果你正在考虑跨平台开发，你应该研究不同平台之间在像 LIKE, %, and _(以及相关概念)这样的基础设施方面存在哪些差异，以及他们如何影响你的代码设计决策过程。
此外，如果你的应用程序涉及大量模糊匹配操作，那么选择合适的大型数据集存储解决方案变得尤为关键。你不仅需要考虑速度，还要关注内存利用率、磁盘I/O效率以及维护成本等因素，从而决定是否采用索引技术来加速Like 查询性能，或是考虑建立专门用于文本搜索的小型无索引库，以减少读写压力并提高响应速度。此外，当遇到实际情况下可能出现大量重复值时，可以采取合适的手段，比如删除冗余或者创建视图，将重复行合并成唯一行，从而减少不必要的大量条目带来的负担，对于提高整个系统性能至关重要。而如果你已经知道某些字段经常变化，那么定期清理这些字段中的垃圾数据也是保持良好性能的一个方法之一。不过，这里讨论的问题远比简单的一般化假设要深入，而且还涉及到很多具体细节问题，所以最终还是看实际环境怎么做才是最好的办法。