mysql模糊查询易引发性能瓶颈，sublime虽不直接执行查询，但能高效辅助优化。1. 使用sublime多光标编辑快速重构like语句，如替换为全文索引或前缀匹配；2. 利用正则搜索定位慢查询日志中的模糊查询；3. 通过语法高亮与代码折叠识别复杂查询结构；4. 优化技巧包括使用前缀匹配、建立合适索引、使用全文索引、分页处理及数据冗余。
mysql在处理字符串字段时，尤其是模糊查询（LIKE、正则等）操作，很容易成为性能瓶颈。Sublime 作为一款强大的文本编辑器，虽然本身不直接参与数据库查询，但在编写 SQL 脚本、优化查询语句、分析日志文件等环节中，确实能帮助我们更高效地进行性能调优。
下面是一些结合 Sublime 使用的技巧和优化思路，帮助你减少因模糊查询带来的性能问题。
合理使用 Sublime 的多光标编辑功能，快速重构 SQL 语句
在编写或优化 SQL 查询时，经常会遇到多个 LIKE 查询条件拼接不当的情况。比如：
SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张三%' OR nickname LIKE '%三%';
这种写法会导致全表扫描，性能差。如果你在 Sublime 中编辑这类语句，可以利用多光标编辑功能，快速将多个 LIKE 替换为更合适的查询方式，比如：
- 改成全文索引匹配（使用 MATCH … AGaiNST）
- 或者将模糊查询改为前缀匹配（LIKE ‘张%’）
操作方式很简单：按住 Alt（windows/linux）或 Option（Mac）点击多个位置，同时编辑多个 LIKE 条件。这样可以快速尝试不同的查询结构，找到性能更优的写法。
用 Sublime 快速查找慢查询日志中的模糊查询语句
如果你开启了 MySQL 的慢查询日志，通常会记录下执行时间较长的语句。这时，你可以用 Sublime 打开日志文件，通过正则搜索快速找出所有模糊查询语句。
例如，使用正则表达式：
LIKEs*['"].*%.*['"]
这个正则能匹配所有包含 % 的 LIKE 查询，帮你快速定位潜在的性能问题。
你可以结合 Sublime 的“在文件中查找”功能，把所有模糊查询找出来，逐个分析是否真的需要模糊匹配，或者有没有其他替代方案，比如：
- 建立合适的索引
- 使用全文索引
- 将数据冗余到搜索引擎（如 elasticsearch）
配合语法高亮与代码折叠，快速识别复杂查询结构
Sublime 支持丰富的语法高亮插件，比如安装 SQLTools 插件后，可以对 SQL 文件进行高亮、格式化和语法检查。这对于识别复杂查询结构非常有帮助。
例如，一个嵌套多层的子查询中包含多个模糊查询：
SELECT * FROM ( SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%张%' ) AS u WHERE u.email LIKE '%@qq.com';
在 Sublime 中，你可以使用代码折叠功能，快速展开/收起不同层级的查询结构，有助于理清逻辑，判断哪些模糊查询是“非必要”的，或者可以提前过滤掉一部分数据，减少扫描量。
避免全表扫描的小技巧总结
在实际优化中，避免模糊查询导致的全表扫描，可以考虑以下做法：
- 使用前缀匹配：尽量避免前导 %，例如 LIKE ‘张%’ 可以走索引。
- 建立合适的索引：对经常查询的字段添加索引，但注意不要过度索引。
- 使用全文索引：对于大文本字段，使用 FULLTEXT 索引比 LIKE 更高效。
- 分页处理：模糊查询不可避免时，加上 LIMIT 限制返回行数。
- 数据冗余或异步处理：将模糊查询需求转为搜索引擎处理。
而这些优化过程中的 SQL 编写、日志分析等工作，Sublime 都可以作为高效的辅助工具。
基本上就这些。用好 Sublime 这类编辑器，不仅能提升写 SQL 的效率，还能在性能优化中帮你更快发现问题和尝试解决方案。
