答：模糊查询是数据库中常用的一种查询方式，但是由于匹配的模式不确定，会导致查询效率较低。下面介绍几种优化方法：
1.使用索引
在模糊查询时，可以使用索引来使用LIKE关键字进行模糊查询时，可以使用索引来优化查询。但是需要注意的是，使用通配符（%）在查询开始位置的时候，索引是无法使用的。查询名字以“张”开头的学生，可以使用如下语句：
tsame LIKE ‘张%’;
ame字段上的索引，
2.使用全文索引
使用全文索引可以提高模糊查询的效率。全文索引是一种特殊的索引，它可以对文本内容进行分词，并且可以搜索文本中的任意单词。查询所有包含“数据库”关键字的文章，可以使用如下语句：
tent) AGAINST(‘数据库’);
tent字段上的全文索引，
3.使用分词搜索
使用分词搜索可以提高模糊查询的效率。分词搜索是指将查询关键字进行分词，然后再进行查询。查询所有包含“数据库”和“优化”的文章，可以使用如下语句：
SELECT * FROM articles WHERE title LIKE ‘%数据库%’ AND title LIKE ‘%优化%’;
这样可以先将查询关键字进行分词，然后再进行查询，
4.使用缓存
使用缓存可以提高模糊查询的效率。当查询结果已经在缓存中存在的时候，可以直接从缓存中获取结果，避免了对数据库的查询操作。
emcached来缓存查询结果：
emewcached();em->addServer(“localhost”, 11211);
d5(‘SELECT * FROM articles WHERE title LIKE “%数据库%”‘);em->get($key);
if (!$result) {ysql_query(‘SELECT * FROM articles WHERE title LIKE “%数据库%”‘);em->set($key, $result, 3600);
这样可以将查询结果缓存起来，下次查询时可以直接从缓存中获取结果，
总结：以上提到的四种优化方法，可以根据具体情况选择使用。使用索引和全文索引需要在建表时进行设置，使用分词搜索和缓存需要在程序中进行设置。在实际应用中，可以结合多种优化方法，以达到最佳的查询效率。
