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LIKE查询的性能影响取决于多个因素，如数据库设计、数据量、索引、查询条件等。一般情况下，使用LIKE查询会比使用精确匹配查询（例如等号或范围查询）性能较差，因为LIKE查询需要对所有符合模式的数据进行扫描匹配。
如果使用LIKE查询时，查询条件没有使用通配符（如%）开头，那么数据库系统可能会使用索引进行优化。但是如果查询条件以%开头，那么索引无法起作用，数据库系统将不得不对整个表进行全表扫描，导致性能下降。
为了减小LIKE查询的性能影响，可以考虑以下几点：
- 尽量避免在查询条件中使用%通配符开头，尽可能使用前缀匹配。
- 对经常使用的LIKE查询字段创建索引，以加快查询速度。
- 优化数据库设计，避免在大文本字段上使用LIKE查询，可以考虑使用全文搜索引擎来提高效率。
- 考虑使用其他技术或工具（如缓存、分布式查询等）来提高查询性能。
总的来说，尽量避免在大数据量的情况下频繁使用LIKE查询，以免影响系统的性能。如果必须使用LIKE查询，那么需要注意优化查询条件和数据库设计，以减小性能影响。
