首先，MySQL 本身不支持全文搜索，使用模糊查询会导致全表扫描，查询效率低下。
其次 MySQL 对于复杂条件查询的支持并不好，MySQL 最多使用一个条件涉及的索引来过滤，然后剩余的条件只能在遍历行过程中进行内存过滤。
MySQL 复杂 where 条件分析
假设有一张订单表如下，其中 id 为主键，iid 为唯一索引，user_id 为普通索引，price 无索引。
orders(id, order_id, user_id, price)
基于上表，分析如下拥有 Where 条件的 SQL 语句。
update orders set price = price * 0.8 where user_id = 102 and order_id > 'N0001' and order_id < 'N0012';
上述 SQL 语句的 Where 条件使用了两个索引，order_id 和 user_id。MySQL 会根据索引选择性等指标选择其中一个索引来使用，而另外一个没有被使用的 Where 条件就被当作普通的过滤条件，被用到的索引被称为 Index Key，而作为普通过滤的条件则被称为 Table Filter。
所以，该 SQL 的执行过程就是依次将 Index Key 范围内的索引记录读取，然后回表读取完整数据纪录，然后返回给 MySQL 的服务层按照 Table Filter 进行过滤。
但是使用的索引是联合索引时，则还可能出现 Index Filter，利用它可以减少回表次数和返回给 MySQL 服务层的记录的数量，降低存储引擎和服务层的交互开销，提供 SQL 的执行效率。
上述这种处理复杂条件查询的方式因为只能通过一个索引进行过滤，所以需要进行大量的 I/O 操作来读取行数据，并消耗 CPU 进行内存过滤，导致查询性能的下降。
引用
