隨著大數據時代的到來，許多企業的數據量快速增長。對于大規模數據的存儲和管理，MySQL是一個非常好的選擇。但是，對于海量數據中的模糊查詢，MySQL的查詢性能可能會大打折扣，甚至無法應對。

針對這個問題，MySQL提供了一些解決方法。其中，最常見的是使用全文搜索引擎，如Solr、Elasticsearch等。這些搜索引擎有著更好的性能和更完善的搜索功能。但是，在某些情況下，我們可能仍然需要在MySQL中進行模糊查詢。

在MySQL中進行模糊查詢，可以使用LIKE語句。但是，當數據量非常大時，使用LIKE語句可能會非常緩慢。為了提高查詢性能，我們可以使用MySQL的索引。

CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

在建立索引時，我們需要選擇正確的索引類型。常見的索引類型有B樹索引、哈希索引、全文索引等。在模糊查詢中，B樹索引是一種非常好的選擇。B樹索引可以進行范圍查詢和模糊查詢，對于大規模數據的查詢非常有效。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%keyword%';

在使用LIKE語句進行模糊查詢時，需要注意通配符的使用。%表示匹配任意字符（包括0個字符），_表示匹配一個字符。

總之，在大規模數據的查詢中，我們需要選擇正確的索引類型，并且使用正確的查詢語句和通配符，才能提高查詢性能和準確性。