MySQL8千萬數據模糊搜索是一個常見的需求，特別是在大規模數據分析和數據挖掘中。在實現這個功能的時候需要特別注意一些性能問題和優化策略。

首先，在MySQL中使用LIKE操作符進行模糊搜索可能會引起全表掃描，導致性能下降。因此，我們需要使用全文索引（Full-Text Index）來提高搜索的準確性和效率。

CREATE TABLE `test` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`content` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT(`content`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO `test` (`content`) VALUES ('This is the first test.'),
('This is the second test.'),
('This is the third test.'),
('This is the fourth test.'),
('This is the fifth test.'),
('This is the sixth test.'),
('This is the seventh test.'),
('This is the eighth test.'),
('This is the ninth test.'),
('This is the tenth test.'),
('This is the eleventh test.'),
('This is the twelvth test.'),
('This is the thirteenth test.'),
('This is the fourteenth test.'),
('This is the fifteenth test.'),
('This is the sixteenth test.'),
('This is the seventeenth test.'),
('This is the eighteenth test.'),
('This is the nineteenth test.'),
('This is the twentieth test.');
SELECT * FROM `test` WHERE MATCH(content) AGAINST ('test');

上面的代碼片段展示了創建一個新表，其中`content`字段使用 FULLTEXT 創建索引。通過 `MATCH` 和 `AGAINST` 的組合，我們可以輕易地進行模糊搜索，而不會觸發全表掃描，提高搜索效率。

此外，在數據庫中使用緩存進行優化也是一個有效的策略。我們可以使用緩存服務，如Memcached或Redis，將查詢結果存入緩存中，從而避免重復查詢數據庫。這樣不僅可以提高查詢速度，還可以降低數據庫的負載。

//使用Redis緩存結果
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$search_key = 'test_search_key';
if(!$data = json_decode($redis->get($search_key), true)) {
$query = "SELECT * FROM `test` WHERE MATCH(content) AGAINST ('test')";
$data = $pdo->query($query)->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
$redis->set($search_key, json_encode($data));
}

最后，為了避免數據量過大導致的性能下降，我們可以分割數據表和索引，從而使得每張表的數據量和索引量都比較合適。這樣可以有效避免數據規模的增加對搜索效率帶來的影響。

以上是關于MySQL8千萬數據模糊搜索的一些介紹，希望對大家有所幫助。