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后缀匹配 (：性能较好，能够利用索引，适合大数据量的快速查询。包含匹配 (：性能较差，无法使用索引，适合小数据量或低频查询。优化方案：对于包含匹配查询，可以通过使用全文索引、分词引擎或缓存策略来优化性能。在实际应用中，应根据数据量和查询需求选择合适的模糊查询方式。理解不同匹配方式的性能差异，将帮助我们在数据库设计和优化中做出更好的选择。

通过查看执行计划中的操作，我们可以确认此连接的性能瓶颈在于逐行处理的高 I/O 和 CPU 开销。通过考虑替换连接方式、创建合适的索引、减少输出字段和更新统计信息等措施，可以有效降低的成本，从而提升查询性能。优化后，可以通过重新生成执行计划，确认是否成功减少的资源消耗并改善查询性能。

通过查看执行计划中的操作，我们可以确认查询的瓶颈在于全表扫描导致了大量 I/O 和 CPU 开销。针对Predicate中使用的条件列创建合适的非聚集索引，以及减少中不必要的字段，可以有效优化查询性能，减少 I/O 和 CPU 消耗。创建索引后，重新查看执行计划，以确认是否成功将转换为Index Seek，达到优化目标。

通过查看Key Lookup执行计划，我们可以识别出查询在回表操作上耗费了额外资源。通过分析Predicate和，可以确定缺少的列，进而在非聚集索引中添加缺失字段，以避免回表操作并优化查询效率。

在 SQL 查询优化中，通过分析执行计划，找出潜在的性能瓶颈是关键的一步。通过为查询频繁使用的字段创建合适的索引、覆盖查询所需的所有列、保持统计信息的最新，我们可以有效地提升查询性能。执行计划的分析和优化是一个迭代的过程。每次调整后都要检查执行计划，以确保达到最佳的查询性能。希望本文的案例分析能够为你在实际工作中的 SQL 优化提供参考和帮助。

这里，9000 是你选择的本地端口号，username 是你的服务器用户名，remote_server_ip 是服务器的 IP 地址或域名。对于更频繁或大规模的访问，考虑使用专门的数据库服务器（如 PostgreSQL 或 MySQL）可能更合适。现在你可以使用本地 SQLite 客户端或编程语言连接到数据库。某些情况下，你可能需要在服务器上运行一个 SQLite 网络服务。在本地机器上使用 SQLite 客户端或编程语言来连接数据库。如果你需要更详细的解释或特定编程语言的示例，请告诉我。