在CMS开发中，经常会有类似这样的需求：

　　提问——回答模式，最经典的例子就是百度提问。

　　提问者提出问题，由其他人回答，其他人可以是用户，也可以是服务商。

　　在这个模式中，如何充分利用历史数据是最关键的技术。很多时候，由于客户不擅长使用搜索功能，一上来就提问，而这些问题往往早已经有近乎完美的答案，但没有充分利用。这样一来，不仅加大了劳动量，又增加了数据冗余。

　　如果在提问的时候能充分调动历史数据，提交问题之前先看看历史问题能不能解决客户疑问，解决了，最好不过，解决不了，再提交。百度提问就是采用的这种方案：

　　模式固然好，可怎么实现就有些困难了，毕竟这是百度作为搜索引擎的看家本领。

　　从上图可以看出“CSDN网站如何注册用户”这句话被拆成了N个词，然后分开去数据库中匹配，为什么？因为直接去匹配“CSDN网站如何注册用户”这句话，汉语博大精深，稍微变动一下：“如何在CSDN网站注册用户”，意思完全一样，但直接匹配绝对匹配不到！

　　因此，我们需要把一句话拆分成词组，这个在网上有现成的组件，比如“庖丁解牛”等，它们大多数是免费开源的。拆成词组之后，应该还要有一个关键词筛选词库，用这个词库确定出有效的词组，比如上图中，“CSDN”、“注册”、“用户”是有效的，而“网站”显然没有匹配，因为它在这句话中没有实际意义。

　　有点跑题了，拆词、选词不是本文的重点，但却是本文的前提。拿到关键词之后，怎么去数据库中匹配呢？

　　大家都知道T-SQL中的LIKE语句，通过类似LIKE “%abc%”这样的语法，可以进行模糊匹配，但是它仅仅能进行一次模糊匹配。举个例子：

　　假如我们确定了a，b，c三个关键词，要查找的记录当然是匹配的越多越好，于是可以这样写：LIKE “%a%b%c%”，这样匹配出的就是包含a，b，c三个关键词的记录，但是如果根本没有包含这三个关键词的记录，最多只有包含两个的，甚至是只包含一个，那么如何写LIKE语句呢？这样LIKE “%a%b%”？这样LIKE “%a%c%”？这样LIKE “%b%c%”？这样LIKE “%a%”？这样LIKE “%b%”？这样LIKE “%c%”？

　　显然，需要判断的情况太多，简单的LIKE语句已经无法满足需求。需要注意的是，千万不要试图选出范范的记录，返回到程序中去处理，在程序中处理虽然简单，但是范范的记录，在一个中型系统中，往往能达到千万级别，这么大的数据量，从数据库返回到程序，无疑会给服务器造成相当大的压力。

　　经过探索，本小菜总结了一个比较简单的方法，暂且称为“LIKE语句多条件贪婪匹配算法”。

　　算法思想：先用LIKE选出每一组符合一个条件的记录，只选择表的主键。然后把这些记录合并在一起，通过主键分组、统计数量，数量最多的，也就是匹配最多的，最后根据数量降序排序，越靠上的记录，匹配的越多。选出匹配的多的记录主键字段，再根据主键去表中选出内容即可。

　　为了方便大家使用，已经把算法封装成存储过程(直接把下边代码在查询分析器中执行即可)。