在商品搜索功能开发中，MySQL 的查询优化至关重要，尤其是 Like 和 In 这两个关键语句的高效使用，直接影响着搜索性能和用户体验。

首先来看看 Like 语句。Like 常用于模糊匹配，在商品搜索里，能让用户通过部分关键词找到相关商品。但默认情况下，它的效率并不高，特别是在数据量庞大时。例如，在一个拥有数万条商品记录的数据库中，如果使用 “SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE '%keyword%'” 这样的查询，数据库需要逐行扫描每一条记录，检查商品名称是否包含关键词，这会耗费大量的时间和资源。

为提升 Like 的效率，可以考虑前缀索引。当查询语句形如 “SELECT * FROM products WHERE product_name LIKE 'keyword%'”，即关键词在开头时，MySQL 能够利用索引快速定位到符合条件的数据。创建前缀索引的方法是在商品名称字段上创建索引，比如 “CREATE INDEX idx_product_name ON products (product_name(10));”，这里的数字 10 表示索引前缀的长度，根据实际情况调整，能在一定程度上提高查询速度。

接着说说 In 语句。In 允许在查询中指定多个值，在商品搜索里，常用于根据多个商品类别或属性筛选商品。例如 “SELECT * FROM products WHERE category_id IN (1, 2, 3)”，能快速获取类别 ID 为 1、2、3 的所有商品。不过，当 In 后面的取值范围过大时，查询性能也会受到影响。

为优化 In 语句的使用，若取值范围来自另一个表的查询结果，可使用 Join 操作替代 In。比如 “SELECT p.* FROM products p JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id WHERE c.category_name IN ('category1', 'category2')”，这种方式通常比直接使用 In 更高效，因为 Join 操作能利用表之间的关联关系，通过索引快速定位数据。

在商品搜索场景中，合理且高效地使用 Like 和 In 语句，配合索引优化、合适的查询结构调整等手段，能够显著提升 MySQL 的查询性能，为用户提供快速、精准的搜索结果。