在MySQL中，可以使用字符串函数和模糊查询来计算和查询相似度。下面介绍一种常用的方法，可以计算两个字符串的相似度并根据相似度查询数据。

1. 使用字符串函数：

MySQL提供了几个可以用来计算相似度的字符串函数，其中最常用的是`LEVENSHTEIN()`函数。这个函数可以计算两个字符串之间的Levenshtein距离，即两个字符串转化所需的最小编辑次数（插入、删除、替换字符）。Levenshtein距离越小，说明两个字符串相似度越高。

2. 创建存储过程：

为了方便查询，可以创建一个存储过程来计算和查询相似度。下面是一个示例的存储过程，它将传入的字符串与数据库中的数据进行比较，并返回相似度高于指定阈值的记录：

```sql

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE search_similar(in_name varchar(255), in_threshold FLOAT)

BEGIN

DECLARE done BOOLEAN DEFAULT FALSE;

DECLARE cur_name VARCHAR(255);

DECLARE cur_similarity FLOAT;

-- 创建临时表存储查询结果

CREATE TEMPORARY TABLE tmp_results(name VARCHAR(255), similarity FLOAT);

-- 获取表中的数据

DECLARE cur CURSOR FOR SELECT name FROM your_table;

DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;

OPEN cur;

read_loop: LOOP

FETCH cur INTO cur_name;

IF done THEN

LEAVE read_loop;

END IF;

-- 计算相似度

SET cur_similarity = LEVENSHTEIN(in_name, cur_name) / GREATEST(LENGTH(in_name), LENGTH(cur_name));

-- 插入到临时表

INSERT INTO tmp_results VALUES(cur_name, cur_similarity);

END LOOP;

CLOSE cur;

-- 查询相似度高于阈值的记录

SELECT * FROM tmp_results WHERE similarity >= in_threshold ORDER BY similarity DESC;

-- 删除临时表

DROP TABLE tmp_results;

END //

DELIMITER ;

以上示例中，存储过程`search_similar`接收两个参数：待查询的字符串和相似度阈值。它使用游标来遍历表中的每条记录，计算相似度并将结果插入到临时表中。最后，查询临时表中相似度高于阈值的记录，并按相似度降序排列。

3. 调用存储过程：

可以通过以下示例代码来调用存储过程并获取查询结果：

```sql

CALL search_similar('keyword', 0.8);

其中，`keyword`是待查询的字符串，`0.8`是相似度阈值。

请根据你的具体情况进行调整和优化。以上方法适用于计算和查询较小的数据集。如果需要处理大规模数据集，可能需要更加高效的算法和技术。

在MySQL中，可以使用模糊查询来查找相似度。有两种常见的方法可以实现这个功能：使用LIKE操作符和使用全文搜索。

1. 使用LIKE操作符：

LIKE操作符可以用来查询包含特定模式的字符串。通过使用通配符（%），可以在查询中匹配任意字符。

示例：

SELECT * FROM 表名 WHERE 列名 LIKE '%关键词%'

这个查询会返回符合条件的所有行，其中列名中包含关键词的部分。

2. 使用全文搜索：

全文搜索是MySQL提供的一种高级搜索功能，它可以更准确地计算相似度。要使用全文搜索，首先需要在表上创建全文索引。

示例：

ALTER TABLE 表名 ADD FULLTEXT 列名

然后可以使用MATCH AGAINST语句进行全文搜索查询。

示例：

SELECT * FROM 表名 WHERE MATCH(列名) AGAINST('关键词')

全文搜索会根据关键词与文本的相关性对结果进行排序，返回与关键词最匹配的行。

使用哪种方法取决于你对相似度的具体要求。如果只需要简单的模糊匹配，可以使用LIKE操作符。如果需要更精确的相似度计算，可以考虑使用全文搜索。