要优化LIKE查询的索引，可以考虑以下几种方法：
1. 前缀索引：使用前缀索引可以减少索引的大小，提高查询性能。例如，如果要查询以"abc"开头的字符串，可以创建一个前缀索引，然后使用LIKE 'abc%'进行查询。
2. 全文索引：全文索引可以更好地支持模糊查询，例如使用MATCH AGAINST语句。全文索引可以更好地处理多个词汇、词干等。
3. 使用索引合并：如果查询中使用了多个LIKE条件，可以使用索引合并来优化查询。例如使用UNION ALL将多个LIKE查询合并成一个查询，然后针对该查询创建一个联合索引。
4. 分解查询：如果查询中使用了通配符%，可以将查询分解成多个部分查询，并使用索引来优化每个部分查询。然后使用UNION或者UNION ALL将结果合并。
5. 使用缓存：如果LIKE查询的模式是固定的，可以考虑将查询结果缓存起来，减少查询的次数。
6. 使用全文搜索引擎：如果对模糊查询的性能要求非常高，可以考虑使用专门的全文搜索引擎，如Elasticsearch或Solr，来处理模糊查询。这些搜索引擎针对模糊查询有更好的优化和性能。
尽管可以使用上述方法来优化LIKE查询的索引，但是LIKE查询仍然可能比精确匹配的查询慢。因此，如果可能的话，应该尽量避免使用LIKE查询，尽量使用精确匹配的查询来提高性能。
