在进行数据库查询时，模糊查询是一种常见的需求。它允许用户在没有完全匹配的情况下，也能检索到相关数据。本文将探讨模糊查询中所用到的函数值及其作用。

总结来说，模糊查询中常用的函数值包括：LIKE、SOUNDEX、LEVENSHTEIN和TRIGRAM。以下将详细描述每个函数值的具体应用。

LIKE是最简单也是最常用的模糊查询函数，主要用于字符串匹配。通过使用通配符%，代表任意数量的字符，以及_代表单个字符，用户可以构造灵活的查询条件。例如，查询名字中包含“张”的所有人，可以使用LIKE '张%'。

SOUNDEX是一个语音匹配函数，它可以返回一个字符串的语音表示形式，主要用于英文查询。当你想要忽略单词的拼写差异，只根据发音相似度来检索数据时，SOUNDEX就非常有用。

LEVENSHTEIN函数则用于计算两个字符串之间的编辑距离，即从一个字符串转换到另一个字符串所需的编辑操作次数。它可以用来找到拼写相似的单词，常用于纠正拼写错误或者找到近似的记录。

TRIGRAM函数是基于三元模型进行字符串匹配的，它会将字符串拆分成三个字符的组合，然后比较这些组合。这种方法在处理中文等没有空格分隔的语言时特别有用，可以有效地进行局部匹配。

综上所述，不同的函数值在模糊查询中有不同的应用场景。LIKE适用于简单的字符串包含查询，SOUNDEX适用于基于发音的匹配，LEVENSHTEIN适用于查找拼写相似的单词，而TRIGRAM适用于中文等语言的局部匹配查询。

在使用这些函数值时，我们需要根据查询的具体需求和数据的特性来选择合适的函数，以得到最佳的查询效果。