軟件中的設置。MySQL是一個關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),由瑞典MySQLAB公司開發(fā),目前屬于Oracle旗下產(chǎn)品。mysql進行全文檢索的時候,并且高亮顯示,是這款軟件中的設置,是在設置中將開通了高亮顯示。

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你有沒有想過如何使用搜索功能在所有整站中實現(xiàn)!互聯(lián)網(wǎng)博客和網(wǎng)站,大多數(shù)都采用MySQL數(shù)據(jù)庫。MySQL提供了一個美妙的方式實施一個小的搜索引擎,在您的網(wǎng)站(全文檢索)。所有您需要做的是擁有的MySQL 4.x及以上。MySQL提供全文檢索功能,我們可以用它來 ??實現(xiàn)搜索功能。
首先,讓我們?yōu)槲覀兊睦又性O置一個示例表。我們將創(chuàng)建一個名為第一個表。
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
);
在此表中還可以添加一些示例數(shù)據(jù)。執(zhí)行后,插入查詢。
INSERT INTO articles (title,body) VALUES
('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');
一旦樣本數(shù)據(jù)是準備好,我們可以開始我們的全文檢索功能。
自然語言全文搜索
嘗試我們的示例表上執(zhí)行下面的SELECT查詢。
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
你就能看到結果如下:
在下面的數(shù)據(jù)庫比較5 MySQL與YourSQL的...
MySQL教程DBMS 1代表數(shù)據(jù)庫...
我們在上面的SQL查詢(標題,正文)反對(“數(shù)據(jù)庫”)的比賽,選擇所有的記錄,列標題和正文進行全文搜索。
您可以修改該查詢,并創(chuàng)建您自己的版本,以自己的數(shù)據(jù)庫中執(zhí)行全文搜索。
布爾全文搜索
它可能發(fā)生,你要指定某些關鍵字在您的搜索條件。此外,您可能要忽略某些關鍵字。布爾全文搜索可以用來執(zhí)行這些要求的全文檢索。
檢查下面的SELECT查詢。
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);
如果您發(fā)現(xiàn)上述選擇查詢,我們增加了布爾MODE反對()。這個查詢將獲取MySQL的關鍵字,但不YourSQL關鍵字的所有記錄。請注意+和-我們以前指定的關鍵字!
在執(zhí)行此功能,MySQL使用什么有時也被稱為布爾邏輯作為暗示,其中:+代表與-代表不是[無操作員]暗示或
以下是幾個例子布爾搜索條件。
“蘋果香蕉
查找行至少包含兩個詞之一。
“+蘋果+果汁”
尋找包含兩個單詞的行。
“+蘋果Macintosh
查找行包含“蘋果”,但排名的行,如果它們也包含“麥金塔”。
“+蘋果Macintosh的”
查找行包含“蘋果”這個詞,而不是“麥金塔”。
'+蘋果Macintosh的“
查找包含單詞“蘋果”的行,但如果該行也包含單詞“麥金塔”,速度比如果行不低。這是“軟”比“+蘋果Macintosh電腦”,為“麥金塔”的存在,導致該行不能在所有返回的搜索。
'+蘋果+(營業(yè)額餡餅)“
行包含“蘋果”和“營業(yè)額”,或“蘋果”和“餡餅”(任何順序)的話,但排名“蘋果的營業(yè)額”比“蘋果餡餅“。
限制
支持全文檢索的MyISAM表只。MySQL 4.1中,使用多個字符設置一個單一的表內(nèi)的支持。然而,在一個FULLTEXT索引的所有列,必須使用相同的字符集和校對規(guī)則。MATCH()列列表必須匹配完全在一些列清單表的FULLTEXT索引定義,除非這場比賽()是在布爾模式。布爾模式搜索,可以做非索引列,雖然他們很可能是緩慢的。
InnoDB的全文索引使用反向索引的設計。反向索引存儲了一個單詞(word)列表,對于每個單詞,都有一個文檔的列表,來標識這個單詞出現(xiàn)的地方。為了支持臨近搜索(proximity search),每個單詞的位置信息也以字節(jié)偏移的方式存儲。
當創(chuàng)建了InnoDB全文索引,一系列的索引表會一同被創(chuàng)建,見下面的例子:
最前面的六個表包含了反向索引,它們被稱作附屬索引表(auxiliary index table)。當輸入的表被索引(tokenized)后,每個獨立的單詞(亦稱作“tokens”)會被攜帶其DOC_ID和位置信息插入到索引表中。根據(jù)單詞第一個字符的字符集排序權重,在六個索引表中對單詞進行完全排序和分區(qū)。
反向索引分區(qū)到六個附屬索引表以支持并行的索引創(chuàng)建。默認有2個線程復制索引(Tokenize)、排序、插入單詞和關聯(lián)數(shù)據(jù)到索引表中。工作的線程的數(shù)量由 innodb_ft_sort_pll_degree 配置項控制的。對于大表的全文索引,可以考慮增加線程數(shù)量。
如果主表創(chuàng)建在 xx表空間,索引表存儲在它們自己的表空間中。反之,索引表存儲于其索引的表空間中。
前面例子展示的另外一種索引表被稱作通用索引表,它們被用于全文索引的“刪除處理(deletion handing)”和存儲內(nèi)部狀態(tài)。不同于為每個全文索引都各自創(chuàng)建的反向索引表,這組表對特定表的所有全文索引都是共用的。
即使全文索引刪掉了,通用索引(Common Index)也會被保留,當全文索引刪除后,為這個索引而創(chuàng)建的FTS_DOC_ID列依然保留,因為移除FTS_DOC_ID列會導致重構之前被索引的表。管理FTS_DOC_ID列需要用到通用索引表。
為了防止大量并發(fā)讀寫附屬表,InnoDB使用全文索引緩存去臨時緩存最近的插入行。在存滿并刷入磁盤之前,緩存的內(nèi)容一直存儲在內(nèi)存之中,可以通過查詢 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE 表去查看最近緩存的插入行。
緩存和批處理刷新行為避免了對輔助索引表的頻繁更新,頻繁更新可能會在繁忙的插入和更新期間導致并發(fā)訪問問題。批處理還避免了對同一個word的多次插入,最大化的減少了重復的條目。相同的word會先merge再刷入到磁盤中,而不是為每個word單獨插入,這樣提高了插入效率并且使得索引附屬表盡可能的小。
全文索引緩存只緩存最近插入的行,查詢時,已經(jīng)刷入磁盤(附屬索引表)的數(shù)據(jù)不會再回到索引緩存中。附屬索引表中的內(nèi)容是直接查詢的,最終返回的結果返回前需要將附屬索引表的結果和索引緩存中的結果合并。
InnoDB使用被稱作DOC_ID的唯一文件描述符,將全文索引中的單詞與該單詞在文檔中的記錄映射起來。映射關系需要索引表中的 FTS_DOC_ID 列。在創(chuàng)建全文索引時,如果沒有定義 FTS_DOC_ID 列,InnoDB會自動的加入一個隱藏的 FTS_DOC_ID 列。下面是一個例子,
CREATE FULLTEXT INDEX ft_index ON xxxxxxxx(CONTEXT)
[2021-11-12 18:14:04] [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID
重點看一下這一行: [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID ,InnoDB重新構建了這個表,并且添加了一個列 FTS_DOC_ID 。
在CREATE TABLE的過程中添加 FTS_DOC_ID 的時間成本要低于在已經(jīng)有數(shù)據(jù)的表上建立全文索引。如果在表加載數(shù)據(jù)之前定義 FTS_DOC_ID 列,這個表和它的索引都不需要為了新增列而重新構建。如果你不需要考慮 CREATE FULLTEXT INDEX 的性能,可以讓InnoDB為你創(chuàng)建 FTS_DOC_ID 列。InnoDB會新增一個隱藏的 FTS_DOC_ID 列,并且在 FTS_DOC_ID 上建立唯一索引(FTS_DOC_ID_INDEX)。如果你想自行創(chuàng)建 FTS_DOC_ID 列,這個列必須定義為 BIGINT UNSIGNED NOT NULL 且命名為FTS_DOC_ID(全大寫),如下例子:
如果你自行定義 FTS_DOC_ID 列的話,你需要負責管理這個列,避免空值(empty)或者重復值。 FTS_DOC_ID 的值是不能被重復利用的,所以也就是說 FTS_DOC_ID 的值是需要一直增加的。
或者,你可以在 FTS_DOC_ID 列上創(chuàng)建所必須的唯一索引FTS_DOC_ID_INDEX(全大寫)。
mysql CREATE UNIQUE INDEX FTS_DOC_ID_INDEX on opening_lines(FTS_DOC_ID);
如果你沒有創(chuàng)建FTS_DOC_ID_INDEX,InnoDB會自動創(chuàng)建。
在MySQL 5.7.13前,允許最大FTS_DOC_ID與最新的FTS_DOC_ID之間的間隔為10000,在MySQL 5.7.13及之后的版本中,這個允許的間隔為65535。
為了避免重新構建表,F(xiàn)TS_DOC_ID列在刪除了全文索引之后依然被保留。
刪除被索引文件的一個記錄,可能會在附屬索引表中產(chǎn)生非常多的小的刪除項,在并發(fā)訪問時,會產(chǎn)生熱點問題。為了避免這個問題,每當被索引表中的記錄被刪除時,會將被刪文檔的DOC_ID記錄在一個特別的 FTS_*_DELETED 表中,同時全文索引中已經(jīng)索引了的記錄依然被保存。在返回查詢結果前,使用 FTS_*_DELETED 中的信息去過濾掉已經(jīng)刪除掉了的DOC_ID。這種設計的優(yōu)勢在于刪除速度快且消耗低。不好的地方在于索引的大小不能隨著記錄的刪除而立即減少。為了刪除已刪除記錄在全文索引中的項,需要對被索引的表執(zhí)行OPTIMIZE TABLE,配合[ innodb_optimize_fulltext_only=ON ],去重構全文索引。
細節(jié)略,有例子:
全文搜索只能看到已經(jīng)提交了的數(shù)據(jù)。
你可以通過查詢下面的INFORMATION_SCHEMA表,來監(jiān)控或測試InnoDB的一些特殊文本處理。
默認的分詞器不支持中文,不能檢索到中文中的英文單詞。
InnoDB默認的Stopwords:
select * from information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;
SQL中的關鍵詞(保留關鍵字):
Shell中的關鍵詞:for,while,echo
其他:###, ***, --,
被索引表數(shù)據(jù)量、索引表數(shù)據(jù)量
模糊匹配與嚴格匹配的性能差距
需要將 innodb_optimize_fulltext_only 配置為ON,這里是否需要DBA在MySQL鏡像中修改?
innodb_optimize_fulltext_only 設置為ON后,對系統(tǒng)有何影響需要評估。
innodb_optimize_fulltext_only
執(zhí)行的時間、頻率。
MySQL內(nèi)建的全文檢索解析器使用單詞之間的空白作為分隔符以標識單詞的頭尾,但是這里有個限制,對于表意文字,它是沒有單詞分隔符的。為了解決這個限制,MySQL提供了支持中文、日語、韓語的 ngram 解析器。ngram解析器支持InnoDB和MyISAM。
Ngram是內(nèi)建在服務中的插件,像其他自建在服務中的插件一樣,服務啟動時會自動加載它。全文檢索的語法參考上面( Section 12.10, “Full-Text Search Functions” ),這里只討論一些不同的地方。除了單詞的最小、最大長度配置項([ innodb_ft_min_token_size ]innodb_ft_max_token_size,ft_min_word_len,ft_max_word_len,全文檢索依賴一些配置項都是可以使用的。
Ngram默認索引的單詞(token)的大小為2( 2bigram )。例如,索引的大小為2,Ngram解析器解析字符串“abc def”為四個單詞元素(tokens):“ab”, “bc”, “de” and “ef”。
ngram token size is configurable using the ngram_token_size configuration option, which has a minimum value of 1 and maximum value of 10.
作為只讀變量, ngram_token_size 只能在啟動配置或者配置文件中指定
與默認的解析器相差不大,多了一句: xxx WITH PARSER ngram
Ngram在解析時去除空格,如
MySQL內(nèi)建的默認全文檢索解析器將單詞與Stopword列表中的做對比,如果單詞與Stopword列表中的元素相同的話,這個單詞則不會被索引。對于Ngram解析器,Stopword的處理方式不同。Ngram解析器不排除與stopword列表中的條目相等的token,而是排除包含stopwords的token。例如,假設 ngram_token_size=2 ,包含“a,b”的文檔將被解析為 “a,” h和“,b”。如果將逗號(“,”)定義為停止字,則 “a,”和“,b”都將不會加入索引中,因為它們包含逗號。
例子:
默認Ngram解析器使用默認的Stopword列表,這里面含有英文的Stopword。如果需要中文的Stopword,需要你自己創(chuàng)建。
Stopword的長度超過 ngram_token_size則會被忽略。
有兩個文檔,一個包含“ab”,另一個包含“abc”。對于搜索文本“abc”將轉換成“ab”,“bc”。
略。
For example, The search phrase “abc” is converted to “ab bc”, which returns documents containing “abc” and “ab bc”.
The search phrase “abc def” is converted to “ab bc de ef”, which returns documents containing “abc def” and “ab bc de ef”. A document that contains “abcdef” is not returned.
使用Ngram解析器好處是支持了中文的檢索
分享文章:mysql怎么做全文檢索,sql全文檢索怎么查詢
本文路徑:http://chinadenli.net/article21/dsggjcd.html
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