众所周知，使用 like 进行模糊查询速度极差，包括 like 'AAA%' ，like '%AAA'，like '%AAA%'，like '%A%A%'以及采用“_”进行单字符匹配的那些模糊查询。网上有很多文章讲到如何提高like查询，提到 like 'AAA%'能够使用到索引，而like '%AAA' ，使用创建反向函数的索引来提高查询效率。但一般情况下，是无法约定客户端采用哪种like查询，难道说把所有的这些情况都进行if判断吗？

为这个事情脑袋疼了无数次。最近，一客户“无理”要求对用户地址模糊查询速度太慢。在数十万的用户记录下查询，要求5秒之内必须查询到记录。

想破脑袋还是找不到方法。有同事找了本Lucene的书给我看，说是能解决。翻来覆去的看了2，3遍，始终想不出这玩意儿怎么用。

突然想到oracle也有全文索引一说，以前只是别人提起过这个词。与网上朋友一聊，说是似乎可以解决，但他忘了怎么用了。

半夜12点，赶紧爬起来，到google上查资料。还真有两下子，研究了几个小时，有所获。第二天白天没时间研究，晚上继续，最终把全文索引搞定，解决了模糊查询速度慢的问题，在数十万条用户数据中， 对用户地址进行模糊查询速度在2秒以内就能够查到。

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以下是创建全文索引的方法(网上有文章提到使用图形化界面，我用图形化界面创建全文索引，创建了一个晚上，第二天起床居然还没完。但用SQL命令15分钟左右就搞定)：

对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索：

1，在oracle9201中需要创建一个分词的东西：

BEGIN

ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');

--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用

end;

2，创建全文检索：

CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');

3，查询时候，使用：

select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')>1;

4，需要定期进行同步和优化：

同步：根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。

begin

ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');

end;

优化：根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾

begin

ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');

end;

5，采用job做步骤4中的工作：

1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成

因为oracle9I默认不启用JOB功能，所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数：

job_queue_processes=5

重新启动oracle数据库服务和listener服务。

2)同步 和 优化

--同步 sync:

variable jobno number;

BEGIN

DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');', SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');

commit;

END;

--优化

variable jobno number;

begin

DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');

commit;

END;

其中， 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次，第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔，可以根据应用的需要而定

6，索引重建

重建索引会删除原来的索引，重新生成索引，需要较长的时间。

重建索引语法如下：

ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;

据网上一些用家的体会，oracle重建索引的速度也是比较快的，有一用家这样描述：

Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多，笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟，同步一次只需要1分钟。

因此，也可以考虑用job的办法定期重建索引。

[@more@]