前言

只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的)

char、varchar、text类型字段能创建全文索引(fulltext index type)

全文索引的基于关键词的，如何区分不同的关键词了，就要用到分词(stopword)

英文单词用空格，逗号进行分词；中文分词不方便(一个句子不知道怎样区分不同的关键词)

内置分词解析器ngram支持中文，日文，韩文(将句子分成固定数字的短语)

当对表写入大量数据时，写入数据后再创建全文索引的速度更快(减少了维护索引的开销)

全文索引的原理的倒排索引(一种数据结构)，一般利用关联数组，在辅助表中存储单词与文档中所在位置的映射

使用

用MATCH() ... AGAINST 方式来进行搜索

match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串

查看默认的分词(以这些词来区分不同的关键词)；也可以自定义分词，以这些词来区分不同的关键词

SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;

如

+-------+

| value |

+-------+

| a |

| about |

| an |

| are |

| as |

| at |

| be |

| by |

| com |

| de |

| en |

| for |

| from |

三种类型的全文搜索方式

natural language search(自然语言搜索)

通过MATCH AGAINST 传递某个特定的字符串来进行检，默认方式

boolean search(布尔搜索)

为检索的字符串增加操作符，如“+”表示必须包含，"-"不包含，"*" 表示通配符，即使传递的字符串较小或出现在停词中，也不会被过滤掉

query expansion search(查询扩展搜索)

搜索字符串用于执行自然语言搜索，然后，搜索返回的最相关行的单词被添加到搜索字符串，并且再次进行搜索，查询将返回来自第二个搜索的行

相关参数

配置相关参数

innodb_ft_min_token_size

默认3，表示最小3个字符作为一个关键词，增大该值可减少全文索引的大小

innodb_ft_max_token_size

默认84，表示最大84个字符作为一个关键词，限制该值可减少全文索引的大小

ngram_token_size

默认2，表示2个字符作为内置分词解析器的一个关键词，如对“abcd”建立全文索引，关键词为'ab'，'bc'，'cd'

当使用ngram分词解析器时，innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size 无效

注意这三个参数均不可动态修改，修改了这些参数，需重启MySQL服务，并重新建立全文索引

测试innodb引擎使用全文索引

准备

1、目标

查询文章中是否含有某个关键词；一系列文章出现某个关键词的次数

查询文章的标题是否含有某个关键词

2、设置以下参数减少磁盘IO压力

SET GLOBAL sync_binlog=100;

SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit=2;

3、导入1kw 数据进行测试全文索引

该数据来源网上搜索

4、某个文章表 的结构

CREATE TABLE `article` (

`id` bigint(10) NOT NULL,

`url` varchar(1024) CHARACTER SET latin1 NOT NULL DEFAULT '',

`title` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',

`source` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '真实来源',

`keywords` varchar(32) DEFAULT NULL,

`publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,

PRIMARY KEY (`id`),

KEY `title_idx` (`title`)

) ENGINE=InnoDB

使用myloader 多线程导入测试数据

先把测试数据进行解压

tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz

time myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 3

5、导入数据后总数据量和数据文件、索引文件大小

SELECT COUNT(*) FROM `article`;

+----------+

| COUNT(*) |

+----------+

| 10000000 |

+----------+

1 row in set (7.85 sec)

SELECT table_name, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size, CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS `db_size(G)`, AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() and table_name='article';

+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

| table_name | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time |

+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

| article | 3,710.00M | 1,003.00M | 4.60G | 414 | 9388739 | 2019-07-05 15:31:37 |

+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

使用默认方式创建全文索引

1、该表已有关键词字段(对文章内容的简述)，并以“,”作为分词符

select keywords from article limit 10;

+-------------------------------------------------+

| keywords |

+-------------------------------------------------+

| NULL |

| NULL |

| ,婚姻,爱情 |

| 发型,偏分,化妆,时尚 |

| 小A, |

| ,服装搭配,女性,时尚 |

| 漂亮,女性 |

| 情人节,东莞,女性 |

| 皮肤,护肤,护肤,食品营养,美容,养生 |

| 三里屯,北京,时尚 |

+-------------------------------------------------+

2、不建全文索引时搜索某个关键词

需要进行全表扫描

select count(*) from article where keywords like '%时尚%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 163 |

+----------+

1 row in set (7.56 sec)

3、对关键词字段创建全文索引(以 , 作为分词)

my.cnf配置文件中设置innodb_ft_min_token_size，并重启MySQL服务(最小两个字符作为一个关键词，默认三个字符作为一个关键词)

[mysqld]

innodb_ft_min_token_size=2

3.1 设置自定义stopwords(即分词)

USE mysql;

CREATE TABLE my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) ENGINE = INNODB;

INSERT INTO my_stopwords(VALUE) VALUE (',');

SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = 'mysql/my_stopwords';

SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN('innodb_ft_min_token_size','innodb_ft_server_stopword_table');

+---------------------------------+--------------------+

| Variable_name | Value |

+---------------------------------+--------------------+

| innodb_ft_min_token_size | 2 |

| innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords |

+---------------------------------+--------------------+

3.2 创建全文索引

alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);

* [ ] Query OK, 0 rows affected, 1 warning (1 min 27.92 sec)

* [ ] Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 1

3.3 剩余磁盘空间需足够，原表4.6G，剩余5.7G磁盘，添加全文索引也会失败

df -h

Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on

/dev/vda1 7.8G 6.3G 1.2G 85% /

tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm

/dev/mapper/vg_opt-lvol0

19G 12G 5.7G 68% /datas

会创建原表大小的临时文件

8.6K Jul 5 16:19 #sql-5250_3533.frm

4.4G Jul 5 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd

alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);

ERROR 1114 (HY000): The table 'article' is full

3.4 利用创建的全文索引进行查询某个关键词出现的次数

查询响应时间有了很大的提升，只需0.05s；使用where keywords like '%时尚%' 需要7.56s

select count(*) from article where match(keywords) against('%时尚%');

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 163 |

+----------+

1 row in set (0.05 sec)

3.5 如需同时完全匹配多个关键词，用布尔全文搜索

表示完全匹配 "三里屯,北京" 的记录数

select count(*) from article where match(keywords) against('+三里屯,北京' in boolean mode);

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 1 |

+----------+

1 row in set (0.06 sec)

表示匹配“三里屯” 或者 “北京”的记录数

select count(*) from article where match(keywords) against('三里屯,北京');

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 8 |

+----------+

1 row in set (0.06 sec)

3.6 创建全文索引后，会创建一些其它文件

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_1.ibd

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_2.ibd

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_4.ibd

128K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_5.ibd

256K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd

96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd

96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd

96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd

96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd

- 前6个表示倒排索引(辅助索引表)

- 第7，8个表示包含已删除文档的文档ID(DOC_ID)，其数据当前正在从全文索引中删除

- 第9个表示FULLTEXT索引内部状态的信息

- 第10，11个表示包含已删除但尚未从全文索引中删除其数据的文档

使用ngram分词解析器创建全文索引

1、对title字段建立全文索引(该字段没有固定的stopwords 分词，使用ngram分词解析器)

需先在my.cnf 配置文件中设置ngram_token_size(默认为2，2个字符作为ngram 的关键词)，并重启mysql服务

这里使用默认的 2

select title from article limit 10;

+------------------------------------------------------------------------------+

| title |

+------------------------------------------------------------------------------+

| worth IT |

|Launchpad 江南皮革厂小show |

|Raw 幕后罕见一刻 “疯子”被抬回后台 |

|Raw:公子大骂老爸你就是个绿茶 公子以一打四 |

|四组30平米精装小户型，海量图片，附户型图 |

|夜店女王性感烟熏猫眼妆 |

|大秀哥重摔“巨石”强森 |

|少女时代 崔秀英 服饰科普 林允儿 黄美英 金泰妍 郑秀晶 |

|德阳户外踏青，花田自助烧烤 |

+------------------------------------------------------------------------------+

2、对title字段创建全文索引

alter table article add fulltext index ft_index_title(title) with parser ngram;

Query OK, 0 rows affected (3 min 29.22 sec)

Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

3、会创建倒排索引(title字段越长长，创建的倒排索引越大)

112M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_1.ibd

28M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_2.ibd

20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd

140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_4.ibd

128M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_5.ibd

668M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_6.ibd

4、不建立全文索引搜索title的某个关键词

select count(*) from article where title like '%户外%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 22058 |

+----------+

1 row in set (8.60 sec)

select count(*) from article where title like '%后台%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 1142 |

+----------+

5、使用全文索引搜索某个关键词

响应时间有很大的提升

select count(*) from article where match(title) against('户外');

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 22058 |

+----------+

1 row in set (0.07 sec)

select count(*) from article where title like '%后台%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 1142 |

+----------+

1 row in set (8.31 sec)

6、注意当搜索的关键词字符数大于2 (ngram_token_size定义大小)会出现不一致问题

普通搜索，实际中出现该关键词的记录数为6

select count(*) from article where title like '%公子大%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 6 |

+----------+

1 row in set (8.40 sec)

全文搜索，出现关键字的记录数为9443

select count(*) from article where match(title) against('公子大');

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 9443 |

+----------+

1 row in set (0.06 sec)

实际出现该关键字的记录数为1

select count(*) from article where title like '%花田自助%';

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 1 |

+----------+

1 row in set (8.33 sec)

全文搜索出现该关键词的记录数为3202

select count(*) from article where match(title) against('花田自助');

+----------+

| count(*) |

+----------+

| 3202 |

+----------+

1 row in set (0.06 sec)

结论

当mysql 某字段中有固定的stopword 分词(英文的空格符，中文的“,”"-"等)，对该字段建立全文索引，能快速搜索出现某个关键词的相关记录信息，实现简单搜索引擎的效果

当mysql 某字段没有固定的stopword 分词，使用内置解析器ngram 可将字段值分成固定数量(ngram_token_size定义大小)的关键词快速进行搜索；当搜索的关键词的字符数量不等于ngram_token_size定义大小时，会出现与实际情况不一致的问题

全文索引能快速搜索，也存在维护索引的开销；字段长度越大，创建的全文索引也越大，会影响DML语句的吞吐量，可用专门的全文搜索引擎ES来做这件事

参考

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。