一、 背景简介
实际开发过程中，我们经常会遇到全文检索的述求，一般都会采用搭建ES服务器来实现。但因为数据量较少，并且不属于高并发高吞吐场景，相比较而言接入 ES，不仅会使得系统设计更加复杂，还会产生资源浪费，所以需要采用更加简单且廉价的方案来实现。一般互联网公司都会用到 MySQL 服务，从 MySQL5.7 开始，MySQL 内置了 ngram 全文检索插件，用来支持中文分词，并且对 MyISAM 和InnoDB 引擎有效。因此可以通过 MySQL 服务接入 full-text 索引来实现简单地全文检索需求。
二、 MySQL 全文索引简介
MySQL 的全文索引主要用于全文字段的检索场景，支持 char、varchar、text 几种字段加全文索引，仅支持 InnoDB 与 MyISAM 引擎。MySQL 内置了 ngram 解析器来支持中文、日文、韩文等语言的文本。MySQL 全文索引支持三种模式：● 布尔模式(IN BOOLEAN MODE)；● 自然语言模式(NATURAL LANGUAGE MODE)；● 查询拓展(QUERY EXPANSION)；
三、 ngram 解析器简介
ngram 一种基于统计语言模型的算法，简单来说，就是通过一个大小为 n 的滑动窗口，将一段文本分成多个由 n 个连续单元组成的term。其中 n 为分词大小默认为 2，可通过 ngram_token_size 设置分词大小。示例：使用 ngram 对于“全文索引”进行分词。
ngram_token_size =1,分词为 ‘全’，‘文’，‘索’，‘引’；ngram_token_size =2,分词为 ‘全文’，‘文索’，‘索引’；ngram_token_size =3,分词为 ‘全文索’，‘文索引’；ngram_token_size =4,分词为 ‘全文索引’；
3.1、 如何查看配置 ngram_token_size
#查看默认分词大小 ngram_token_size = 2 show variables like '%token%';
查询结果：
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
3.2、 修改配置 ngram_token_size
第一种：mysqld --ngram_token_size = 1；第二种：在配置文件中 [mysqld]ngram_token_size = 1；不可动态修改，修改后需重启 MySQL 服务，并重新建立全文索引。
四、创建全文索引
1、创建表的同时创建全文索引
CREATE TABLE `announcement` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`content` text CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL COMMENT '内容',
`title` varchar(255) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '标题',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
FULLTEXT INDEX `idx_full_text`(`content`) WITH PARSER `ngram`
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 6 CHARACTER SET = utf8mb4 COLLATE = utf8mb4_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
2、通过 alter table 的方式来添加
ALTER TABLE announcement ADD FULLTEXT INDEX idx_full_text(content) WITH PARSER ngram;
3、直接通过 create index 的方式
CREATE FULLTEXT INDEX idx_full_text ON announcement(content) WITH PARSER `ngram`;
五、全文索引测试
构建测试数据：
INSERT INTO announcement (id, content, title) VALUES (1, '杭州市最近有大雪，出门多穿衣服', '杭州天气');
INSERT INTO announcement (id, content, title) VALUES (2, '杭州市最近温度很低，不适合举办杭州马拉松', '杭州马拉松');
INSERT INTO announcement (id, content, title) VALUES (3, '杭州市最近有大雪，西湖断桥会很美', '杭州西湖雪景');
INSERT INTO announcement (id, content, title) VALUES (4, '浙江大学的雪景也很美，周末可以去杭州逛逛', '浙江大学雪景');
INSERT INTO announcement (id, content, title) VALUES (5, '城北万象城开业，打折力度很大', '城北万象城开业火爆');
5.1、布尔模式( IN BOOLEAN MODE )
布尔模式的全文检索支持下面几种常用操作符：
+(必须出现) -(必须不出现) 无操作符(出现了，相关性会更高) < > (增加或者减少相关性) ~ (负相关性) *(通配符) “” (短语)
通过简单示例分别介绍布尔模式下几种操作符的具体用法：
1、操作符+ (必须出现)
select * from announcement where MATCH (content) against ('+杭州' in Boolean MODE);
'+杭州'表示必须出现“杭州”这个分词，数据才能被检索到，并且包含杭州分词越多的代表着相关性更高。从结果可以看出，“杭州”这个分词出现次数最多的排在最前面。
2、 操作符-(必须不出现)
select * from announcement where MATCH (content) against ('+杭州 -大学' in Boolean MODE);
'+杭州 -大学'表示被检索到的数据必须包含“杭州”这个分词，-大学表示被检索到的数据必须不能包含“大学”这个分词。
3、 无操作符(出现了，相关性会更高)
select * from announcement where MATCH (content) against ('杭州 大雪' in Boolean MODE);
无操作符'杭州 大雪'表示出现“杭州”或者“大雪”的数据会有更高的相关性
4、<>(增加或者减少相关性)
select * from announcement where MATCH (content) against ('+杭州 >大学' in Boolean MODE);
'+杭州 >大学'表示被检索到的数据必须包含“杭州”这个分词，当出现“大学”时对应数据的相关性会升高，如图可知带有大学的数据排序靠前。同理“<大学”表示当出现“大学”时对应数据的相关性会降低。
5、 ~(负相关性)
select * from announcement where MATCH (content) against ('+杭州 ~大学' in Boolean MODE);
'+杭州 ~大学'表示被检索到的数据必须包含“杭州”这个分词，当出现“大学”时对应数据的相关性会降低，如图可知带有大学的数据排序靠靠后，效果等同于'+杭州 -大学'。
6、*(通配符)
*操作符的作用其实与like的通配符类似
select * from announcement where MATCH (content) against ('杭州*' in Boolean MODE);
7、 “”(短语)
select * from announcement where MATCH (content) against ('"杭州"' in Boolean MODE);
双引号表示“杭州”以短语的方式被检索到，如果此时分词大小为1时，
5.2 自然语言模式
自然语言模式是默认全文检索模式，简单地说就是把检索关键词当做自然语言来处理，自然语言模式也等价于布尔模式中的无操作符模式，下面三种查询，结果是一样的：
-- 自然语言模式
select * from announcement where MATCH (content) against ('杭州 大学' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
-- 布尔模式 无操作符
select * from announcement where MATCH (content) against ('杭州 大学' in Boolean MODE);
-- 默认模式
select * from announcement where MATCH (content) against ('杭州 大学');
5.3 拓展查询
拓展查询是对自然语言搜索的修改。搜索字符串用于执行自然语言搜索。然后，将搜索返回的最相关行中的单词添加到搜索字符串中，然后再次执行搜索。该查询返回第二个搜索中的行。
-- 首先根据'万象城'关键词 查询出 '城北'、'北万'、'万象'、'象城'、'城开'、'开业'、'打折'、'力度'、'度很'、'很大'等结果
select * from announcement where MATCH (content) against ('万象城' WITH QUERY EXPANSION);
-- 再根据 '城北'、'北万'、'万象'、'象城'、'城开'、'开业'、'打折'、'力度'、'度很'、'很大'等结果进行查询
select * from announcement where MATCH (content) against ('城北 北万 万象 象城 城开 开业 打折 折力 力度 度很 很大' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
六、总结
全文索引，通过建立倒排索引，可以极大的提升检索效率，解决判断字段是否包含的问题。但全文索引占有存储空间更大，如果内存一次装不下全部索引，性能会非常差。并且使用起来学习成本较高，如果没有合理的设置好分词大小等参数，会出现查询结果不尽人意的效果。
闽公网安备 35020302035485号
