mysql中的全文本搜索用在什么情况下？
发布网友
发布时间：2022-03-25 21:14
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热心网友
时间：2022-03-25 22:43
在老版本的MySQL 3.22中，MySQL的单表限大小为4GB，当时的MySQL的存储引擎还是ISAM存储引擎。但是，当出现MyISAM存储引擎之后，也就是从MySQL 3.23开始，MySQL单表最大*就已经扩大到了PB了（官方文档显示）。也就是说，从目前的技术环境来看，MySQL数据库的MyISAM存储 引擎单表大小*已经不是有MySQL数据库本身来决定，而是由所在主机的OS上面的文件系统来决定了。
而MySQL另外一个最流行的存储引擎之一Innodb存储数据的策略是分为两种的，一种是共享表空间存储方式，还有一种是独享表空间存储方式。
当使用共享表空间存储方式的时候，Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所 以其大小*不再是文件大小的*，而是其自身的*。从Innodb的官方文档中可以看到，其表空间的最大*为TB，也就是说，Innodb的单 表*基本上也在TB左右了，当然这个大小是包括这个表的所有索引等其他相关数据。
而当使用独享表空间来存放Innodb的表的时候，每个表的数据以一个单独的文件来存放，这个时候的单表*，又变成文件系统的大小*了。
热心网友
时间：2022-03-26 00:01
全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不，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。
在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，
[mysqld]
ngram_token_size=2
这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。
示例表结构：
CREATE TABLE articles (
id INTUNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
titleVARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body) WITH PARSER ngram
) ENGINE=InnoDBCHARACTER SET utf8mb4;
示例数据，有6行记录。
mysql> select * from articles\G
***************************1. row ***************************
id: 1
title: 数据库管理
body: 在本教程中我将向你展示如何管理数据库
***************************2. row ***************************
id: 2
title: 数据库应用开发
body: 学习开发数据库应用程序
***************************3. row ***************************
id: 3
title: MySQL完全手册
body: 学习MySQL的一切
***************************4. row ***************************
id: 4
title: 数据库与事务处理
body: 系统的学习数据库的事务概论
***************************5. row ***************************
id: 5
title: NoSQL精髓
body: 学习了解各种非结构化数据库
***************************6. row ***************************
id: 6
title: SQL 语言详解
body: 详细了解如果使用各种SQL
6 rows inset (0.00 sec)
显式指定全文检索表源
mysql> SETGLOBAL innodb_ft_aux_table="new_feature/articles";
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。
mysql> SELECT *FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10;
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION |
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| 中我 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28 |
| 习m | 4 | 4 | 1 | 4 | 21 |
| 习了 | 6 | 6 | 1 | 6 | 16 |
| 习开 | 3 | 3 | 1 | 3 | 25 |
| 习数 | 5 | 5 | 1 | 5 | 37 |
| 了解 | 6 | 7 | 2 | 6 | 19 |
| 了解 | 6 | 7 | 2 | 7 | 23 |
| 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 12 |
| 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 40 |
| 何管 | 2 | 2 | 1 | 2 | 52 |
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
10 rows in set (0.00 sec)
这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。
接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。
1. 自然语言模式下检索：
A，得到符合条件的个数，
mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles
-> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURALLANGUAGE MODE);
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 4 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)
B，得到匹配的比率，
mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURAL LANGUAGE MODE)
AS score FROM articles;
+----+----------------------+
| id| score |
+----+----------------------+
| 1 | 0.12403252720832825 |
| 2 | 0.12403252720832825 |
| 3 | 0 |
| 4 | 0.12403252720832825 |
| 5 | 0.0620162636041124 |
| 6 | 0 |
+----+----------------------+
6rows in set (0.00 sec)
2. 布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：
A，匹配既有管理又有数据库的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('+数据库 +管理' IN BOOLEAN MODE);
+----+------------+--------------------------------------+
| id| title | body |
+----+------------+--------------------------------------+
| 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库
|
+----+------------+--------------------------------------+
1 rowin set (0.00 sec)
B，匹配有数据库，但是没有管理的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('+数据库 -管理' IN BOOLEAN MODE);
+----+------------------+----------------------------+
| id| title | body |
+----+------------------+----------------------------+
| 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 |
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| 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 |
+----+------------------+----------------------------+
3rows in set (0.00 sec)
C，匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('>数据库 +MySQL' INBOOLEAN MODE);
+----+---------------+-----------------+
| id| title | body |
+----+---------------+-----------------+
| 3 | MySQL完全手册 |学习MySQL的一切 |
+----+---------------+-----------------+
1 rowin set (0.00 sec)
3，查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到，
mysql> SELECT * FROM articles
-> WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('数据库' WITH QUERY EXPANSION);
+----+------------------+--------------------------------------+
| id| title | body |
+----+------------------+--------------------------------------+
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| 3 | MySQL完全手册 | 学习MySQL的一切 |
+----+------------------+--------------------------------------+
6rows in set (0.01 sec)
当然，我这里只是功能演示，更多的性能测试，大家有兴趣可以进行详细测试。由于N-grm是中文检索常用的分词算法，已经在互联网大量使用，这次集成到mysql中，想必效果上不会有太大的问题。
