집 >데이터 베이스 >MySQL 튜토리얼 >mysql 전체 텍스트 인덱스란 무엇입니까?
MySQL에서 전체 텍스트 인덱싱은 데이터베이스에 저장된 책 전체 또는 기사 전체에서 어떤 정보를 찾아내는 기술입니다. 필요한 쿼리는 대부분 수치 비교, 범위 필터링 등을 통해 완성할 수 있습니다. 하지만 키워드 매칭을 통해 쿼리를 필터링하려면 원래의 정확한 수치 비교와 전체 텍스트가 아닌 유사성을 기반으로 한 쿼리가 필요합니다. 인덱싱은 이 시나리오를 위해 설계되었습니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: windows7 시스템, mysql8 버전, Dell G3 컴퓨터.
퍼지 일치를 달성하기 위해 like + %를 사용할 수 있는데 왜 전체 텍스트 인덱싱이 필요한가요? like + %는 텍스트가 상대적으로 작을 때 적합하지만, 대량의 텍스트 데이터를 검색하는 경우에는 상상할 수 없습니다. 많은 양의 데이터가 있는 경우 전체 텍스트 인덱싱은 +%보다 N배 더 빠를 수 있습니다. 속도는 일정하지 않지만 전체 텍스트 인덱싱에는 정확성 문제가 있을 수 있습니다. 전체 텍스트 인덱싱에 관심을 두지 않았을 수도 있지만 적어도 하나의 전체 텍스트 인덱싱 기술인 다양한 검색 엔진에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 검색 엔진의 인덱스 개체는 매우 많은 양의 데이터이고 일반적으로 그 뒤에 관계형 데이터베이스가 없지만 전체 텍스트 인덱싱의 기본 원칙은 동일합니다.
버전 지원시작하기 전에 전체 텍스트 인덱스 버전, 스토리지 엔진 및 데이터 유형 지원에 대해 이야기해 보겠습니다.
이전 버전의 MySQL 5.6에서는 MyISAM 스토리지 엔진만 전체 텍스트를 지원했습니다. index;
MySQL 5.6 이상 버전, MyISAM 및 InnoDB 스토리지 엔진 모두 전체 텍스트 인덱스를 지원합니다.
전체 텍스트 인덱스는 필드의 데이터 유형이 char, varchar, text 및 해당 시리즈인 경우에만 구축할 수 있습니다.
전체 텍스트 인덱스를 테스트하거나 사용할 때는 먼저 MySQL 버전, 스토리지 엔진 및 데이터 유형이 전체 텍스트 인덱스를 지원하는지 확인해야 합니다.전체 텍스트 인덱스 작업
인덱싱 작업은 검색만으로 수행할 수 있지만 여기서 다시 설명하겠습니다.
테이블 생성 시 전체 텍스트 인덱스 생성
create table fulltext_test ( id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, content text NOT NULL, tag varchar(255), PRIMARY KEY (id), FULLTEXT KEY content_tag_fulltext(content,tag) // 创建联合全文索引列 ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;기존 테이블에 전체 텍스트 인덱스 생성
create fulltext index content_tag_fulltext on fulltext_test(content,tag);
SQL을 통해 전체 텍스트 인덱스 생성 명령문 ALTER TABLE
alter table fulltext_test add fulltext index content_tag_fulltext(content,tag);수정
drop index content_tag_fulltext on fulltext_test;SQL 문 ALTER TABLE
alter table fulltext_test drop index content_tag_fulltext;
전체 텍스트 인덱스 사용
및 일반적으로 사용됨 + % Different와 같은 퍼지 일치 사용의 경우 전체 텍스트 인덱스에는 자체 구문 형식이 있으며
select * from fulltext_test where match(content,tag) against('xxx xxx');
먼저 테스트 테이블을 생성하고 테스트 데이터를 삽입합니다
create table test ( id int(11) unsigned not null auto_increment, content text not null, primary key(id), fulltext key content_index(content) ) engine=MyISAM default charset=utf8;insert into test (content) values ('a'),('b'),('c');insert into test (content) values ('aa'),('bb'),('cc');insert into test (content) values ('aaa'),('bbb'),('ccc');insert into test (content) values ('aaaa'),('bbbb'),('cccc');전체 텍스트 인덱스의 사용법에 따라 다음 쿼리를 실행합니다.
select * from test where match(content) against('a');select * from test where match(content) against('aa');select * from test where match(content) against('aaa');우리의 관성적 사고에 따르면 4개의 레코드가 표시되어야 하는데 결과는 다음과 같습니다. 레코드가 1개도 없고 아래 쿼리를 실행해야만
select * from test where match(content) against('aaaa');
레코드가 검색됩니다. 왜? 이 문제에는 여러 가지 이유가 있으며, 그 중 가장 일반적인 원인은 최소 검색 길이 때문입니다. 또한 전체 텍스트 인덱스를 사용할 경우 테스트 테이블에 최소 4개 이상의 레코드가 있어야 하며, 그렇지 않으면 예상치 못한 결과가 발생합니다.
show variables like '%ft%';
可以看到这两个变量在 MyISAM 和 InnoDB 两种存储引擎下的变量名和默认值
// MyISAM ft_min_word_len = 4; ft_max_word_len = 84; // InnoDB innodb_ft_min_token_size = 3; innodb_ft_max_token_size = 84;
可以看到最小搜索长度 MyISAM 引擎下默认是 4,InnoDB 引擎下是 3,也即,MySQL 的全文索引只会对长度大于等于 4 或者 3 的词语建立索引,而刚刚搜索的只有 aaaa 的长度大于等于 4。
配置最小搜索长度
全文索引的相关参数都无法进行动态修改,必须通过修改 MySQL 的配置文件来完成。修改最小搜索长度的值为 1,首先打开 MySQL 的配置文件 /etc/my.cnf,在 [mysqld] 的下面追加以下内容
[mysqld]innodb_ft_min_token_size = 1ft_min_word_len = 1
然后重启 MySQL 服务器,并修复全文索引。注意,修改完参数以后,一定要修复下索引,不然参数不会生效。
两种修复方式,可以使用下面的命令修复
repair table test quick;
或者直接删掉重新建立索引,再次执行上面的查询,a、aa、aaa 就都可以查出来了。
但是,这里还有一个问题,搜索关键字 a 时,为什么 aa、aaa、aaaa 没有出现结果中,讲这个问题之前,先说说两种全文索引。
自然语言的全文索引
默认情况下,或者使用 in natural language mode 修饰符时,match() 函数对文本集合执行自然语言搜索,上面的例子都是自然语言的全文索引。
自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里,相关度是基于匹配的关键词的个数,以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语,匹配时的相关度就越高。相反,非常常见的单词将不会被搜索,如果一个词语的在超过 50% 的记录中都出现了,那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。上面提到的,测试表中必须有 4 条以上的记录,就是这个原因。
这个机制也比较好理解,比如说,一个数据表存储的是一篇篇的文章,文章中的常见词、语气词等等,出现的肯定比较多,搜索这些词语就没什么意义了,需要搜索的是那些文章中有特殊意义的词,这样才能把文章区分开。
布尔全文索引
在布尔搜索中,我们可以在查询中自定义某个被搜索的词语的相关性,当编写一个布尔搜索查询时,可以通过一些前缀修饰符来定制搜索。
MySQL 内置的修饰符,上面查询最小搜索长度时,搜索结果 ft_boolean_syntax 变量的值就是内置的修饰符,下面简单解释几个,更多修饰符的作用可以查手册
对于上面提到的问题,可以使用布尔全文索引查询来解决,使用下面的命令,a、aa、aaa、aaaa 就都被查询出来了。
select * test where match(content) against('a*' in boolean mode);
好了,差不多写完了,又到了总结的时候。
MySQL 的全文索引最开始仅支持英语,因为英语的词与词之间有空格,使用空格作为分词的分隔符是很方便的。亚洲文字,比如汉语、日语、汉语等,是没有空格的,这就造成了一定的限制。不过 MySQL 5.7.6 开始,引入了一个 ngram 全文分析器来解决这个问题,并且对 MyISAM 和 InnoDB 引擎都有效。
事实上,MyISAM 存储引擎对全文索引的支持有很多的限制,例如表级别锁对性能的影响、数据文件的崩溃、崩溃后的恢复等,这使得 MyISAM 的全文索引对于很多的应用场景并不适合。所以,多数情况下的建议是使用别的解决方案,例如 Sphinx、Lucene 等等第三方的插件,亦或是使用 InnoDB 存储引擎的全文索引。
几个注意点
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