搜尋
首頁資料庫mysql教程适宜做简单搜索的MySQL数据库全文索引_MySQL

全文索引在 MySQL 中是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表,可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、VARCHAR 或 TEXT 列上创建。对于大的数据库,将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中,然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引,这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中,将是非常慢的。

全文搜索通过 MATCH() 函数完成:

mysql> CREATE TABLE articles (

-> id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

-> title VARCHAR(200),

-> body TEXT,

-> FULLTEXT (title,body)

-> );

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)


mysql> INSERT INTO articles VALUES

-> (NULL,'MySQL Tutorial', 'DBMS stands for DataBase ...'),

-> (NULL,'How To Use MySQL Efficiently', 'After you went through a ...'),

-> (NULL,'Optimising MySQL','In this tutorial we will show ...'),

-> (NULL,'1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),

-> (NULL,'MySQL vs. YourSQL', 'In the following database comparison ...'),

-> (NULL,'MySQL Security', 'When configured properly, MySQL ...');

Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)

Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0


mysql> SELECT * FROM articles

-> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');

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

| id | title | body |

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

| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |

| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |

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

2 rows in set (0.00 sec)

函数 MATCH() 对照一个文本集(包含在一个 FULLTEXT 索引中的一个或多个列的列集)执行一个自然语言搜索一个字符串。搜索字符串做为 AGAINST() 的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行,MATCH() 返回一个相关性值。即,在搜索字符串与记录行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。


当 MATCH() 被使用在一个 WHERE 子句中时 (参看上面的例子),返回的记录行被自动地以相关性从高到底的次序排序。相关性值是非负的浮点数字。零相关性意味着不相似。相关性的计算是基于:词在记录行中的数目、在行中唯一词的数目、在集中词的全部数目和包含一个特殊词的文档(记录行)的数目。


它也可以执行一个逻辑模式的搜索。这在下面的章节中被描述。


前面的例子是函数 MATCH() 使用上的一些基本说明。记录行以相似性递减的顺序返回。 下一个示例显示如何检索一个明确的相似性值。如果即没有 WHERE 也没有 ORDER BY 子句,返回行是不排序的。


mysql> SELECT id,MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') FROM articles;

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

| id | MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') |

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

| 1 | 0.64840710366884 |

| 2 | 0 |

| 3 | 0.66266459031789 |

| 4 | 0 |

| 5 | 0 |

| 6 | 0 |

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

6 rows in set (0.00 sec)

下面的示例更复杂一点。查询返回相似性并依然以相似度递减的次序返回记录行。为了完成这个结果,你应该指定 MATCH() 两次。这不会引起附加的开销,因为 MySQL 优化器会注意到两次同样的 MATCH() 调用,并只调用一次全文搜索代码。

mysql> SELECT id, body, MATCH (title,body) AGAINST

-> ('Security implications of running MySQL as root') AS score

-> FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST

-> ('Security implications of running MySQL as root');

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

| id | body | score |

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

| 4 | 1. Never run mysqld as root. 2. ... | 1.5055546709332 |

| 6 | When configured properly, MySQL ... | 1.31140957288 |

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

2 rows in set (0.00 sec)


MySQL 使用一个非常简单的剖析器来将文本分隔成词。一个“词”是由文字、数据、“'” 和 “_” 组成的任何字符序列。任何在 stopword 列表上出现的,或太短的(3 个字符或更少的)的 “word” 将被忽略。


在集和查询中的每个合适的词根据其在集与查询中的重要性衡量。这样,一个出现在多个文档中的词将有较低的权重(可能甚至有一个零权重),因为在这个特定的集中,它有较低的语义值。否则,如果词是较少的,它将得到一个较高的权重。然后,词的权重将被结合用于计算记录行的相似性。


这样一个技术工作可很好地工作与大的集(实际上,它会小心地与之谐调)。 对于非常小的表,词分类不足以充份地反应它们的语义值,有时这个模式可能产生奇怪的结果。


mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('MySQL');

Empty set (0.00 sec)


在上面的例子中,搜索词 MySQL 却没有得到任何结果,因为这个词在超过一半的记录行中出现。同样的,它被有效地处理为一个 stopword (即,一个零语义值的词)。这是最理想的行为 -- 一个自然语言的查询不应该从一个 1GB 的表中返回每个次行(second row)。


匹配表中一半记录行的词很少可能找到相关文档。实际上,它可能会发现许多不相关的文档。我们都知道,当我们在互联网上通过搜索引擎试图搜索某些东西时,这会经常发生。因为这个原因,在这个特殊的数据集中,这样的行被设置一个低的语义值。


到 4.0.1 时,MySQL 也可以使用 IN BOOLEAN MODE 修饰语来执行一个逻辑全文搜索。


mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)

-> AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);

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

| id | title | body |

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

| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |

| 2 | How To Use MySQL Efficiently | After you went through a ... |

| 3 | Optimising MySQL | In this tutorial we will show ... |

| 4 | 1001 MySQL Tricks | 1. Never run mysqld as root. 2. ... |

| 6 | MySQL Security | When configured properly, MySQL ... |

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

12 下一页

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
您如何處理MySQL中的數據庫升級?您如何處理MySQL中的數據庫升級?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL數據庫升級的步驟包括:1.備份數據庫,2.停止當前MySQL服務,3.安裝新版本MySQL,4.啟動新版本MySQL服務,5.恢復數據庫。升級過程需注意兼容性問題,並可使用高級工具如PerconaToolkit進行測試和優化。

您可以使用MySQL的不同備份策略是什麼?您可以使用MySQL的不同備份策略是什麼?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQL備份策略包括邏輯備份、物理備份、增量備份、基於復制的備份和雲備份。 1.邏輯備份使用mysqldump導出數據庫結構和數據,適合小型數據庫和版本遷移。 2.物理備份通過複製數據文件,速度快且全面,但需數據庫一致性。 3.增量備份利用二進制日誌記錄變化,適用於大型數據庫。 4.基於復制的備份通過從服務器備份,減少對生產系統的影響。 5.雲備份如AmazonRDS提供自動化解決方案,但成本和控制需考慮。選擇策略時應考慮數據庫大小、停機容忍度、恢復時間和恢復點目標。

什麼是mySQL聚類?什麼是mySQL聚類?Apr 30, 2025 am 12:28 AM

MySQLclusteringenhancesdatabaserobustnessandscalabilitybydistributingdataacrossmultiplenodes.ItusestheNDBenginefordatareplicationandfaulttolerance,ensuringhighavailability.Setupinvolvesconfiguringmanagement,data,andSQLnodes,withcarefulmonitoringandpe

如何優化數據庫架構設計以在MySQL中的性能?如何優化數據庫架構設計以在MySQL中的性能?Apr 30, 2025 am 12:27 AM

在MySQL中優化數據庫模式設計可通過以下步驟提升性能:1.索引優化:在常用查詢列上創建索引,平衡查詢和插入更新的開銷。 2.表結構優化:通過規範化或反規範化減少數據冗餘,提高訪問效率。 3.數據類型選擇:使用合適的數據類型,如INT替代VARCHAR,減少存儲空間。 4.分區和分錶:對於大數據量,使用分區和分錶分散數據,提升查詢和維護效率。

您如何優化MySQL性能?您如何優化MySQL性能?Apr 30, 2025 am 12:26 AM

tooptimizemysqlperformance,lofterTheSeSteps:1)inasemproperIndexingTospeedUpqueries,2)使用ExplaintplaintoAnalyzeandoptimizequeryPerformance,3)ActiveServerConfigurationStersLikeTlikeTlikeTlikeIkeLikeIkeIkeLikeIkeLikeIkeLikeIkeLikeNodb_buffer_pool_sizizeandmax_connections,4)

如何使用MySQL的函數進行數據處理和計算如何使用MySQL的函數進行數據處理和計算Apr 29, 2025 pm 04:21 PM

MySQL函數可用於數據處理和計算。 1.基本用法包括字符串處理、日期計算和數學運算。 2.高級用法涉及結合多個函數實現複雜操作。 3.性能優化需避免在WHERE子句中使用函數,並使用GROUPBY和臨時表。

MySQL批量插入數據的高效方法MySQL批量插入數據的高效方法Apr 29, 2025 pm 04:18 PM

MySQL批量插入数据的高效方法包括:1.使用INSERTINTO...VALUES语法,2.利用LOADDATAINFILE命令,3.使用事务处理,4.调整批量大小,5.禁用索引,6.使用INSERTIGNORE或INSERT...ONDUPLICATEKEYUPDATE,这些方法能显著提升数据库操作效率。

給MySQL表添加和刪除字段的操作步驟給MySQL表添加和刪除字段的操作步驟Apr 29, 2025 pm 04:15 PM

在MySQL中,添加字段使用ALTERTABLEtable_nameADDCOLUMNnew_columnVARCHAR(255)AFTERexisting_column,刪除字段使用ALTERTABLEtable_nameDROPCOLUMNcolumn_to_drop。添加字段時,需指定位置以優化查詢性能和數據結構;刪除字段前需確認操作不可逆;使用在線DDL、備份數據、測試環境和低負載時間段修改表結構是性能優化和最佳實踐。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強大的PHP整合開發環境

mPDF

mPDF

mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

SecLists

SecLists

SecLists是最終安全測試人員的伙伴。它是一個包含各種類型清單的集合,這些清單在安全評估過程中經常使用,而且都在一個地方。 SecLists透過方便地提供安全測試人員可能需要的所有列表,幫助提高安全測試的效率和生產力。清單類型包括使用者名稱、密碼、URL、模糊測試有效載荷、敏感資料模式、Web shell等等。測試人員只需將此儲存庫拉到新的測試機上,他就可以存取所需的每種類型的清單。

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse

將Eclipse與SAP NetWeaver應用伺服器整合。

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。