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 ... |
+----+------------------------------+-------------------------------------+
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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。

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。

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

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。

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

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。

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。


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