本文章介绍一下关于MySQL中获得更好的全文搜索结果,有需要的朋友可看看。
MySQL针对这一问题提供了一种基于内建的全文查找方式的解决方案。在此,开发者只需要简单地标记出需要全文查找的字段,然后使用特殊的MySQL方法在那些字段运行搜索,这不仅仅提高了性能和效率(因为MySQL对这些字段做了索引来优化搜索),而且实现了更高质量的搜索,因为MySQL使用自然语言来智能地对结果评级,以去掉不相关的项目。
这篇文章将向您讲述在MySQL中如何进行。
1、设置基本表格
从创建例子表格开始,使用以下的SQL命令:
代码如下 | 复制代码 |
> CREATE TABLE reviews (id INT(5) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, data TEXT); |
以上命令创建了一个简单的音乐专集资料库(主要是整段的文字),然后向这个表格中添加一些记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (1, 'Gingerboy has a new single out called Throwing Rocks. It's great!'); mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (2, 'Hello all, I really like the new Madonna single. One of the hottest tracks currently playing... I've been listening to it all day'); mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (3, 'Have you heard the new band Hotter Than Hell? They have five members and they burn their instruments when they play in concerts. These guys totally rock! Like, awesome, dude!'); 验证数据的正确录入: mysql> SELECT * FROM reviews; +----+--------------------------------------------+ | id | data | +----+--------------------------------------------+ | 1 | Gingerboy has a new single out called ... | | 2 | Hello all, I really like the new Madon ... | | 3 | Have you heard the new band Hotter Than... | +----+--------------------------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) |
2、定义全文搜索字段
接下来,定义您要作为全文搜索索引的字段
代码如下 | 复制代码 |
mysql> ALTER TABLE reviews ADD FULLTEXT INDEX (data); Query OK, 3 rows affected (0.21 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 |
使用SHOW INDEXES命令来检查索引已经被添加了:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SHOW INDEXES FROM reviews; +---------+---------------+--------+------+------------+---------+ | Table | Column_name | Packed | Null | Index_type | Comment | ----------+---------------+--------+------+------------+---------+ | reviews | id | NULL | | BTREE | | | reviews | data | NULL | YES | FULLTEXT | | +---------+---------------+--------+------+------------+---------+ 2 rows in set (0.01 sec) |
3、运行全文搜索
当您拥有了数据和索引,就可以使用MySQL的全文搜索了,最简单的全文搜索方式是带有MATCH...AGAINST语句的SELECT查询,以下是一个简单的例子,可以来查找含有单词“single”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('single');+----+ | id | +----+ | 1 | | 2 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
在此,MATCH()将作为参数传递给它的字段中的文字与传递给AGAINST()的参数进行比较,如果有匹配的,那就按照正常的方式返回。注意您可以传递不止一个字段用MATCH()来查看-只需用逗号来分割字段列表。
当MySQL收到了一个全文搜索的请求,它就在内部对每个记录进行评分,不匹配的记录得分为零,而“更相关”的记录会得到比“不太相关”的记录相对更高的分数。相关性是由MySQL的一系列区分标准来决定的,查看MySQL的用户手册可以得到更多的信息。
想看到每个记录的评分如何,只需要返回MATCH()方法作为结果集的一部分,如下所示:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id, MATCH (data) AGAINST ('rock') FROM reviews; +----+-------------------------------+ | id | MATCH (data) AGAINST ('rock') | +----+-------------------------------+ | 1 | 0 | | 2 | 0 | | 3 | 1.3862514533815 | +----+-------------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) |
4、使用逻辑搜索修饰符(Boolean search modifiers)
您还可以使用逻辑搜索修饰符来进行更精确的搜索,这通过在AGAINST语句中添加特殊的IN BOOLEAN MODE修饰符来实现,在以下的例子中,将查找含有单词“single”但是没有“Madonna”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('+single -madonna' IN BOOLEAN MODE); +----+ | id | +----+ | 1 | +----+ 1 row in set (0.00 sec) |
这一搜索特性通常用于搜索单词片断(而不是完整的词语),这可以通过在IN BOOLEAN MODE语句中的*(星号)操作符来实现,以下的例子展示了如何查找单词中含有“hot”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('hot*' IN BOOLEAN MODE);+----+ | id | +----+ | 3 | | 2 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
您还可以使用这种方法来查找至少一个传递到AGAINST的参数中,以下的例子查找了至少包含单词“hell”和“rocks”中的一个的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('hell rocks' IN BOOLEAN MODE); +----+ | id | +----+ | 1 | | 3 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
以上的这些例子演示了相对于传统的SELECT...LIKE语句,进行全文搜索的更有效的方法,当您下一次需要编写MySQL搜索界面的时候,您可以尝试这一方法。

MySQL使用的是GPL许可证。1)GPL许可证允许自由使用、修改和分发MySQL,但修改后的分发需遵循GPL。2)商业许可证可避免公开修改,适合需要保密的商业应用。

选择InnoDB而不是MyISAM的情况包括:1)需要事务支持,2)高并发环境,3)需要高数据一致性;反之,选择MyISAM的情况包括:1)主要是读操作,2)不需要事务支持。InnoDB适合需要高数据一致性和事务处理的应用,如电商平台,而MyISAM适合读密集型且无需事务的应用,如博客系统。

在MySQL中,外键的作用是建立表与表之间的关系,确保数据的一致性和完整性。外键通过引用完整性检查和级联操作维护数据的有效性,使用时需注意性能优化和避免常见错误。

MySQL中有四种主要的索引类型:B-Tree索引、哈希索引、全文索引和空间索引。1.B-Tree索引适用于范围查询、排序和分组,适合在employees表的name列上创建。2.哈希索引适用于等值查询,适合在MEMORY存储引擎的hash_table表的id列上创建。3.全文索引用于文本搜索,适合在articles表的content列上创建。4.空间索引用于地理空间查询,适合在locations表的geom列上创建。

toCreateAnIndexinMysql,usethecReateIndexStatement.1)forasingLecolumn,使用“ createIndexIdx_lastNameEnemployees(lastName); 2)foracompositeIndex,使用“ createIndexIndexIndexIndexIndexDx_nameOmplayees(lastName,firstName,firstName);” 3)forauniqe instex,creationexexexexex,

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。


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