到 3.23.23 时,MySQL 开始支持全文索引和搜索。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。
6.8 MySQL 全文搜索
到 3.23.23 时,MySQL 开始支持全文索引和搜索。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 ... |
+----+------------------------------+-------------------------------------+
这个查询返回所有包含词 MySQL 的记录行(注意: 50% 的阈值没有使用),但是它没有包含词 YourSQL。注意,一个逻辑模式的搜索不会自动地以相似值的降序排序记录行。你可以从上面的结果出看得出来,最高的相似值(包含 MySQL 两次的那个) 最列在最后,而不是第一位。一个逻辑全文搜索即使在没有一个 FULLTEXT 索引的情况下也可以工作,然而它 慢 些。
逻辑全文搜索支持下面的操作符:
+
一个领头的加号表示,该词必须出现在每个返回的记录行中。
-
一个领头的减号表示,该词必须不出现在每个返回的记录行中。
缺省的 (当既没有加号也没有负号被指定时)词是随意的,但是包含它的记录行将被排列地更高一点。这个模仿没有 IN BOOLEAN MODE 修饰词的 MATCH() ... AGAINST() 的行为。
这两个操作符用于改变一个词的相似性值的基值。 操作符则增加它。参看下面的示例。
( )
圆括号用于对子表达式中的词分组。
~
一个领头的否定号的作用象一个否定操作符,引起行相似性的词的基值为负的。它对标记一个噪声词很有用。一个包含这样的词的记录将被排列得低一点,但是不会被完全的排除,因为这样可以使用 - 操作符。
*
一个星号是截断操作符。不想其它的操作符,它应该被追加到一个词后,不加在前面。
"
短语,被包围在双引号"中,只匹配包含这个短语(字面上的,就好像被键入的)的记录行。
这里是一些示例:
apple banana
找至少包含上面词中的一个的记录行
+apple +juice
... 两个词均在被包含
+apple macintosh
... 包含词 “apple”,但是如果同时包含 “macintosh”,它的排列将更高一些
+apple -macintosh
... 包含 “apple” 但不包含 “macintosh”
+apple +(>pie
apple*
... 包含 “apple”,“apples”,“applesauce” 和 “applet”
"some words"
... 可以包含 “some words of wisdom”,但不是 “some noise words”
6.8.1 全文的限制
MATCH() 函数的所有参数必须是从来自于同一张表的列,同时必须是同一个FULLTEXT 索引中的一部分,除非 MATCH() 是 IN BOOLEAN MODE 的。
MATCH() 列列表必须确切地匹配表的某一 FULLTEXT 索引中定义的列列表,除非 MATCH() 是 IN BOOLEAN MODE 的。
AGAINST() 的参数必须是一个常量字符串。
6.8.2 微调 MySQL 全文搜索
不幸地,全文搜索仍然只有很少的用户可调参数,虽然增加一些在 TODO 上排列很高。如果你有一个 MySQL 源码发行(查看章节 2.3 安装一个 MySQL 源码发行),你可以发挥对全文搜索的更多控制。
注意,全文搜索为最佳的搜索效果,被仔细地调整了。修改默认值的行为,在大多数情况下,只会使搜索结果更糟。不要修改 MySQL 的源代码,除非你知道你在做什么!
被索引的词的最小长度由 MySQL 变量 ft_min_word_len 指定。查看章节 4.5.6.4 SHOW VARIABLES。将它改为你所希望的值,并重建你的 FULLTEXT 索引。 (这个变量只从 MySQL 4.0 开始被支持)
stopword 列表可以从 ft_stopword_file 变量指定的文件中读取。查看章节 4.5.6.4 SHOW VARIABLES。在修改了 stopword 列表后,重建你的 FULLTEXT 索引。(这个变量只从 MySQL 4.0.10 开始被支持)
50% 阈值选择由所选择的特殊的衡量模式确定。为了禁止它,修改 `myisam/ftdefs.h' 文件中下面的一行:
#define GWS_IN_USE GWS_PROB
改为:
#define GWS_IN_USE GWS_FREQ
然后重新编译 MySQL。在这种情况下,不需要重建索引。 注意:使用了这个,将严重地减少 MySQL 为 MATCH() 提供足够的相似性值的能力。如果你确实需要搜索这样的公共词,最好使用 IN BOOLEAN MODE 的搜索代替,它不遵守 50% 的阈值。
有时,搜索引擎维护员希望更改使用于逻辑全文搜索的操作符。这些由变量 ft_boolean_syntax 定义。查看章节 4.5.6.4 SHOW VARIABLES。然而,这个变量是只读的,它的值在 `myisam/ft_static.c' 中被设置。
对于这些更改,要求你重建你的 FULLTEXT 索引,对于一个 MyISAM 表,最容易的重建索引文件的方式如下面的语句:
mysql> REPAIR TABLE tbl_name QUICK;
6.8.3 全文搜索 TODO
使所有对 FULLTEXT 索引的操作更快
邻近(Proximity)操作符
对 "always-index words" 的支持。他们可以是用户希望视为一个词处理的任意字符串,例如 "C++"、"AS/400"、"TCP/IP",等等
支持在 MERGE 表中的全文搜索
对多字节字符的支持
依照数据的语言建立 stopword 列表
Stemming (当然,依赖于数据的语言)
Generic user-suppliable UDF preparser.
使模式更加灵活 (通过为 CREATE/ALTER TABLE 中的 FULLTEXT 增加某些可调整参数)

MySQL索引基数对查询性能有显着影响:1.高基数索引能更有效地缩小数据范围,提高查询效率;2.低基数索引可能导致全表扫描,降低查询性能;3.在联合索引中,应将高基数列放在前面以优化查询。

MySQL学习路径包括基础知识、核心概念、使用示例和优化技巧。1)了解表、行、列、SQL查询等基础概念。2)学习MySQL的定义、工作原理和优势。3)掌握基本CRUD操作和高级用法,如索引和存储过程。4)熟悉常见错误调试和性能优化建议,如合理使用索引和优化查询。通过这些步骤,你将全面掌握MySQL的使用和优化。

MySQL在现实世界的应用包括基础数据库设计和复杂查询优化。1)基本用法:用于存储和管理用户数据,如插入、查询、更新和删除用户信息。2)高级用法:处理复杂业务逻辑,如电子商务平台的订单和库存管理。3)性能优化:通过合理使用索引、分区表和查询缓存来提升性能。

MySQL中的SQL命令可以分为DDL、DML、DQL、DCL等类别,用于创建、修改、删除数据库和表,插入、更新、删除数据,以及执行复杂的查询操作。1.基本用法包括CREATETABLE创建表、INSERTINTO插入数据和SELECT查询数据。2.高级用法涉及JOIN进行表联接、子查询和GROUPBY进行数据聚合。3.常见错误如语法错误、数据类型不匹配和权限问题可以通过语法检查、数据类型转换和权限管理来调试。4.性能优化建议包括使用索引、避免全表扫描、优化JOIN操作和使用事务来保证数据一致性

InnoDB通过undolog实现原子性,通过锁机制和MVCC实现一致性和隔离性,通过redolog实现持久性。1)原子性:使用undolog记录原始数据,确保事务可回滚。2)一致性:通过行级锁和MVCC确保数据一致。3)隔离性:支持多种隔离级别,默认使用REPEATABLEREAD。4)持久性:使用redolog记录修改,确保数据持久保存。

MySQL在数据库和编程中的地位非常重要,它是一个开源的关系型数据库管理系统,广泛应用于各种应用场景。1)MySQL提供高效的数据存储、组织和检索功能,支持Web、移动和企业级系统。2)它使用客户端-服务器架构,支持多种存储引擎和索引优化。3)基本用法包括创建表和插入数据,高级用法涉及多表JOIN和复杂查询。4)常见问题如SQL语法错误和性能问题可以通过EXPLAIN命令和慢查询日志调试。5)性能优化方法包括合理使用索引、优化查询和使用缓存,最佳实践包括使用事务和PreparedStatemen

MySQL适合小型和大型企业。1)小型企业可使用MySQL进行基本数据管理,如存储客户信息。2)大型企业可利用MySQL处理海量数据和复杂业务逻辑,优化查询性能和事务处理。

InnoDB通过Next-KeyLocking机制有效防止幻读。1)Next-KeyLocking结合行锁和间隙锁,锁定记录及其间隙,防止新记录插入。2)在实际应用中,通过优化查询和调整隔离级别,可以减少锁竞争,提高并发性能。


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