MySQL使用全文索引(fulltext index) 及中文全文索引使用

作者：盐析白兔 | 2024-07-31 10:06:20

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fulltext index

全文索引介绍

1.创建全文索引(FullText index)
旧版的MySQL的全文索引只能用在MyISAM表格的char、varchar和text的字段上。
不过新版的MySQL5.6.24上InnoDB引擎也加入了全文索引，所以具体信息要随时关注官网，
1.1. 创建表的同时创建全文索引

         CREATE TABLE article ( 

              id INT AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY, 

              title VARCHAR(200), 

              body TEXT, 

              FULLTEXT(title, body) 

          ) TYPE=MYISAM; 


1.2.通过 alter table 的方式来添加
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ALTER TABLE student ADD FULLTEXT INDEX ft_stu_name (name) #ft_stu_name是索引名，可以随便起

   或者：ALTER TABLE `student` ADD FULLTEXT ft_stu_name  (`name`)

1.3. 直接通过create index的方式

            CREATE FULLTEXT INDEX ft_email_name ON `student` (`name`)



       也可以在创建索引的时候指定索引的长度：



            CREATE FULLTEXT INDEX ft_email_name ON `student` (`name`(20))
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删除全文索引

2.1. 直接使用 drop index(注意：没有 drop fulltext index 这种用法)

             DROP INDEX full_idx_name ON tommy.girl ;
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2.2. 使用 alter table的方式

            ALTER TABLE tommy.girl DROP INDEX ft_email_abcd;
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3.使用全文索引

 跟普通索引稍有不同



 使用全文索引的格式：  MATCH (columnName) AGAINST ('string')



 eg:



       SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`) AGAINST('聪')



       当查询多列数据时：



       建议在此多列数据上创建一个联合的全文索引，否则使用不了索引的。



      SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`,`address`) AGAINST('聪 广东')
 3.1. 使用全文索引需要注意的是：(基本单位是词)
        分词，全文索引以词为基础的，MySQL默认的分词是所有非字母和数字的特殊符号都是分词符(外国人嘛)
        这里推荐一篇文章：利用mysql的全文索引实现模糊查询 
   3.2. MySQL中与全文索引相关的几个变量：
         使用命令：mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'ft%'; #ft就是FullText的简写

         ft_boolean_syntax    + -><()~*:""&|         #改变IN BOOLEAN MODE的查询字符，不用重新启动MySQL也不用重建索引
         ft_min_word_len    4                                   #最短的索引字符串，默认值为4，(通常改为1)修改后必须重建索引文件
                                                                           重新建立索引命令：repair table tablename quick 
         ft_max_word_len    84                                #最长的索引字符串，默认值为84，修改后必须重建索引文件
         ft_query_expansion_limit   20                      #查询括展时取最相关的几个值用作二次查询
         ft_stopword_file    (built-in)                      #全文索引的过滤词文件，具体可以参考：MySQL全文检索中不进行全文索引默认过滤词         

         特别注意：50%的门坎限制(当查询结果很多，几乎所有记录都有，或者极少的数据，都有可能会返回非所期望的结果)
                   -->可用IN BOOLEAN MODE即可以避开50%的限制。
                  此时使用全文索引的格式就变成了： SELECT * FROM `student` WHERE MATCH(`name`) AGAINST('聪' IN BOOLEAN MODE)
                    更多内容请参考：MySQL中的全文检索(1)
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ft_boolean_syntax (+ -><()~*:“”&|)使用的例子：
4.1 + : 用在词的前面，表示一定要包含该词，并且必须在开始位置。
eg: +Apple 匹配：Apple123, “tommy, Apple”
4.2 - : 不包含该词，所以不能只用「-yoursql」这样是查不到任何row的，必须搭配其他语法使用。
eg: MATCH (girl_name) AGAINST (‘-林志玲 +张筱雨’)
匹配到：所有不包含林志玲，但包含张筱雨的记录
4.3. 空(也就是默认情况)，表示可选的，包含该词的顺序较高。
例子：
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”
4.4. > :提高该字的相关性，查询的结果会排在比较靠前的位置。
4.5.< :降低相关性，查询的结果会排在比较靠后的位置。
例子：4.5.1.先不使用 ><
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷’ in boolean mode);
图片: https://uploader.shimo.im/f/VuSdagMCII8ol86C.png!thumbnail?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTE5MTM2MzcsImZpbGVHVUlEIjoiNmpkRGdrdjM2WHBqOEszWSIsImlhdCI6MTY1MTkxMzMzNywidXNlcklkIjozMDMyNTI3OH0.9BytYr6H_6Y6DTjPYwomBGYFEnC6PFmC0-SVQyyXVzQ 可以看到完全匹配的排的比较靠前
4.5.2. 单独使用 >
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷 >李秀琴’ in boolean mode);
图片: https://uploader.shimo.im/f/NGX8aHRzzFKNgOra.png!thumbnail?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTE5MTM2MzcsImZpbGVHVUlEIjoiNmpkRGdrdjM2WHBqOEszWSIsImlhdCI6MTY1MTkxMzMzNywidXNlcklkIjozMDMyNTI3OH0.9BytYr6H_6Y6DTjPYwomBGYFEnC6PFmC0-SVQyyXVzQ 使用了>的李秀琴马上就排到最前面了

                      4.5.3. 单独使用 <
                         select * from tommy.girl where match(girl_name) against('张欣婷 <不是人' in boolean mode);
                         图片: https://uploader.shimo.im/f/VISsJZOVusu9HO3p.png!thumbnail?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTE5MTM2MzcsImZpbGVHVUlEIjoiNmpkRGdrdjM2WHBqOEszWSIsImlhdCI6MTY1MTkxMzMzNywidXNlcklkIjozMDMyNTI3OH0.9BytYr6H_6Y6DTjPYwomBGYFEnC6PFmC0-SVQyyXVzQ 看到没，不是人也排到最前面了，这里使用的可是 < 哦，说好的降低相关性呢，往下看吧。

                    4.5.4.同时使用><
                       select * from tommy.girl where match(girl_name) against('张欣婷 >李秀琴 <练习册 <不是人>是个鬼' in boolean mode);
                       图片: https://uploader.shimo.im/f/2oMQpk2zRMo0iBrT.png!thumbnail?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTE5MTM2MzcsImZpbGVHVUlEIjoiNmpkRGdrdjM2WHBqOEszWSIsImlhdCI6MTY1MTkxMzMzNywidXNlcklkIjozMDMyNTI3OH0.9BytYr6H_6Y6DTjPYwomBGYFEnC6PFmC0-SVQyyXVzQ 到这里终于有答案了，只要使用了 ><的都会往前排，而且>的总是排在<的前面
                 小结一下：1. 只要使用 ><的总比没用的 靠前；
                                2. 使用  >的一定比 <的排的靠前 (这就符合相关性提高和降低)；
                                3. 使用同一类的，使用的越早，排的越前。
 4.6. ( )：可以通过括号来使用字条件。  
                eg: +aaa +(>bbb <ccc) // 找到有aaa和bbb和ccc，aaa和bbb，或者aaa和ccc(因为bbb，ccc前面没有+，所以表示可有可无)，
                                  然后 aaa&bbb > aaa&bbb&ccc > aaa&ccc
    4.7. ~ :将其相关性由正转负，表示拥有该字会降低相关性，但不像「-」将之排除，只是排在较后面。 
                    eg:   +apple ~macintosh   先匹配apple，但如果同时包含macintosh，就排名会靠后。
    4.8. * :通配符，这个只能接在字符串后面。 
                          MATCH (girl_name) AGAINST ('+*ABC*')   #错误，不能放前面
                          MATCH (girl_name) AGAINST ('+张筱雨*')  #正确
    4.9. " " :整体匹配，用双引号将一段句子包起来表示要完全相符，不可拆字。 
                          eg:  "tommy huang" 可以匹配  tommy huang xxxxx   但是不能匹配  tommy is huang。
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5.补充：Windows下无法修改 ft_min_word_len的情况，
5. 1. 使用cmd打开 services.msc，
找到你的 MySQL服务，右键Properties,找到你的my.ini所在的路径
图片: https://uploader.shimo.im/f/mCtHsdPFQdBeQ3Jk.png!thumbnail?accessToken=eyJhbGciOiJIUzI1NiIsImtpZCI6ImRlZmF1bHQiLCJ0eXAiOiJKV1QifQ.eyJhdWQiOiJhY2Nlc3NfcmVzb3VyY2UiLCJleHAiOjE2NTE5MTM2MzcsImZpbGVHVUlEIjoiNmpkRGdrdjM2WHBqOEszWSIsImlhdCI6MTY1MTkxMzMzNywidXNlcklkIjozMDMyNTI3OH0.9BytYr6H_6Y6DTjPYwomBGYFEnC6PFmC0-SVQyyXVzQ
5.2. 停止MySQL,在my.ini中增加 ft_min_word_len = 1,重启MySQL,
然后使用命令 show variables like ‘ft_min_word_len’; 查看是否生效了

中文分词与全文索引

InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin，因为Latin是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在MySQL 5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gram parser.
什么是N-gram？
在全文索引中，n-gram就是一段文字里面连续的n个字的序列。例如，用n-gram来对”信息系统”来进行分词&#x

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