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数据库教程

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MySQL全文搜索

极限源码 2019-04-11 19:56 数据库教程

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。<操作符减少基值,>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 <strudel)

... 包含 “apple” 和 “pie”,或者包含的是 “apple” 和 “strudel” (以任何次序),但是 “apple pie” 排列得比 “apple strudel” 要高一点

apple*

... 包含 “apple”,“apples”,“applesauce” 和 “applet”

"some words"

... 可以包含 “some words of wisdom”,但不是 “some noise words”

 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。

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,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。

 

stopword 列表可以从ft_stopword_file变量指定的文件中读取。

 

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。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;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)


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