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)
