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怎么在MySQL中實現全文索引

發布時間:2021-06-04 17:32:44 來源:億速云 閱讀:351 作者:Leah 欄目:MySQL數據庫

這期內容當中小編將會給大家帶來有關怎么在MySQL中實現全文索引,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

使用

用MATCH() ... AGAINST 方式來進行搜索

match()表示搜索的是那個列,against表示要搜索的是那個字符串

查看默認的分詞(以這些詞來區分不同的關鍵詞);也可以自定義分詞,以這些詞來區分不同的關鍵詞

SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;

+-------+ 
| value | 
+-------+ 
| a   | 
| about | 
| an  | 
| are  | 
| as  | 
| at  | 
| be  | 
| by  | 
| com  | 
| de  | 
| en  | 
| for  | 
| from |

三種類型的全文搜索方式

natural language search(自然語言搜索)

通過MATCH AGAINST 傳遞某個特定的字符串來進行檢,默認方式

boolean search(布爾搜索)

為檢索的字符串增加操作符,如“+”表示必須包含,"-"不包含,"*" 表示通配符,即使傳遞的字符串較小或出現在停詞中,也不會被過濾掉

query expansion search(查詢擴展搜索)

搜索字符串用于執行自然語言搜索,然后,搜索返回的最相關行的單詞被添加到搜索字符串,并且再次進行搜索,查詢將返回來自第二個搜索的行

相關參數

配置相關參數

innodb_ft_min_token_size

默認3,表示最小3個字符作為一個關鍵詞,增大該值可減少全文索引的大小

innodb_ft_max_token_size

默認84,表示最大84個字符作為一個關鍵詞,限制該值可減少全文索引的大小

ngram_token_size

默認2,表示2個字符作為內置分詞解析器的一個關鍵詞,如對“abcd”建立全文索引,關鍵詞為'ab','bc','cd'
當使用ngram分詞解析器時,innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size 無效

注意 這三個參數均不可動態修改,修改了這些參數,需重啟MySQL服務,并重新建立全文索引

測試innodb引擎使用全文索引

準備

1、目標

  • 查詢文章中是否含有某個關鍵詞;一系列文章出現某個關鍵詞的次數

  • 查詢文章的標題是否含有某個關鍵詞

2、設置以下參數減少磁盤IO壓力

SET GLOBAL sync_binlog=100;
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit=2;

3、導入1kw 數據進行測試全文索引

該數據來源網上搜索

提取碼:iyip

4、某個文章表 的結構

CREATE TABLE `article` (
 `id` bigint(10) NOT NULL,
 `url` varchar(1024) CHARACTER SET latin1 NOT NULL DEFAULT '',
 `title` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
 `source` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '真實來源',
 `keywords` varchar(32) DEFAULT NULL,
 `publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
 PRIMARY KEY (`id`),
 KEY `title_idx` (`title`)
) ENGINE=InnoDB

使用myloader 多線程導入測試數據

先把測試數據進行解壓
tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz
time myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 3

5、導入數據后總數據量和數據文件、索引文件大小

SELECT COUNT(*) FROM `article`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (7.85 sec)

SELECT   table_name,  CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size,  CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size,  CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS `db_size(G)`,  AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM  information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() and table_name='article';
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| table_name | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time     |
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| article  | 3,710.00M  | 1,003.00M  | 4.60G   |      414 |  9388739 | 2019-07-05 15:31:37 |
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+

使用默認方式創建全文索引

1、該表已有關鍵詞字段(對文章內容的簡述),并以“,”作為分詞符

select keywords from article limit 10;
+-------------------------------------------------+
| keywords                    |
+-------------------------------------------------+
| NULL                      |
| NULL                      |
| ,婚姻,愛情                   |
| 發型,偏分,化妝,時尚               |
| 小A,                      |
| ,服裝搭配,女性,時尚               |
| 漂亮,女性                    |
| 情人節,東莞,女性                |
| 皮膚,護膚,護膚,食品營養,美容,養生        |
| 三里屯,北京,時尚                |
+-------------------------------------------------+

2、不建全文索引時搜索某個關鍵詞

需要進行全表掃描

select count(*) from article where keywords like '%時尚%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   163 |
+----------+
1 row in set (7.56 sec)

3、對關鍵詞字段創建全文索引(以 , 作為分詞)

my.cnf配置文件中設置innodb_ft_min_token_size,并重啟MySQL服務(最小兩個字符作為一個關鍵詞,默認三個字符作為一個關鍵詞)

[mysqld]
innodb_ft_min_token_size=2

3.1 設置自定義stopwords(即分詞)

USE mysql;
CREATE TABLE my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) ENGINE = INNODB;
INSERT INTO my_stopwords(VALUE) VALUE (',');
SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = 'mysql/my_stopwords';
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN('innodb_ft_min_token_size','innodb_ft_server_stopword_table');
+---------------------------------+--------------------+
| Variable_name          | Value       |
+---------------------------------+--------------------+
| innodb_ft_min_token_size    | 2         |
| innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords |
+---------------------------------+--------------------+

3.2 創建全文索引

alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);
* [ ] Query OK, 0 rows affected, 1 warning (1 min 27.92 sec)
* [ ] Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 1

3.3 剩余磁盤空間需足夠,原表4.6G,剩余5.7G磁盤,添加全文索引也會失敗

df -h
Filesystem      Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda1       7.8G 6.3G 1.2G 85% /
tmpfs         1.9G   0 1.9G  0% /dev/shm
/dev/mapper/vg_opt-lvol0
            19G  12G 5.7G 68% /datas

會創建原表大小的臨時文件
 8.6K Jul 5 16:19 #sql-5250_3533.frm
 4.4G Jul 5 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd


alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);
ERROR 1114 (HY000): The table 'article' is full

3.4 利用創建的全文索引進行查詢某個關鍵詞出現的次數

查詢響應時間有了很大的提升,只需0.05s;使用where keywords like '%時尚%' 需要7.56s

select count(*) from article where match(keywords) against('%時尚%');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   163 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)

3.5 如需同時完全匹配多個關鍵詞,用布爾全文搜索

表示完全匹配 "三里屯,北京" 的記錄數
select count(*) from article where match(keywords) against('+三里屯,北京' in boolean mode);
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    1 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)

表示匹配“三里屯” 或者 “北京”的記錄數
select count(*) from article where match(keywords) against('三里屯,北京');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    8 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)

3.6 創建全文索引后,會創建一些其它文件

96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_1.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_2.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_4.ibd
128K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_5.ibd
256K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd
- 前6個表示倒排索引(輔助索引表)
- 第7,8個表示包含已刪除文檔的文檔ID(DOC_ID),其數據當前正在從全文索引中刪除
- 第9個表示FULLTEXT索引內部狀態的信息
- 第10,11個表示包含已刪除但尚未從全文索引中刪除其數據的文檔

使用ngram分詞解析器創建全文索引

1、對title字段建立全文索引(該字段沒有固定的stopwords 分詞,使用ngram分詞解析器)

需先在my.cnf 配置文件中設置ngram_token_size(默認為2,2個字符作為ngram 的關鍵詞),并重啟mysql服務
這里使用默認的 2

select title from article limit 10;
+------------------------------------------------------------------------------+
| title                                    |
+------------------------------------------------------------------------------+
| worth IT                                  |
|Launchpad 江南皮革廠小show                         |
|Raw 幕后罕見一刻 “瘋子”被抬回后臺                      |
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|德陽戶外踏青,花田自助燒烤                         |
+------------------------------------------------------------------------------+

2、對title字段創建全文索引

alter table article add fulltext index ft_index_title(title) with parser ngram;
Query OK, 0 rows affected (3 min 29.22 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0

3、會創建倒排索引(title字段越長長,創建的倒排索引越大)

112M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_1.ibd
28M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_2.ibd
20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd
140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_4.ibd
128M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_5.ibd
668M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_6.ibd

4、不建立全文索引搜索title的某個關鍵詞

select count(*) from article where title like '%戶外%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  22058 |
+----------+
1 row in set (8.60 sec)

select count(*) from article where title like '%后臺%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   1142 |
+----------+

5、使用全文索引搜索某個關鍵詞

響應時間有很大的提升

select count(*) from article where match(title) against('戶外');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|  22058 |
+----------+
1 row in set (0.07 sec)

select count(*) from article where title like '%后臺%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   1142 |
+----------+
1 row in set (8.31 sec)

6、注意當搜索的關鍵詞字符數大于2 (ngram_token_size定義大小)會出現不一致問題

普通搜索,實際中出現該關鍵詞的記錄數為6
select count(*) from article where title like '%公子大%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    6 |
+----------+
1 row in set (8.40 sec)

全文搜索,出現關鍵字的記錄數為9443
select count(*) from article where match(title) against('公子大');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   9443 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)

實際出現該關鍵字的記錄數為1
select count(*) from article where title like '%花田自助%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
|    1 |
+----------+
1 row in set (8.33 sec)

全文搜索出現該關鍵詞的記錄數為3202
select count(*) from article where match(title) against('花田自助');
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   3202 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)

結論

  • 當mysql 某字段中有固定的stopword 分詞(英文的空格符,中文的“,”"-"等),對該字段建立全文索引,能快速搜索出現某個關鍵詞的相關記錄信息,實現簡單搜索引擎的效果

  • 當mysql 某字段沒有固定的stopword 分詞,使用內置解析器ngram 可將字段值分成固定數量(ngram_token_size定義大小)的關鍵詞快速進行搜索;當搜索的關鍵詞的字符數量不等于ngram_token_size定義大小時,會出現與實際情況不一致的問題

  • 全文索引能快速搜索,也存在維護索引的開銷;字段長度越大,創建的全文索引也越大,會影響DML語句的吞吐量,可用專門的全文搜索引擎ES來做這件事

上述就是小編為大家分享的怎么在MySQL中實現全文索引了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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