怎么MySql添加全文索引

使用索引是数据库性能优化的必备技能之一。在MySQL数据库中，有四种索引：聚集索引(主键索引)、普通索引、唯一索引以及我们这里将要介绍的全文索引(FULLTEXT INDEX)。

全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用「分词技术「等多种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。在这里，我们就不追根究底其底层实现原理了，现在我们来看看在MySQL中如何创建并使用全文索引。

在MySQL中，创建全文索引相对比较简单。例如，我们有一个文章表(article)，其中有主键ID(id)、文章标题(title)、文章内容(content)三个字段。现在我们希望能够在title和content两个列上创建全文索引，article表及全文索引的创建SQL语句如下：

--创建article表

CREATE TABLE article (

id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

title VARCHAR(200),

content TEXT,

FULLTEXT (title, content) --在title和content列上创建全文索引

)

上面就是在创建表的同时建立全文索引的SQL示例。此外，如果我们想要给已经存在的表的指定字段创建全文索引，同样以article表为例，我们可以使用如下SQL语句进行创建：

--给现有的article表的title和content字段创建全文索引

--索引名称为fulltext_article

ALTER TABLE article

ADD FULLTEXT INDEX fulltext_article (title, content)

在MySQL中创建全文索引之后，现在就该了解如何使用了。众所周知，在数据库中进行模糊查询是使用LIKE关键字进行查询，例如：

SELECT * FROM article WHERE content LIKE '%查询字符串%'

那么，我们使用全文索引也是这样用的吗？当然不是，我们必须使用特有的语法才能使用全文索引进行查询。例如，我们想要在article表的title和content列中全文检索指定的查询字符串，可以如下编写SQL语句：

SELECT * FROM article WHERE MATCH(title, content) AGAINST('查询字符串')

强烈注意：MySQL自带的全文索引只能用于数据库引擎为MyISAM的数据表，如果是其他数据引擎，则全文索引不会生效。此外，MySQL自带的全文索引只能对英文进行全文检索，目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索，我们需要采用Sphinx(斯芬克斯)/Coreseek技术来处理中文。本站将会在后续文章中对Sphinx以及Coreseek进行介绍。

备注1：目前，使用MySQL自带的全文索引时，如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySQL全文索引所能找到的词的默认最小长度为4个字符。另外，如果查询的字符串包含停止词，那么该停止词将会被忽略。

备注2：如果可能，请尽量先创建表并插入所有数据后再创建全文索引，而不要在创建表时就直接创建全文索引，因为前者比后者的全文索引效率要高。

InnoDB的全文索引使用反向索引的设计。反向索引存储了一个单词（word）列表，对于每个单词，都有一个文档的列表，来标识这个单词出现的地方。为了支持临近搜索（proximity search），每个单词的位置信息也以字节偏移的方式存储。

当创建了InnoDB全文索引，一系列的索引表会一同被创建，见下面的例子：

最前面的六个表包含了反向索引，它们被称作附属索引表（auxiliary index table）。当输入的表被索引（tokenized）后，每个独立的单词（亦称作“tokens”）会被携带其DOC_ID和位置信息插入到索引表中。根据单词第一个字符的字符集排序权重，在六个索引表中对单词进行完全排序和分区。

反向索引分区到六个附属索引表以支持并行的索引创建。默认有2个线程复制索引（Tokenize）、排序、插入单词和关联数据到索引表中。工作的线程的数量由 innodb_ft_sort_pll_degree 配置项控制的。对于大表的全文索引，可以考虑增加线程数量。

如果主表创建在 xx表空间，索引表存储在它们自己的表空间中。反之，索引表存储于其索引的表空间中。

前面例子展示的另外一种索引表被称作通用索引表，它们被用于全文索引的“删除处理（deletion handing）”和存储内部状态。不同于为每个全文索引都各自创建的反向索引表，这组表对特定表的所有全文索引都是共用的。

即使全文索引删掉了，通用索引（Common Index）也会被保留，当全文索引删除后，为这个索引而创建的FTS_DOC_ID列依然保留，因为移除FTS_DOC_ID列会导致重构之前被索引的表。管理FTS_DOC_ID列需要用到通用索引表。

为了防止大量并发读写附属表，InnoDB使用全文索引缓存去临时缓存最近的插入行。在存满并刷入磁盘之前，缓存的内容一直存储在内存之中，可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE 表去查看最近缓存的插入行。

缓存和批处理刷新行为避免了对辅助索引表的频繁更新，频繁更新可能会在繁忙的插入和更新期间导致并发访问问题。批处理还避免了对同一个word的多次插入，最大化的减少了重复的条目。相同的word会先merge再刷入到磁盘中，而不是为每个word单独插入，这样提高了插入效率并且使得索引附属表尽可能的小。

全文索引缓存只缓存最近插入的行，查询时，已经刷入磁盘（附属索引表）的数据不会再回到索引缓存中。附属索引表中的内容是直接查询的，最终返回的结果返回前需要将附属索引表的结果和索引缓存中的结果合并。

InnoDB使用被称作DOC_ID的唯一文件描述符，将全文索引中的单词与该单词在文档中的记录映射起来。映射关系需要索引表中的 FTS_DOC_ID 列。在创建全文索引时，如果没有定义 FTS_DOC_ID 列，InnoDB会自动的加入一个隐藏的 FTS_DOC_ID 列。下面是一个例子，

CREATE FULLTEXT INDEX ft_index ON xxxxxxxx(CONTEXT)

[2021-11-12 18:14:04] [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID

重点看一下这一行： [HY000][124] InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID ，InnoDB重新构建了这个表，并且添加了一个列 FTS_DOC_ID 。

在CREATE TABLE的过程中添加 FTS_DOC_ID 的时间成本要低于在已经有数据的表上建立全文索引。如果在表加载数据之前定义 FTS_DOC_ID 列，这个表和它的索引都不需要为了新增列而重新构建。如果你不需要考虑 CREATE FULLTEXT INDEX 的性能，可以让InnoDB为你创建 FTS_DOC_ID 列。InnoDB会新增一个隐藏的 FTS_DOC_ID 列，并且在 FTS_DOC_ID 上建立唯一索引（FTS_DOC_ID_INDEX）。如果你想自行创建 FTS_DOC_ID 列，这个列必须定义为 BIGINT UNSIGNED NOT NULL 且命名为FTS_DOC_ID（全大写），如下例子：

如果你自行定义 FTS_DOC_ID 列的话，你需要负责管理这个列，避免空值（empty）或者重复值。 FTS_DOC_ID 的值是不能被重复利用的，所以也就是说 FTS_DOC_ID 的值是需要一直增加的。

或者，你可以在 FTS_DOC_ID 列上创建所必须的唯一索引FTS_DOC_ID_INDEX（全大写）。

mysql>CREATE UNIQUE INDEX FTS_DOC_ID_INDEX on opening_lines(FTS_DOC_ID)

如果你没有创建FTS_DOC_ID_INDEX，InnoDB会自动创建。

在MySQL 5.7.13前，允许最大FTS_DOC_ID与最新的FTS_DOC_ID之间的间隔为10000，在MySQL 5.7.13及之后的版本中，这个允许的间隔为65535。

为了避免重新构建表，FTS_DOC_ID列在删除了全文索引之后依然被保留。

删除被索引文件的一个记录，可能会在附属索引表中产生非常多的小的删除项，在并发访问时，会产生热点问题。为了避免这个问题，每当被索引表中的记录被删除时，会将被删文档的DOC_ID记录在一个特别的 FTS_*_DELETED 表中，同时全文索引中已经索引了的记录依然被保存。在返回查询结果前，使用 FTS_*_DELETED 中的信息去过滤掉已经删除掉了的DOC_ID。这种设计的优势在于删除速度快且消耗低。不好的地方在于索引的大小不能随着记录的删除而立即减少。为了删除已删除记录在全文索引中的项，需要对被索引的表执行OPTIMIZE TABLE，配合[ innodb_optimize_fulltext_only=ON ]，去重构全文索引。

细节略，有例子： https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-fulltext-index.html

全文搜索只能看到已经提交了的数据。

你可以通过查询下面的INFORMATION_SCHEMA表，来监控或测试InnoDB的一些特殊文本处理。

默认的分词器不支持中文，不能检索到中文中的英文单词。

InnoDB默认的Stopwords：

select * from information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD

SQL中的关键词（保留关键字）：

Shell中的关键词：for，while，echo

其他：###, ***, --,

被索引表数据量、索引表数据量

模糊匹配与严格匹配的性能差距

需要将 innodb_optimize_fulltext_only 配置为ON，这里是否需要DBA在MySQL镜像中修改？

innodb_optimize_fulltext_only 设置为ON后，对系统有何影响需要评估。

innodb_optimize_fulltext_only

执行的时间、频率。

MySQL内建的全文检索解析器使用单词之间的空白作为分隔符以标识单词的头尾，但是这里有个限制，对于表意文字，它是没有单词分隔符的。为了解决这个限制，MySQL提供了支持中文、日语、韩语的 ngram 解析器。ngram解析器支持InnoDB和MyISAM。

Ngram是内建在服务中的插件，像其他自建在服务中的插件一样，服务启动时会自动加载它。全文检索的语法参考上面（ Section 12.10, “Full-Text Search Functions” ），这里只讨论一些不同的地方。除了单词的最小、最大长度配置项（[ innodb_ft_min_token_size ]innodb_ft_max_token_size,ft_min_word_len,ft_max_word_len，全文检索依赖一些配置项都是可以使用的。

Ngram默认索引的单词（token）的大小为2（ 2bigram ）。例如，索引的大小为2，Ngram解析器解析字符串“abc def”为四个单词元素(tokens)：“ab”, “bc”, “de” and “ef”。

ngram token size is configurable using the ngram_token_size configuration option, which has a minimum value of 1 and maximum value of 10.

作为只读变量, ngram_token_size 只能在启动配置或者配置文件中指定

与默认的解析器相差不大，多了一句： xxx WITH PARSER ngram

Ngram在解析时去除空格，如

MySQL内建的默认全文检索解析器将单词与Stopword列表中的做对比，如果单词与Stopword列表中的元素相同的话，这个单词则不会被索引。对于Ngram解析器，Stopword的处理方式不同。Ngram解析器不排除与stopword列表中的条目相等的token，而是排除包含stopwords的token。例如，假设 ngram_token_size=2 ，包含“a,b”的文档将被解析为 “a,” h和“,b”。如果将逗号（“,”）定义为停止字，则 “a,”和“,b”都将不会加入索引中，因为它们包含逗号。

例子：

默认Ngram解析器使用默认的Stopword列表，这里面含有英文的Stopword。如果需要中文的Stopword，需要你自己创建。

Stopword的长度超过 ngram_token_size则会被忽略。

有两个文档，一个包含“ab”，另一个包含“abc”。对于搜索文本“abc”将转换成“ab”，“bc”。

略。

For example, The search phrase “abc” is converted to “ab bc”, which returns documents containing “abc” and “ab bc”.

The search phrase “abc def” is converted to “ab bc de ef”, which returns documents containing “abc def” and “ab bc de ef”. A document that contains “abcdef” is not returned.

使用Ngram解析器好处是支持了中文的检索

MySQL支持全文索引和搜索功能。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引。

FULLTEXT索引主要用MATCH()...AGAINST语法来实现搜索：

MySQL的全文搜索存在以下局限：

通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。

ElasticSearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，以下简称ES。

Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。

Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据中心，再通过分词控制器去将对应的数据分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。

由于ES是基于RESTfull Web接口的，因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查，并且不需要我们做额外的管理 *** 作就可以直接索引文档，ES已经内置了所有的缺省 *** 作，可以自动帮我们定义类型。

再次执行PUT，会对库中已有的id为1的数据进行覆盖，每修改一次_version字段的版本号就会加1。

默认搜索会返回前10个结果：

返回的几个关键词：

查询字符串搜索，可以像传递URL参数一样传递查询语句。

精确查询：

全文搜索：

以上两种方法都需要考虑数据更改后如何与ES进行同步。

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