首先,让我们为我们的例子中设置一个示例表。我们将创建一个名为第一个表。
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
)
在此表中还可以添加一些示例数据。执行后,插入查询。
INSERT INTO articles (title,body) VALUES
('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...')
一旦样本数据是准备好,我们可以开始我们的全文检索功能。
自然语言全文搜索
尝试我们的示例表上执行下面的SELECT查询。
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database')
你就能看到结果如下:
在下面的数据库比较5 MySQL与YourSQL的...
MySQL教程DBMS 1代表数据库...
我们在上面的SQL查询(标题,正文)反对(“数据库”)的比赛,选择所有的记录,列标题和正文进行全文搜索。
您可以修改该查询,并创建您自己的版本,以自己的数据库中执行全文搜索。
布尔全文搜索
它可能发生,你要指定某些关键字在您的搜索条件。此外,您可能要忽略某些关键字。布尔全文搜索可以用来执行这些要求的全文检索。
检查下面的SELECT查询。
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE)
如果您发现上述选择查询,我们增加了布尔MODE反对()。这个查询将获取MySQL的关键字,但不YourSQL关键字的所有记录。请注意+和-我们以前指定的关键字!
在执行此功能,MySQL使用什么有时也被称为布尔逻辑作为暗示,其中:+代表与-代表不是[无 *** 作员]暗示或
以下是几个例子布尔搜索条件。
“苹果香蕉
查找行至少包含两个词之一。
“+苹果+果汁”
寻找包含两个单词的行。
“+苹果Macintosh
查找行包含“苹果”,但排名的行,如果它们也包含“麦金塔”。
“+苹果Macintosh的”
查找行包含“苹果”这个词,而不是“麦金塔”。
'+苹果Macintosh的“
查找包含单词“苹果”的行,但如果该行也包含单词“麦金塔”,速度比如果行不低。这是“软”比“+苹果Macintosh电脑”,为“麦金塔”的存在,导致该行不能在所有返回的搜索。
'+苹果+(>营业额<馅饼)“
行包含“苹果”和“营业额”,或“苹果”和“馅饼”(任何顺序)的话,但排名“苹果的营业额”比“苹果馅饼“。
限制
支持全文检索的MyISAM表只。MySQL 4.1中,使用多个字符设置一个单一的表内的支持。然而,在一个FULLTEXT索引的所有列,必须使用相同的字符集和校对规则。MATCH()列列表必须匹配完全在一些列清单表的FULLTEXT索引定义,除非这场比赛()是在布尔模式。布尔模式搜索,可以做非索引列,虽然他们很可能是缓慢的。
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。
<?php$host_name="localhost"//服务器名
$host_user="root"//连接服务器的用户名
$host_pass="123456"//连接服务器的密码
$db_name=""//服务器上的可用数据库
$my_conn=mysql_connect($host_name,$host_user,$host_pass)//连接服务器
mysql_select_db($db_name,$my_conn)//选择 *** 作的数据库
mysql_query("SET NAMES utf-s")//设置编码
$sql="select content from sheet where id=0 "//mysql语句
//从sheet表中查询id=0的content的值
$row = mysql_fetch_array(mysql_query($sql,$my_conn))//从mysql返回的结果中提取一//行
?>
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