MySQL模糊查詢?cè)僖灿貌恢?like+% 了！

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前言

我們都知道 InnoDB 在模糊查詢數(shù)據(jù)時(shí)使用 "%xx" 會(huì)導(dǎo)致索引失效，但有時(shí)需求就是如此，類似這樣的需求還有很多，例如，搜索引擎需要根基用戶數(shù)據(jù)的關(guān)鍵字進(jìn)行全文查找，電子商務(wù)網(wǎng)站需要根據(jù)用戶的查詢條件，在可能需要在商品的詳細(xì)介紹中進(jìn)行查找，這些都不是B+樹索引能很好完成的工作。

通過數(shù)值比較，范圍過濾等就可以完成絕大多數(shù)我們需要的查詢了。但是，如果希望通過關(guān)鍵字的匹配來進(jìn)行查詢過濾，那么就需要基于相似度的查詢，而不是原來的精確數(shù)值比較，全文索引就是為這種場(chǎng)景設(shè)計(jì)的。

全文索引（Full-Text Search）是將存儲(chǔ)于數(shù)據(jù)庫中的整本書或整篇文章中的任意信息查找出來的技術(shù)。它可以根據(jù)需要獲得全文中有關(guān)章、節(jié)、段、句、詞等信息，也可以進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)和分析。

在早期的 MySQL 中，InnoDB 并不支持全文檢索技術(shù)，從 MySQL 5.6 開始，InnoDB 開始支持全文檢索。

倒排索引

全文檢索通常使用倒排索引（inverted index）來實(shí)現(xiàn)，倒排索引同 B+Tree 一樣，也是一種索引結(jié)構(gòu)。它在輔助表中存儲(chǔ)了單詞與單詞自身在一個(gè)或多個(gè)文檔中所在位置之間的映射，這通常利用關(guān)聯(lián)數(shù)組實(shí)現(xiàn)，擁有兩種表現(xiàn)形式：

• inverted file index：{單詞，單詞所在文檔的id}
• full inverted index：{單詞，（單詞所在文檔的id，再具體文檔中的位置）}

上圖為 inverted file index 關(guān)聯(lián)數(shù)組，可以看到其中單詞"code"存在于文檔1,4中，這樣存儲(chǔ)再進(jìn)行全文查詢就簡(jiǎn)單了，可以直接根據(jù) Documents 得到包含查詢關(guān)鍵字的文檔；而 full inverted index 存儲(chǔ)的是對(duì)，即（DocumentId,Position），因此其存儲(chǔ)的倒排索引如下圖，如關(guān)鍵字"code"存在于文檔1的第6個(gè)單詞和文檔4的第8個(gè)單詞。

相比之下，full inverted index 占用了更多的空間，但是能更好的定位數(shù)據(jù)，并擴(kuò)充一些其他搜索特性。

全文檢索

創(chuàng)建全文索引

1、創(chuàng)建表時(shí)創(chuàng)建全文索引語法如下：

CREATE?TABLE?table_name?(?id?INT?UNSIGNED?AUTO_INCREMENT?NOT?NULL?PRIMARY?KEY,?author?VARCHAR(200),?
title?VARCHAR(200),?content?TEXT(500),?FULLTEXT?full_index_name?(col_name)?)?ENGINE=InnoDB;

輸入查詢語句：

SELECT?table_id,?name,?space?from?INFORMATION_SCHEMA.INNODB_TABLES
WHERE?name?LIKE?'test/%';

上述六個(gè)索引表構(gòu)成倒排索引，稱為輔助索引表。當(dāng)傳入的文檔被標(biāo)記化時(shí)，單個(gè)詞與位置信息和關(guān)聯(lián)的DOC_ID，根據(jù)單詞的第一個(gè)字符的字符集排序權(quán)重，在六個(gè)索引表中對(duì)單詞進(jìn)行完全排序和分區(qū)。

2、在已創(chuàng)建的表上創(chuàng)建全文索引語法如下：

CREATE?FULLTEXT?INDEX?full_index_name?ON?table_name(col_name);

使用全文索引

MySQL 數(shù)據(jù)庫支持全文檢索的查詢，全文索引只能在 InnoDB 或 MyISAM 的表上使用，并且只能用于創(chuàng)建 char,varchar,text 類型的列。

其語法如下：

MATCH(col1,col2,...)?AGAINST(expr[search_modifier])
search_modifier:
{
????IN?NATURAL?LANGUAGE?MODE
????|?IN?NATURAL?LANGUAGE?MODE?WITH?QUERY?EXPANSION
????|?IN?BOOLEAN?MODE
????|?WITH?QUERY?EXPANSION
}

全文搜索使用?MATCH()?AGAINST()語法進(jìn)行，其中，MATCH()采用逗號(hào)分隔的列表，命名要搜索的列。AGAINST()接收一個(gè)要搜索的字符串，以及一個(gè)要執(zhí)行的搜索類型的可選修飾符。全文檢索分為三種類型：自然語言搜索、布爾搜索、查詢擴(kuò)展搜索，下面將對(duì)各種查詢模式進(jìn)行介紹。

Natural Language

自然語言搜索將搜索字符串解釋為自然人類語言中的短語，MATCH()默認(rèn)采用 Natural Language 模式，其表示查詢帶有指定關(guān)鍵字的文檔。

接下來結(jié)合demo來更好的理解Natural Language

SELECT
????count(*)?AS?count?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'MySQL'?);

上述語句，查詢 title,body 列中包含 'MySQL' 關(guān)鍵字的行數(shù)量。上述語句還可以這樣寫：

SELECT
????count(IF(MATCH?(?title,?body?)?
????against?(?'MySQL'?),?1,?NULL?))?AS?count?
FROM
????`fts_articles`;

上述兩種語句雖然得到的結(jié)果是一樣的，但從內(nèi)部運(yùn)行來看，第二句SQL的執(zhí)行速度更快些，因?yàn)榈谝痪銼QL（基于where索引查詢的方式）還需要進(jìn)行相關(guān)性的排序統(tǒng)計(jì)，而第二種方式是不需要的。

還可以通過SQL語句查詢相關(guān)性：

SELECT
????*,
????MATCH?(?title,?body?)?against?(?'MySQL'?)?AS?Relevance?
FROM
????fts_articles;

相關(guān)性的計(jì)算依據(jù)以下四個(gè)條件：

• word 是否在文檔中出現(xiàn)
• word 在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)
• word 在索引列中的數(shù)量
• 多少個(gè)文檔包含該 word

對(duì)于 InnoDB 存儲(chǔ)引擎的全文檢索，還需要考慮以下的因素：

• 查詢的 word 在 stopword 列中，忽略該字符串的查詢
• 查詢的 word 的字符長(zhǎng)度是否在區(qū)間 [innodb_ft_min_token_size,innodb_ft_max_token_size] 內(nèi)

如果詞在 stopword 中，則不對(duì)該詞進(jìn)行查詢，如對(duì) 'for' 這個(gè)詞進(jìn)行查詢，結(jié)果如下所示：

SELECT
????*,
????MATCH?(?title,?body?)?against?(?'for'?)?AS?Relevance?
FROM
????fts_articles;

可以看到，'for'雖然在文檔 2，4中出現(xiàn)，但由于其是 stopword ,故其相關(guān)性為0

參數(shù)?innodb_ft_min_token_size?和?innodb_ft_max_token_size控制 InnoDB 引擎查詢字符的長(zhǎng)度，當(dāng)長(zhǎng)度小于innodb_ft_min_token_size?或者長(zhǎng)度大于innodb_ft_max_token_size?時(shí)，會(huì)忽略該詞的搜索。在 InnoDB 引擎中，參數(shù)?innodb_ft_min_token_size?的默認(rèn)值是3，innodb_ft_max_token_size的默認(rèn)值是84

Boolean

布爾搜索使用特殊查詢語言的規(guī)則來解釋搜索字符串，該字符串包含要搜索的詞，它還可以包含指定要求的運(yùn)算符，例如匹配行中必須存在或不存在某個(gè)詞，或者它的權(quán)重應(yīng)高于或低于通常情況。

例如，下面的語句要求查詢有字符串"Pease"但沒有"hot"的文檔，其中+和-分別表示單詞必須存在，或者一定不存在。

select?*?from?fts_test?where?MATCH(content)?AGAINST('+Pease?-hot'?IN?BOOLEAN?MODE);

Boolean 全文檢索支持的類型包括：

• +：表示該 word 必須存在
• -：表示該 word 必須不存在
• (no operator)表示該 word 是可選的，但是如果出現(xiàn)，其相關(guān)性會(huì)更高
• @distance表示查詢的多個(gè)單詞之間的距離是否在 distance 之內(nèi)，distance 的單位是字節(jié)，這種全文檢索的查詢也稱為 Proximity Search，如?MATCH(context) AGAINST('"Pease hot"@30' IN BOOLEAN MODE)語句表示字符串 Pease 和 hot 之間的距離需在30字節(jié)內(nèi)
• >：表示出現(xiàn)該單詞時(shí)增加相關(guān)性
• <：表示出現(xiàn)該單詞時(shí)降低相關(guān)性
• ~：表示允許出現(xiàn)該單詞，但出現(xiàn)時(shí)相關(guān)性為負(fù)
• *?：表示以該單詞開頭的單詞，如 lik*,表示可以是 lik，like，likes
• "?：表示短語

下面是一些demo，看看 Boolean Mode 是如何使用的。

demo1：+ -

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'+MySQL?-YourSQL'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢的是包含 'MySQL' 但不包含 'YourSQL' 的信息

demo2：no operator

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'MySQL?IBM'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢的 'MySQL IBM' 沒有 '+'，'-'的標(biāo)識(shí)，代表 word 是可選的，如果出現(xiàn)，其相關(guān)性會(huì)更高

demo3：@

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'"DB2?IBM"@3'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，代表 "DB2" ，"IBM"兩個(gè)詞之間的距離在3字節(jié)之內(nèi)

demo4：> <

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'+MySQL?+(>database??IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢同時(shí)包含 'MySQL'，'database'，'DBMS' 的行信息，但不包含'DBMS'的行的相關(guān)性高于包含'DBMS'的行。

demo5: ~

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'MySQL?~database'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢包含 'MySQL' 的行，但如果該行同時(shí)包含 'database'，則降低相關(guān)性。

demo6：*

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'My*'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢關(guān)鍵字中包含'My'的行信息。

demo7："

SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH?(?title,?body?)?AGAINST?(?'"MySQL?Security"'?IN?BOOLEAN?MODE?);

上述語句，查詢包含確切短語 'MySQL Security' 的行信息。

Query Expansion

查詢擴(kuò)展搜索是對(duì)自然語言搜索的修改，這種查詢通常在查詢的關(guān)鍵詞太短，用戶需要 implied knowledge（隱含知識(shí)）時(shí)進(jìn)行，例如，對(duì)于單詞 database 的查詢，用戶可能希望查詢的不僅僅是包含 database 的文檔，可能還指那些包含 MySQL、Oracle、RDBMS 的單詞，而這時(shí)可以使用 Query Expansion 模式來開啟全文檢索的?implied knowledge通過在查詢語句中添加?WITH QUERY EXPANSION / IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION可以開啟?blind query expansion（又稱為 automatic relevance feedback），該查詢分為兩個(gè)階段。

• 第一階段：根據(jù)搜索的單詞進(jìn)行全文索引查詢
• 第二階段：根據(jù)第一階段產(chǎn)生的分詞再進(jìn)行一次全文檢索的查詢

接著來看一個(gè)例子，看看 Query Expansion 是如何使用的。

--?創(chuàng)建索引
create?FULLTEXT?INDEX?title_body_index?on?fts_articles(title,body);

--?使用?Natural?Language?模式查詢
SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH(title,body)?AGAINST('database');

使用 Query Expansion 前查詢結(jié)果如下：

--?當(dāng)使用?Query?Expansion?模式查詢
SELECT
????*?
FROM
????`fts_articles`?
WHERE
????MATCH(title,body)?AGAINST('database'?WITH?QUERY?expansion);

使用 Query Expansion 后查詢結(jié)果如下：

由于 Query Expansion 的全文檢索可能帶來許多非相關(guān)性的查詢，因此在使用時(shí)，用戶可能需要非常謹(jǐn)慎。

刪除全文索引

1、直接刪除全文索引語法如下：

DROP?INDEX?full_idx_name?ON?db_name.table_name;

2、使用 alter table 刪除全文索引語法如下：

ALTER?TABLE?db_name.table_name?DROP?INDEX?full_idx_name;

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