MySQL中如何实现全文搜索操作

本篇文章为大家展示了MySQL中如何实现全文搜索操作，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

全文搜索通过MATCH()函数完成。

> 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                                |
+----+------------------------------+-------------------------------------+

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