这类场合正是全文索引(full-text index)可以大显身手的地方。在生成这种类型的索引时，MySQL将把在文本中出现的所有单词创建为一份清单，查询操作将根据这份清单去检索有关的数 据记录。全文索引即可以随数据表一同创建，也可以等日后有必要时再使用下面这条命令添加：
ALTER TABLE tablename ADD FULLTEXT(column1, column2)
有了全文索引，就可以用SELECT查询命令去检索那些包含着一个或多个给定单词的数据记录了。下面是这类查询命令的基本语法：
SELECT * FROM tablename
WHERE MATCH(column1, column2) AGAINST(‘word1′, ‘word2′, ‘word3′)
上面这条命令将把column1和column2字段里有word1、word2和word3的数据记录全部查询出来。
注解：InnoDB数据表不支持全文索引。
查询和索引的优化
只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令 之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快–不管有没有使用索引。只有当数据库里的记录超过了1000条、数据总量也超过了 MySQL服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。
在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从EXPLAIN SELECT命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的SELECT命令加一个EXPLAIN关键字作为前缀而已。有了这个关键 字，MySQL将不是去执行那条SELECT命令，而是去对它进行分析。MySQL将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引(如果有的话)等信息列出 来。
在EXPLAIN命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联 关系(JOIN)。在各种类型的关联关系当中，效率最高的是system，然后依次是const、eq_ref、ref、range、index和 All(All的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍–这种情况往往可以用一索引来避免)。
possible_keys数据列给出了MySQL在搜索数据记录时可选用的各个索引。key数据列是MySQL实际选用的索引，这个索引按字节计算的长 度在key_len数据列里给出。比如说，对于一个INTEGER数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在key_len数据列里还可 以看到MySQL具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len数据列里的值越小越好(意思是更快)。
ref数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row数据列是MySQL在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row 数据列里的所有数字的乘积可以让我们大致了解这个查询需要处理多少组合。
最后，extra数据列提供了与JOIN操作有关的更多信息，比如说，如果MySQL在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在extra列看到 using temporary字样。