MySQL 全文索引实现简单版搜索引擎(3)

3、会创建倒排索引（title字段越长长，创建的倒排索引越大）
112M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_1.ibd
28M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_2.ibd
20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd
140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_4.ibd
128M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_5.ibd
668M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_6.ibd

4、不建立全文索引搜索title的某个关键词

select count(*) from article where title like '%户外%'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ 1 row in set (8.60 sec) select count(*) from article where title like '%后台%'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1142 | +----------+

5、使用全文索引搜索某个关键词
响应时间有很大的提升

select count(*) from article where match(title) against('户外'); +----------+ | count(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ 1 row in set (0.07 sec) select count(*) from article where title like '%后台%'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1142 | +----------+ 1 row in set (8.31 sec)

6、注意当搜索的关键词字符数大于2 （ngram_token_size定义大小）会出现不一致问题

普通搜索，实际中出现该关键词的记录数为6 select count(*) from article where title like '%公子大%'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 6 | +----------+ 1 row in set (8.40 sec) 全文搜索，出现关键字的记录数为9443 select count(*) from article where match(title) against('公子大'); +----------+ | count(*) | +----------+ | 9443 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec) 实际出现该关键字的记录数为1 select count(*) from article where title like '%花田自助%'; +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (8.33 sec) 全文搜索出现该关键词的记录数为3202 select count(*) from article where match(title) against('花田自助'); +----------+ | count(*) | +----------+ | 3202 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec) 结论

当mysql 某字段中有固定的stopword 分词（英文的空格符，中文的“,”"-"等），对该字段建立全文索引，能快速搜索出现某个关键词的相关记录信息，实现简单搜索引擎的效果

当mysql 某字段没有固定的stopword 分词，使用内置解析器ngram 可将字段值分成固定数量（ngram_token_size定义大小）的关键词快速进行搜索；当搜索的关键词的字符数量不等于ngram_token_size定义大小时，会出现与实际情况不一致的问题

全文索引能快速搜索，也存在维护索引的开销；字段长度越大，创建的全文索引也越大，会影响DML语句的吞吐量，可用专门的全文搜索引擎ES来做这件事

参考
InnoDB FULLTEXT Indexes

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