SQL Server 全文搜索功能介绍

sql server 的全文搜索(full-text search）是基于分词的文本检索功能，依赖于全文索引。全文索引不同于传统的平衡树（b-tree）索引和列存储索引，它是由数据表构成的，称作倒转索引（invert index），存储分词和行的唯一键的映射关系。倒转索引是在创建全文索引或更新全文索引时，由sql server自动创建和维护的。全文索引主要包含三种分析器：分词器（word breaker）、词干分析器（stemmer）和同义词分析器。全文索引中存储的数据是分词及其位置等信息，分词是基于特定语言的语法规则，按照特定的符号寻找词语的边界，把文本分解为“单词”，每一个单词叫做一个分词（term)；全文索引有时会提取分词的词干，把词干的多种派生形式存储为单一词干，这个过程叫做提取词干；根据用户提供的自定义同义词列表，把相关的单词转换为同义词，这个过程叫做提取同义词。

生成全文索引是把用户表中的文本数据进行分词（word breaker）和提取词干（stemmer），并转换同义词（thesaurus），过滤掉分词中的停用词（stopword），最后把处理之后的数据存储到全文索引中。把数据存储到全文数据的过程叫做填充（populate）或爬虫（crawl）进程，全文索引的更新方式可以手动填充，自动填充，或增量填充。

一，创建全文目录和唯一索引

创建全文索引之前，必须创建全文目录（full-text catalog），全文目录用于组织全文索引，是全文索引的容器。每一个全文索引必须属于一个全文目录。全文目录是个逻辑结构，跟数据库的架构（schema）相同，根据全文索引的存储位置无关。

create fulltext catalog catalog_test
as default;

为了创建全文索引，基础表上必须存在一个唯一的（unique）、单列的（single-column）、非空的（non-nullable）的索引，全文引擎使用该索引把基础表上的每行数据映射唯一索引键上，倒转索引存储的就是该索引键和分词之间的映射关系。

create unique index uidx_dblogid 
on [dbo].[databaselog]
([databaselogid]);

二，创建全文索引

每个表只能创建一个全文索引，创建全文索引时，必须考虑全文索引存储的文件组，全文索引关联的停用词列表，全文索引的更新方式，以及跟文本关联的语言，全文索引列必须是文本字段，例如：

create fulltext index 
on [dbo].[databaselog]
(
[tsql] language 1033
)
key index ui_dblogid
on (catalog_test,filegroup [primary]) 
with(change_tracking=off ,no population ,stoplist=system);

1，语言（language）

选项 language 是可选的，用于指定列级别的语言，该选项的值可以是语言的名称或lcid，如果没有指定language选项，那么使用sql server实例的默认语言。从系统视图 sys.fulltext_languages (transact-sql)中查看系统支持的语言及其对应的lcid 和名称。

2，全文目录（fulltext_catalog）

选项fulltext_catalog_name 用于指定全文索引的分组，

3，文件组（filegroup）

选项 filegroup filegroup_name 用于指定全文索引存储的文件组，如果没有指定文件组，那么全文索引和基础表存储在相同的文件组中。由于更新全文索引是io密集型操作，因此，为了更快的更新全文索引，最好把全文索引存储在不同于基础表的的物理硬盘或文件组上，以达到最大的io并发。

4，填充全文索引的方式

和普通的索引相同，当基础表数据更新时，全文索引必须自动更新，这是系统默认的行为，也可以配置手动更新全文索引，或者间隔特定的时间点自动更新全文索引。

选项change_tracking 用于指定跟全文索引列相关的数据更新（update，delete，或insert）是否需要同步到全文索引，
•change_tracking = manual ：手动更新
•change_tracking =auto：自动更新，默认设置，当基础表数据变化时，全文索引自动更新，
•change_tracking =off , no population：不更新，指定选项no population，表明在创建全文索引之后，sql server不会更新（populate）全文索引；如果未指定选项no population，在创建全文索引之后，sql server更新全文索引。

5，停用词（stoplist）

停用词（stopword）也称作噪音词，每一个全文索引都会关联一个停用词列表，默认情况下，全文索引关联的是系统停用词（system stoplist）。全文引擎把停用词从分词中删除，使全文索引不会包含停用词。

stoplist [ = ] { off | system | stoplist_name } 

三，填充全文索引

填充全文索引也叫做爬虫（crawl）进程，或填充（population）进程。由于创建或填充全文索引会消耗大量的系统（io、内存）资源，因此尽量选择在系统空闲时对全文索引进行填充。在创建全文索引时，通过指定选项 change_tracking= manual，或 change_tracking= off, no population，新建的全文索引不会立即填充，用户可以选择在系统空闲时，使用 alter fulltext index 语句执行填充操作。只有填充全文索引之后，全文索引才包含基础表的分词数据。

alter fulltext index 
on table_name
start { full | incremental | update } population;

更新全文索引有三种方式：

•full population：全部填充，从基础表中获取每一行，重新编入全文索引；
•incremental population：增量填充，前提是基础表中包含timestamp字段，从上一次填充之后，只把更新之后的数据编入全文索引；
•update population：更新填充，从上一次填充之后执行更新（insert、update、或delete）操作的数据行重新编入索引；

在创建全文索引时，如果指定change_tracking=auto   或   change_tracking=  off ， 那么新建的全文索引会立即开始填充进程。

四，使用 contains 谓词查询全文索引

如果想要在查询中使用全文索引，通常使用contains谓词来调用全文索引，实现比like关键字更复杂的文本匹配查询，而like关键字是模糊匹配，不会调用全文索引。

例如，利用contains谓词执行单个分词的完全匹配查询：

select [tsql] 
from [dbo].[databaselog] 
where contains([tsql], 'searchword', language 1033);

全文查询跟like相比，速度更快，支持的搜索功能更复杂，使用contains谓词，不仅能够执行分词的完全匹配或分词的前缀匹配查询，还能够执行基于词根的查询，基于自定义同义词的查询，基于距离和顺序的相邻分词查询。但是，和like 相比，contains谓词不能进行后缀匹配查询。

contains谓词返回的结果是布尔值，如果全文索引列中包含指定的关键字或查找模式（pattern），返回true；否则，返回false。

contains谓词支持word查询和短语查询，word是指单个分词，短语（phrase）是由多个word和间隔的空格组成的，对于短语，必须使用双引号，将多个word组成一个短语。

1，逻辑组合查询

使用and ，and not， 或 or 逻辑运算符 匹配多个word 或 多个phrase

contains(name, '"mountain" or "road" ')
contains(name, ' mountain or road ')

2，前缀查询

使用contains谓词进行前缀匹配，和like 'prefix%'功能相同，只不过contains谓词使用“*”作为通配符，“*”匹配0，1或多个字符，前缀匹配的写法是：'"prefix*"'，全文索引只能执行前缀匹配。

contains(name, ' "chain*" ')
contains(name, '"chain*" or "full*"')

3，查询同义词（thesaurus）或词干（stemmer）

stemmer（词干），例如，根据语法规程，英语的动词 根据数（单数，复数），人称，时态的不同而存在不同的变化形式，这些单词都是同源的。

contains(description, ' formsof (inflectional, ride) ')

thesaurus （同义词），需要导入xml进行配置，sql server 提供一个默认的thesaurus file，是empty的。如果在thesaurus file 配置“author”，“writer”，“journalist” 是同义词，在使用fulltext index查询时，只要满足任意一个同义词，都匹配成功。

contains(description, ' formsof (thesaurus, author) ')

4，距离查询

使用 near 函数，查询匹配相邻分词的数据行，near函数的定义如下，用于需要在查询模式中指定距离查询的查询模式：

near ( ( { <simple_term> | <prefix_term> } [ ,…n ] ) [, <maximum_distance> ] [, <match_order> ] ) 

例如：使用near 函数指定相邻分词的距离和匹配顺序，near((term1,term2，term3),5)表示任意两个term之间的距离不能超过5, near((term1,term2，term3),5,true)，表示任意两个term的距离不能超过5，并且按照 term1，term2，term3的顺序存在于字符串中。

--regardless of the intervening distance and regardless of order
contains(column_name, 'near(term1,"term3 term4")')
--searches for "aa" and "bb", in either order, within a maximum distance of five
contains(column_name, 'near((aa,bb),5)')
--in the specified order with regardless of the distance
contains(column_name, 'near ((monday, tuesday, wednesday), max, true)')

对于 near((term1,term2,term3),5,true)，term1 和 term5之间最多存在5个term，不包括内部的搜索分词，“term2”，例如：

contains(column_name, 'near((aa,bb,cc),5)')

这个查询会匹配下面的文本，注意，内部的搜索分词cc没有计算距离：

bb one two cc three four five aa

例如，在原文本中，分词bike和control的最大距离不能超过10，分词bike必须出现在分词control的前面：

contains(comments , 'near((bike,control), 10, true)')

sql server提供的全文搜索功能，比like关键字丰富，具备初级的全文搜索功能，速度快，维护简单，缺点是，全文搜索功能非常有限，在实际的开发中，可以配合开源的全文搜索引擎，例如，solr，elasticsearch等来开发功能更强大的全文搜索功能。

总结

以上所述是小编给大家介绍的sql server 全文搜索功能介绍，希望对大家有所帮助