MySQL 全文索引实现一个简单版搜索引擎
作者：Jia-Xin
cnblogs.com/YangJiaXin/p/11153579.html
前言
只有Innodb和myisam存储引擎能用全文索引（innodb支持全文索引是从mysql5.6开始的）
char、varchar、text类型字段能创建全文索引（fulltext index type）
全文索引的基于关键词的，如何区分不同的关键词了，就要用到分词（stopword）
英文单词用空格，逗号进行分词；中文分词不方便（一个句子不知道怎样区分不同的关键词）
内置分词解析器ngram支持中文，日文，韩文（将句子分成固定数字的短语）
当对表写入大量数据时，写入数据后再创建全文索引的速度更快（减少了维护索引的开销）
全文索引的原理的倒排索引（一种数据结构），一般利用关联数组，在辅助表中存储单词与文档中所在位置的映射
使用
用MATCH() … AGAINST 方式来进行搜索
match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串
查看默认的分词（以这些词来区分不同的关键词）；也可以自定义分词，以这些词来区分不同的关键词SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;
如
+-------+
| value |
+-------+
| a |
| about |
| an |
| are |
| as |
| at |
| be |
| by |
| com |
| de |
| en |
| for |
| from |
三种类型的全文搜索方式
natural language search（自然语言搜索）
通过MATCH AGAINST 传递某个特定的字符串来进行检，默认方式
boolean search（布尔搜索）
为检索的字符串增加操作符，如“+”表示必须包含，"-"不包含，"*" 表示通配符，即使传递的字符串较小或出现在停词中，也不会被过滤掉
query expansion search（查询扩展搜索）
搜索字符串用于执行自然语言搜索，然后，搜索返回的最相关行的单词被添加到搜索字符串，并且再次进行搜索，查询将返回来自第二个搜索的行
相关参数
配置相关参数
innodb_ft_min_token_size
默认3，表示最小3个字符作为一个关键词，增大该值可减少全文索引的大小
innodb_ft_max_token_size
默认84，表示最大84个字符作为一个关键词，限制该值可减少全文索引的大小
ngram_token_size
默认2，表示2个字符作为内置分词解析器的一个关键词，如对“abcd”建立全文索引，关键词为'ab'，'bc'，'cd'
当使用ngram分词解析器时，innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size 无效
注意 这三个参数均不可动态修改，修改了这些参数，需重启MySQL服务，并重新建立全文索引
测试innodb引擎使用全文索引
准备
1、目标
查询文章中是否含有某个关键词；一系列文章出现某个关键词的次数
查询文章的标题是否含有某个关键词
2、设置以下参数减少磁盘IO压力
SET GLOBAL sync_binlog=100;
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit=2;
3、导入1kw 数据进行测试全文索引
该数据来源网上搜索
https://pan.baidu.com/s/1aaB1R3bkBGZRMEx0o6T61w 提取码：60l7
4、某个文章表 的结构
CREATE TABLE `article` (
`id` bigint(10) NOT NULL,
`url` varchar(1024) CHARACTER SET latin1 NOT NULL DEFAULT '',
`title` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',
`source` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '真实来源',
`keywords` varchar(32) DEFAULT NULL,
`publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `title_idx` (`title`)
) ENGINE=InnoDB
使用myloader 多线程导入测试数据
-- 先把测试数据进行解压
tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz
time myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 3
5、导入数据后总数据量和数据文件、索引文件大小
SELECT COUNT(*) FROM `article`;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+
1 row in set (7.85 sec)
SELECT table_name, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size, CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS `db_size(G)`, AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() and table_name='article';
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| table_name | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time |
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
| article | 3,710.00M | 1,003.00M | 4.60G | 414 | 9388739 | 2019-07-05 15:31:37 |
+------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+
使用默认方式创建全文索引
1、该表已有关键词字段（对文章内容的简述），并以“,”作为分词符
select keywords from article limit 10;
+-------------------------------------------------+
| keywords |
+-------------------------------------------------+
| NULL |
| NULL |
| ,婚姻,爱情 |
| 发型,偏分,化妆,时尚 |
| 小A, |
| ,服装搭配,女性,时尚 |
| 漂亮,女性 |
| 情人节,东莞,女性 |
| 皮肤,护肤,护肤,食品营养,美容,养生 |
| 三里屯,北京,时尚 |
+-------------------------------------------------+
2、不建全文索引时搜索某个关键词
需要进行全表扫描
select count(*) from article where keywords like '%时尚%';
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 163 |
+----------+
1 row in set (7.56 sec)
3、对关键词字段创建全文索引（以 , 作为分词）
my.cnf配置文件中设置innodb_ft_min_token_size，并重启MySQL服务（最小两个字符作为一个关键词，默认三个字符作为一个关键词）
[mysqld]
innodb_ft_min_token_size=2
3.1 设置自定义stopwords（即分词）
USE mysql;
CREATE TABLE my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) ENGINE = INNODB;
INSERT INTO my_stopwords(VALUE) VALUE (',');
SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = 'mysql/my_stopwords';
~
SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN('innodb_ft_min_token_size','innodb_ft_server_stopword_table');
+---------------------------------+--------------------+
| Variable_name | Value |
+---------------------------------+--------------------+
| innodb_ft_min_token_size | 2 |
| innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords |
+---------------------------------+--------------------+
3.2 创建全文索引
alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);
* [ ] Query OK, 0 rows affected, 1 warning (1 min 27.92 sec)
* [ ] Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 1
3.3 剩余磁盘空间需足够，原表4.6G，剩余5.7G磁盘，添加全文索引也会失败
df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/vda1 7.8G 6.3G 1.2G 85% /
tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm
/dev/mapper/vg_opt-lvol0
19G 12G 5.7G 68% /datas
-- 会创建原表大小的临时文件
8.6K Jul 5 16:19 #sql-5250_3533.frm
4.4G Jul 5 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd
alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);
ERROR 1114 (HY000): The table 'article' is full
3.4 利用创建的全文索引进行查询某个关键词出现的次数
查询响应时间有了很大的提升，只需0.05s；使用where keywords like '%时尚%' 需要7.56s。推荐阅读：MySQL性能优化实践（很全面，值得收藏）
select count(*) from article where match(keywords) against('%时尚%');
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 163 |
+----------+
1 row in set (0.05 sec)
3.5 如需同时完全匹配多个关键词，用布尔全文搜索
表示完全匹配 "三里屯,北京" 的记录数
select count(*) from article where match(keywords) against('+三里屯,北京' in boolean mode);
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 1 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)
表示匹配“三里屯” 或者 “北京”的记录数
select count(*) from article where match(keywords) against('三里屯,北京');
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 8 |
+----------+
1 row in set (0.06 sec)
3.6 创建全文索引后，会创建一些其它文件
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_1.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_2.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_4.ibd
128K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_5.ibd
256K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd
96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd
前6个表示倒排索引（辅助索引表）
第7，8个表示包含已删除文档的文档ID（DOC_ID），其数据当前正在从全文索引中删除
第9个表示FULLTEXT索引内部状态的信息
第10，11个表示包含已删除但尚未从全文索引中删除其数据的文档
使用ngram分词解析器创建全文索引
1、对title字段建立全文索引（该字段没有固定的stopwords 分词，使用ngram分词解析器）
需先在my.cnf 配置文件中设置ngram_token_size（默认为2，2个字符作为ngram 的关键词），并重启mysql服务
这里使用默认的 2
select title from article limit 10;
+------------------------------------------------------------------------------+
| title |
+------------------------------------------------------------------------------+
| worth IT |
|Launchpad 江南皮革厂小show |
|Raw 幕后罕见一刻 “疯子”被抬回后台 |
|Raw:公子大骂老爸你就是个绿茶 公子以一打四 |
|四组30平米精装小户型，海量图片，附户型图 |
|夜店女王性感烟熏猫眼妆 |
|大秀哥重摔“巨石”强森 |
|少女时代 崔秀英 服饰科普 林允儿 黄美英 金泰妍 郑秀晶 |
|德阳户外踏青，花田自助烧烤 |
+------------------------------------------------------------------------------+
2、对title字段创建全文索引
alter table article add fulltext index ft_index_title(title) with parser ngram;
Query OK, 0 rows affected (3 min 29.22 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
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
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-fulltext-index.html
END
Java面试题专栏
【51期】一道阿里面试题：说说你知道的关于BeanFactory和FactoryBean的区别
【53期】面试官：谈一下数据库分库分表之后，你是如何解决事务问题？
【54期】Java序列化三连问，是什么？为什么需要？如何实现？
【55期】面试中经常被问到Java引用类型原理，带你深入剖析
【56期】你说你熟悉并发编程，那么你说说Java锁有哪些种类，以及区别
【59期】MySQL索引是如何提高查询效率的呢？（MySQL面试第二弹）
【60期】事务隔离级别中的可重复读能防幻读吗?（MySQL面试第三弹）
欢迎长按下图关注公众号后端技术精选
上一篇： hive on spark