一、數(shù)據(jù)庫索引介紹
索引是一種特殊的文件(MySql數(shù)據(jù)表上的索引是表空間的一個組成部分)，它們包含著對數(shù)據(jù)表里所有記錄的引用指針，直接在索引中查找符合條件的選項，加快數(shù)據(jù)庫的查詢速度，而不是一行一行去遍歷數(shù)據(jù)后才選擇出符合條件的。如果沒有索引，執(zhí)行查詢時MySQL必須從第一個記錄開始掃描整個表的所有記錄，直至找到符合要求的記錄。表里面的記錄數(shù)量越多，這個操作的代價就越高。如果作為搜索條件的列上已經(jīng)創(chuàng)建了索引，MySQL無需掃描任何記錄即可迅速得到目標(biāo)記錄所在的位置。
索引的本質(zhì)是什么？索引有什么優(yōu)點(diǎn)，缺點(diǎn)是什么？
索引是幫助MySQL高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，索引的本質(zhì)是一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
在數(shù)據(jù)之外，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)還可以維護(hù)滿足特定查找算法的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以某種方式指向真實(shí)數(shù)據(jù)，這樣就可以在這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)上實(shí)現(xiàn)高級查找算法，這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)就是索引。
優(yōu)點(diǎn)：
1、提高數(shù)據(jù)檢索效率，降低數(shù)據(jù)庫的IO成本；
2、通過索引對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，降低了數(shù)據(jù)排序的成本，降低了CPU的利用率；
缺點(diǎn)：
1、索引實(shí)際上也是一張表，索引會占用一定的存儲空間；
2、更新數(shù)據(jù)表的數(shù)據(jù)時，需要同時維護(hù)索引表，因此，會降低insert、update、delete的速度；
二、MySQL索引類型包括哪些？
1、普通索引
這是最基本的索引，它沒有任何限制。它有以下幾種創(chuàng)建方式：
◆ 創(chuàng)建索引
CREATE INDEX indexName ON mytable(username(length));
如果是CHAR，VARCHAR類型，length可以小于字段實(shí)際長度；如果是BLOB和TEXT類型，必須指定 length，下同。
◆ 修改表結(jié)構(gòu)
ALTER mytable ADD INDEX [indexName] ON (username(length))
◆ 創(chuàng)建表的時候直接指定
CREATE TABLE mytable(?
ID INT NOT NULL,?
username VARCHAR(16) NOT NULL,?
INDEX [indexName] (username(length))?
);?
刪除索引的語法：
DROP INDEX [indexName] ON mytable;
2、唯一索引
它與前面的普通索引類似，不同的就是：索引列的值必須唯一，但允許有空值。如果是組合索引，則列值的組合必須唯一。它有以下幾種創(chuàng)建方式：
◆創(chuàng)建索引
CREATE UNIQUE INDEX indexName ON mytable(username(length))
◆修改表結(jié)構(gòu)
ALTER mytable ADD UNIQUE [indexName] ON (username(length))
◆創(chuàng)建表的時候直接指定
CREATE TABLE mytable(?
ID INT NOT NULL,?
username VARCHAR(16) NOT NULL,?
UNIQUE [indexName] (username(length))?
);?
3、主鍵索引
它是一種特殊的唯一索引，不允許有空值。一般是在建表的時候同時創(chuàng)建主鍵索引：
CREATE TABLE mytable(?
ID INT NOT NULL,?
username VARCHAR(16) NOT NULL,?
PRIMARY KEY(ID)?
);?
當(dāng)然也可以用 ALTER 命令。記?。阂粋€表只能有一個主鍵。
4、組合索引
為了形象地對比單列索引和組合索引，為表添加多個字段：
CREATE TABLE mytable(?
ID INT NOT NULL,?
username VARCHAR(16) NOT NULL,?
city VARCHAR(50) NOT NULL,?
age INT NOT NULL
);?
為了進(jìn)一步榨取MySQL的效率，就要考慮建立組合索引。就是將 name, city, age建到一個索引里：
ALTER TABLE mytable ADD INDEX name_city_age (name(10),city,age);
建表時，usernname長度為 16，這里用 10。這是因為一般情況下名字的長度不會超過10，這樣會加速索引查詢速度，還會減少索引文件的大小，提高INSERT的更新速度。
如果分別在 usernname，city，age上建立單列索引，讓該表有3個單列索引，查詢時和上述的組合索引效率也會大不一樣，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于我們的組合索引。雖然此時有了三個索引，但MySQL只能用到其中的那個它認(rèn)為似乎是最有效率的單列索引。
建立這樣的組合索引，其實(shí)是相當(dāng)于分別建立了下面三組組合索引：
usernname,city,age?
usernname,city?
usernname?
為什么沒有 city，age這樣的組合索引呢？這是因為MySQL組合索引“最左前綴”的結(jié)果。簡單的理解就是只從最左面的開始組合。并不是只要包含這三列的查詢都會用到該組合索引，下面的幾個SQL就會用到這個組合索引：
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin" AND city="鄭州"
SELECT * FROM mytable WHREE username="admin"
而下面幾個則不會用到：
SELECT * FROM mytable WHREE age=20 AND city="鄭州"
SELECT * FROM mytable WHREE city="鄭州"
三、 InnoDB存儲索引
在數(shù)據(jù)庫中，如果索引太多，應(yīng)用程序的性能可能會受到影響；如果索引太少，又會對查詢性能產(chǎn)生影響。所以，我們要追求兩者的一個平衡點(diǎn)，足夠多的索引帶來查詢性能提高，又不因為索引過多導(dǎo)致修改數(shù)據(jù)等操作時負(fù)載過高。
InnoDB支持3種常見索引：
● 哈希索引
● B+ 樹索引
● 全文索引
我們接下來要詳細(xì)講解的就是B+ 樹索引和全文索引。
哈希索引
學(xué)習(xí)哈希索引之前，我們先了解一些基礎(chǔ)的知識：哈希算法。哈希算法是一種常用的算法，時間復(fù)雜度為O(1)。它不僅應(yīng)用在索引上，各個數(shù)據(jù)庫應(yīng)用中也都會使用。
哈希表
哈希表（Hash Table）也稱散列表，由直接尋址表改進(jìn)而來。
在該表中U表示關(guān)鍵字全集，K表示實(shí)際存在的關(guān)鍵字，右邊的數(shù)組（哈希表）表示在內(nèi)存中可以直接尋址的連續(xù)空間，哈希表中每個插槽關(guān)聯(lián)的單向鏈表中存儲實(shí)際數(shù)據(jù)的真實(shí)地址。
如果右邊的數(shù)組直接使用直接尋址表，那么對于每一個關(guān)鍵字K都會存在一個h[K]且不重復(fù)，這樣存在一些問題，如果U數(shù)據(jù)量過大，那么對于計算機(jī)的可用容量來說有點(diǎn)不實(shí)際。而如果集合K占比U的比例過小，則分配的大部分空間都要浪費(fèi)。
因此我們使用哈希表，我們通過一些函數(shù)h(k)來確定映射關(guān)系，這樣讓離散的數(shù)據(jù)盡可能均勻分布的利用數(shù)組中的插槽，但會有一個問題，多個關(guān)鍵字映射到同一個插槽中，這種情況稱為碰撞（collision），數(shù)據(jù)庫中采用最簡單的解決方案：鏈接法（chaining）。也就是每個插槽存儲一個單項鏈表，所有碰撞的元素會依次形成鏈表中的一個結(jié)點(diǎn)，如果不存在，則鏈表指向為NULL。
而使用的函數(shù)h(k)成為哈希函數(shù)，它必須能夠很好的進(jìn)行散列。最好能夠避免碰撞或者達(dá)到最小碰撞。一般為了更好的處理哈希的關(guān)鍵字，我們會將其轉(zhuǎn)換為自然數(shù)，然后通過除法散列、乘法散列或者全域散列來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫一般使用除法散列，即當(dāng)有m個插槽時，我們對每個關(guān)鍵字k進(jìn)行對m的取模：h(k) = k % m。
InnoDB存儲引擎中的哈希算法
InnoDB存儲引擎使用哈希算法來查找字典，沖突機(jī)制采用鏈表，哈希函數(shù)采用除法散列。對于緩沖池的哈希表，在緩存池中的每頁都有一個chain指針，指向相同哈希值的頁。對于除法散列，m的值為略大于2倍緩沖池頁數(shù)量的質(zhì)數(shù)。如當(dāng)前innodb_buffer_pool_size大小為10M，則共有640個16KB的頁，需要分配1280個插槽，而略大于的質(zhì)數(shù)為1399，因此會分配1399個槽的哈希表，用來哈希查詢緩沖池中的頁。
而對于將每個頁轉(zhuǎn)換為自然數(shù)，每個表空間都有一個space_id，用戶要查詢的是空間中某個連續(xù)的16KB的頁，即偏移量（offset），InnoDB將space_id左移20位，再加上space_id和offset，即K=space_id<<20+space_id+offset，然后使用除法散列到各個槽中。
自適應(yīng)哈希索引
自適應(yīng)哈希索引采用上面的哈希表實(shí)現(xiàn)，屬于數(shù)據(jù)庫內(nèi)部機(jī)制，DBA不能干預(yù)。它只對字典類型的查找非?？焖?，而對范圍查找等卻無能為力，如：
select * from t where f='100'；
我們可以查看自適應(yīng)哈希索引的使用情況：
mysql> show engine innodb status\G;
*************************** 1. row ***************************
? Type: InnoDB
? Name:
Status:
=====================================
2019-05-13 23:32:21 7f4875947700 INNODB MONITOR OUTPUT
=====================================
Per second averages calculated from the last 32 seconds
...
-------------------------------------
INSERT BUFFER AND ADAPTIVE HASH INDEX
-------------------------------------
Ibuf: size 1, free list len 1226, seg size 1228, 0 merges
merged operations:
insert 0, delete mark 0, delete 0
discarded operations:
insert 0, delete mark 0, delete 0
Hash table size 276671, node heap has 1288 buffer(s)
0.16 hash searches/s, 16.97 non-hash searches/s
我們可以看到自適應(yīng)哈希的使用情況，可以通過最后一行的hash searches/non-hash searches來判斷使用哈希索引的效率。
我們可以使用innodb_adaptive_hash_index參數(shù)來禁用或啟用此特性，默認(rèn)開啟。
B+ 樹索引
B+ 樹索引是目前關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中查找最為常用和有效的索引，其構(gòu)造類似于二叉樹，根據(jù)鍵值對快速找到數(shù)據(jù)。B+ 樹（balance+ tree）由B樹（banlance tree 平衡二叉樹）和索引順序訪問方法（ISAM: Index Sequence Access Method）演化而來，這幾個都是經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而MyISAM引擎最初也是參考ISAM數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計的。
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
想要了解B+ 樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們先了解一些基礎(chǔ)的知識。
（1）二分查找法
又稱為折半查找法，指的是將數(shù)據(jù)順序排列，通過每次和中間值比較，跳躍式查找，每次縮減一半的范圍，快速找到目標(biāo)的算法。其算法復(fù)雜度為log2(n)，比順序查找要快上一些。
如圖所示，從有序列表中查找48，只需要3步：
詳細(xì)的算法可以參考二分查找算法。
（2）二叉查找樹
二叉查找樹的定義是在一個二叉樹中，左子樹的值總是小于根鍵值，根鍵值總是小于右子樹的值。在我們查找時，每次都從根開始查找，根據(jù)比較的結(jié)果來判斷繼續(xù)查找左子樹還是右子樹。其查找的方法非常類似于二分查找法。
（3）平衡二叉樹
二叉查找樹的定義非常寬泛，可以任意構(gòu)造，但是在極端情況下查詢的效率和順序查找一樣，如只有左子樹的二叉查找樹。
若想構(gòu)造一個性能最大的二叉查找樹，就需要該樹是平衡的，即平衡二叉樹（由于其發(fā)明者為G. M. Adelson-Velsky 和 Evgenii Landis，又被稱為AVL樹）。其定義為必須滿足任何節(jié)點(diǎn)的兩個子樹的高度最大差為1的二叉查找樹。平衡二叉樹相對結(jié)構(gòu)較優(yōu)，而最好的性能需要建立一個最優(yōu)二叉樹，但由于維護(hù)該樹代價高，因此一般平衡二叉樹即可。
平衡二叉樹查詢速度很快，但在樹發(fā)生變更時，需要通過一次或多次左旋和右旋來達(dá)到樹新的平衡。這里不發(fā)散講。
B+ 樹
了解了基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，我們來看下B+ 樹的實(shí)現(xiàn)，其定義十分復(fù)雜，簡單來說就是在B樹上增加規(guī)定：
1、葉子結(jié)點(diǎn)存數(shù)據(jù)，非葉子結(jié)點(diǎn)存指針
2、所有葉子結(jié)點(diǎn)從左到右用雙向鏈表記錄
目標(biāo)是為磁盤或其他直接存取輔助設(shè)備設(shè)計的一種平衡查找樹。在該樹中，所有的記錄都按鍵值的大小放在同一層的葉子節(jié)點(diǎn)上，各葉子節(jié)點(diǎn)之間有指針進(jìn)行連接（非連續(xù)存儲），形成一個雙向鏈表。索引節(jié)點(diǎn)按照平衡樹的方式構(gòu)造，并存在指針指向具體的葉子節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行快速查找。
下面的B+ 樹為數(shù)據(jù)較少時，此時高度為2，每頁固定存放4條記錄，扇出固定為5（圖上灰色部分）。葉子節(jié)點(diǎn)存放多條數(shù)據(jù)，是為了降低樹的高度，進(jìn)行快速查找。
當(dāng)我們插入28、70、95 3條數(shù)據(jù)后，B+ 樹由于數(shù)據(jù)滿了，需要進(jìn)行頁的拆分。此時高度變?yōu)?，每頁依然是4條記錄，雙向鏈表未畫出但是依然是存在的，現(xiàn)在可以看出來是一個平衡二叉樹的雛形了。
InnoDB的B+ 樹索引
InnoDB的B+ 樹索引的特點(diǎn)是高扇出性，因此一般樹的高度為2~4層，這樣我們在查找一條記錄時只用I/O 2~4次。當(dāng)前機(jī)械硬盤每秒至少100次I/O/s，因此查詢時間只需0.02~0.04s。
數(shù)據(jù)庫中的B+ 樹索引分為聚集索引（clustered index）和輔助索引（secondary index）。它們的區(qū)別是葉子節(jié)點(diǎn)存放的是否為一整行的完整數(shù)據(jù)。
聚集索引
聚集索引就是按照每張表的主鍵（唯一）構(gòu)造一棵B+ 樹，同時葉子節(jié)點(diǎn)存放整行的完整數(shù)據(jù)，因此將葉子節(jié)點(diǎn)稱為數(shù)據(jù)頁。由于定義了數(shù)據(jù)的邏輯順序，聚集索引也能快速的進(jìn)行范圍類型的查詢。
聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)按照邏輯順序連續(xù)存儲，葉子節(jié)點(diǎn)內(nèi)部物理上連續(xù)存儲，作為最小單元，葉子節(jié)點(diǎn)間通過雙向指針連接，物理存儲上不連續(xù)，邏輯存儲上連續(xù)。
聚集索引能夠針對主鍵進(jìn)行快速的排序查找和范圍查找，由于是雙向鏈表，因此在逆序查找時也非?？臁?/p>
我們可以通過explain命令來分析MySQL數(shù)據(jù)庫的執(zhí)行計劃：
# 查看表的定義，可以看到id為主鍵，name為普通列
mysql> show create table dimensionsConf;
| Table? ? ? ? ? | Create Table? ?
| dimensionsConf | CREATE TABLE `dimensionsConf` (
? `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
? `name` varchar(20) DEFAULT NULL,
? `remark` varchar(1024) NOT NULL,
? PRIMARY KEY (`id`),
? FULLTEXT KEY `fullindex_remark` (`remark`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=178 DEFAULT CHARSET=utf8 |
1 row in set (0.00 sec)
# 先測試一個非主鍵的name屬性排序并查找，可以看到?jīng)]有使用到任何索引，且需要filesort（文件排序），這里的rows為輸出行數(shù)的預(yù)估值
mysql> explain select * from dimensionsConf order by name limit 10\G;
*************************** 1. row ***************************
? ? ? ? ? id: 1
? select_type: SIMPLE
? ? ? ? table: dimensionsConf
? ? ? ? type: ALL
possible_keys: NULL
? ? ? ? ? key: NULL
? ? ? key_len: NULL
? ? ? ? ? ref: NULL
? ? ? ? rows: 57
? ? ? ? Extra: Using filesort
1 row in set (0.00 sec)
# 再測試主鍵id的排序并查找，此時使用主鍵索引，在執(zhí)行計劃中沒有了filesort操作，這就是聚集索引帶來的優(yōu)化
mysql> explain select * from dimensionsConf order by id limit 10\G;
*************************** 1. row ***************************
? ? ? ? ? id: 1
? select_type: SIMPLE
? ? ? ? table: dimensionsConf
? ? ? ? type: index
possible_keys: NULL
? ? ? ? ? key: PRIMARY
? ? ? key_len: 4
? ? ? ? ? ref: NULL
? ? ? ? rows: 10
? ? ? ? Extra: NULL
1 row in set (0.00 sec)
# 再查找根據(jù)主鍵id的范圍查找，此時直接根據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)的上層節(jié)點(diǎn)就可以快速得到范圍，然后讀取數(shù)據(jù)
mysql> explain select * from dimensionsConf where id>10 and id<10000\G;
*************************** 1. row ***************************
? ? ? ? ? id: 1
? select_type: SIMPLE
? ? ? ? table: dimensionsConf
? ? ? ? type: range
possible_keys: PRIMARY
? ? ? ? ? key: PRIMARY
? ? ? key_len: 4
? ? ? ? ? ref: NULL
? ? ? ? rows: 56
? ? ? ? Extra: Using where
1 row in set (0.00 sec)
輔助索引
輔助索引又稱非聚集索引，其葉子節(jié)點(diǎn)不包含行記錄的全部數(shù)據(jù)，而是包含一個書簽（bookmark），該書簽指向?qū)?yīng)行數(shù)據(jù)的聚集索引，告訴InnoDB存儲引擎去哪里查找具體的行數(shù)據(jù)。輔助索引與聚集索引的關(guān)系就是結(jié)構(gòu)相似、獨(dú)立存在，但輔助索引查找非索引數(shù)據(jù)需要依賴于聚集索引來查找。
全文索引
我們通過B+ 樹索引可以進(jìn)行前綴查找，如：
select * from blog where content like 'xxx%';
只要為content列添加了B+ 樹索引（聚集索引或輔助索引），就可快速查詢。但在更多情況下，我們在博客或搜索引擎中需要查詢的是某個單詞，而不是某個單詞開頭，如：
select * from blog where content like '%xxx%';
此時如果使用B+ 樹索引依然是全表掃描，而全文檢索（Full-Text Search）就是將整本書或文章內(nèi)任意內(nèi)容檢索出來的技術(shù)。
倒排索引
全文索引通常使用倒排索引（inverted index）來實(shí)現(xiàn)，倒排索引和B+ 樹索引都是一種索引結(jié)構(gòu)，它需要將分詞（word）存儲在一個輔助表（Auxiliary Table）中，為了提高全文檢索的并行性能，共有6張輔助表。輔助表中存儲了單詞和單詞在各行記錄中位置的映射關(guān)系。它分為兩種：
inverted file index（倒排文件索引），表現(xiàn)為{單詞，單詞所在文檔ID}
full inverted index（詳細(xì)倒排索引），表現(xiàn)為{單詞，(單詞所在文檔ID, 文檔中的位置)}
對于這樣的一個數(shù)據(jù)表：
倒排文件索引類型的輔助表存儲為：
詳細(xì)倒排索引類型的輔助表存儲為，占用更多空間，也更好的定位數(shù)據(jù)，比提供更多的搜索特性：
全文檢索索引緩存
輔助表是存在與磁盤上的持久化的表，由于磁盤I/O比較慢，因此提供FTS Index Cache（全文檢索索引緩存）來提高性能。FTS Index Cache是一個紅黑樹結(jié)構(gòu)，根據(jù)（word, list）排序，在有數(shù)據(jù)插入時，索引先更新到緩存中，而后InnoDB存儲引擎會批量進(jìn)行更新到輔助表中。
當(dāng)數(shù)據(jù)庫宕機(jī)時，尚未落盤的索引緩存數(shù)據(jù)會自動讀取并存儲，配置參數(shù)innodb_ft_cache_size控制緩存的大小，默認(rèn)為32M，提高該值，可以提高全文檢索的性能，但在故障時，需要更久的時間恢復(fù)。
在刪除數(shù)據(jù)時，InnoDB不會刪除索引數(shù)據(jù)，而是保存在DELETED輔助表中，因此一段時間后，索引會變得非常大，可以通過optimize table命令手動刪除無效索引記錄。如果需要刪除的內(nèi)容非常多，會影響應(yīng)用程序的可用性，參數(shù)innodb_ft_num_word_optimize控制每次刪除的分詞數(shù)量，默認(rèn)為2000，用戶可以調(diào)整該參數(shù)來控制刪除幅度。
全文檢索限制
全文檢索存在一個黑名單列表（stopword list），該列表中的詞不需要進(jìn)行索引分詞，默認(rèn)共有36個，如the單詞。你可以自行調(diào)整：
mysql> select * from information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;
+-------+
| value |
+-------+
| a? ? |
| about |
| an? ? |
| are? |
| as? ? |
| at? ? |
| be? ? |
| by? ? |
| com? |
| de? ? |
| en? ? |
| for? |
| from? |
| how? |
| i? ? |
| in? ? |
| is? ? |
| it? ? |
| la? ? |
| of? ? |
| on? ? |
| or? ? |
| that? |
| the? |
| this? |
| to? ? |
| was? |
| what? |
| when? |
| where |
| who? |
| will? |
| with? |
| und? |
| the? |
| www? |
+-------+
36 rows in set (0.00 sec)
其他限制還有：
● 每張表只能有一個全文檢索索引
● 多列組合的全文檢索索引必須使用相同的字符集和字符序，不了解的可以參考MySQL亂碼的原因和設(shè)置UTF8數(shù)據(jù)格式
● 不支持沒有單詞界定符（delimiter）的語言，如中文、日語、韓語等
全文檢索
我們創(chuàng)建一個全文索引：
mysql> create fulltext index fullindex_remark on dimensionsConf(remark);
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.39 sec)
Records: 0? Duplicates: 0? Warnings: 1
mysql> show warnings;
+---------+------+--------------------------------------------------+
| Level? | Code | Message? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? |
+---------+------+--------------------------------------------------+
| Warning |? 124 | InnoDB rebuilding table to add column FTS_DOC_ID |
+---------+------+--------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
全文檢索有兩種方法：
● 自然語言（Natural Language），默認(rèn)方法，可省略：（IN NATURAL LANGUAE MODE）
● 布爾模式（Boolean Mode）：（IN BOOLEAN MODE）
自然語言還支持一種擴(kuò)展模式，后面加上：（WITH QUERY EXPANSION）。
其語法為MATCH()...AGAINST()，MATCH指定被查詢的列，AGAINST指定何種方法查詢。
自然語言檢索
mysql> select remark from dimensionsConf where remark like '%baby%';
+-------------------+
| remark? ? ? ? ? ? |
+-------------------+
| a baby like panda |
| a baby like panda |
+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> select remark from dimensionsConf where match(remark) against('baby' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
+-------------------+
| remark? ? ? ? ? ? |
+-------------------+
| a baby like panda |
| a baby like panda |
+-------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
# 查看下執(zhí)行計劃，使用了全文索引排序
mysql> explain select * from dimensionsConf where match(remark) against('baby');
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
| id | select_type | table? ? ? ? ? | type? ? | possible_keys? ? | key? ? ? ? ? ? ? | key_len | ref? | rows | Extra? ? ? |
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
|? 1 | SIMPLE? ? ? | dimensionsConf | fulltext | fullindex_remark | fullindex_remark | 0? ? ? | NULL |? ? 1 | Using where |
+----+-------------+----------------+----------+------------------+------------------+---------+------+------+-------------+
1 row in set (0.00 sec)
我們也可以查看各行數(shù)據(jù)的相關(guān)性，是一個非負(fù)的浮點(diǎn)數(shù)，0代表沒有相關(guān)性：
mysql> select id,remark,match(remark) against('baby') as relevance from dimensionsConf;
+-----+-----------------------+--------------------+
| id? | remark? ? ? ? ? ? ? ? | relevance? ? ? ? ? |
+-----+-----------------------+--------------------+
| 106 | c? ? ? ? ? ? ? ? ? ? |? ? ? ? ? ? ? ? ? 0 |
| 111 | 運(yùn)營商? ? ? ? ? ? |? ? ? ? ? ? ? ? ? 0 |
| 115 | a baby like panda? ? | 2.1165735721588135 |
| 116 | a baby like panda? ? | 2.1165735721588135 |
+-----+-----------------------+--------------------+
4 rows in set (0.01 sec)
布爾模式檢索
MySQL也允許用修飾符來進(jìn)行全文檢索，其中特殊字符會有特殊含義：
● +: 該word必須存在
● -: 該word必須排除
● （no operator）: 該word可選，如果出現(xiàn)，相關(guān)性更高
● @distance: 查詢的多個單詞必須在指定范圍之內(nèi)
● >: 出現(xiàn)該單詞時增加相關(guān)性
● <: 出現(xiàn)該單詞時降低相關(guān)性
● ~: 出現(xiàn)該單詞時相關(guān)性為負(fù)
● *: 以該單詞開頭的單詞
● ": 表示短語
# 代表必須有a baby短語，不能有man，可以有l(wèi)ik開頭的單詞，可以有panda，
select remark from dimensionsConf where match(remark) against('+"a baby" -man lik* panda' IN BOOLEAN MODE);
擴(kuò)展查詢
當(dāng)查詢的關(guān)鍵字太短或不夠清晰時，需要用隱含知識來進(jìn)行檢索，如database關(guān)聯(lián)的MySQL/DB2等。但這個我并沒太明白怎么使用，后續(xù)補(bǔ)充吧。
類似的使用是：
select * from articles where match(title,body) against('database' with query expansion);
如果任何問題或者建議，歡迎留言交流。
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