Mysql关系型数据库管理系统
MySQL是一个开放源码的小型关联式数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。
InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin，因为Latin是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在MySQL 5.7.6中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gram parser。
前言
其实全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不，从MySQL 5.7开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。
在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，
[mysqld] ngram_token_size=2
这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。
示例表结构：
CREATE TABLE articles ( id INTUNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY, titleVARCHAR(200), body TEXT, FULLTEXT (title,body) WITH PARSER ngram ) ENGINE=InnoDBCHARACTER SET utf8mb4;
示例数据，有6行记录。
mysql> select * from articles\G ***************************1. row *************************** id: 1 title: 数据库管理 body: 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 ***************************2. row *************************** id: 2 title: 数据库应用开发 body: 学习开发数据库应用程序 ***************************3. row *************************** id: 3 title: MySQL完全手册 body: 学习MySQL的一切 ***************************4. row *************************** id: 4 title: 数据库与事务处理 body: 系统的学习数据库的事务概论 ***************************5. row *************************** id: 5 title: NoSQL精髓 body: 学习了解各种非结构化数据库 ***************************6. row *************************** id: 6 title: SQL 语言详解 body: 详细了解如果使用各种SQL 6 rows inset (0.00 sec)
显式指定全文检索表源
mysql> SETGLOBAL innodb_ft_aux_table="new_feature/articles"; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。
mysql> SELECT *FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10; +------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ | WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION | +------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ | 中我 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28 | | 习m | 4 | 4 | 1 | 4 | 21 | | 习了 | 6 | 6 | 1 | 6 | 16 | | 习开 | 3 | 3 | 1 | 3 | 25 | | 习数 | 5 | 5 | 1 | 5 | 37 | | 了解 | 6 | 7 | 2 | 6 | 19 | | 了解 | 6 | 7 | 2 | 7 | 23 | | 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 12 | | 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 40 | | 何管 | 2 | 2 | 1 | 2 | 52 | +------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ 10 rows in set (0.00 sec)
这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。
接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。
一、自然语言模式下检索：
1、得到符合条件的个数，
mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles -> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURALLANGUAGE MODE); +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 4 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec)
2、得到匹配的比率，
mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS score FROM articles; +----+----------------------+ | id| score | +----+----------------------+ | 1 | 0.12403252720832825 | | 2 | 0.12403252720832825 | | 3 | 0 | | 4 | 0.12403252720832825 | | 5 | 0.062016263604164124| | 6 | 0 | +----+----------------------+ 6rows in set (0.00 sec)
二、布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：
1、匹配既有管理又有数据库的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) -> AGAINST ('+数据库 +管理' IN BOOLEAN MODE); +----+------------+--------------------------------------+ | id| title | body | +----+------------+--------------------------------------+ | 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 | +----+------------+--------------------------------------+ 1 rowin set (0.00 sec)
2、匹配有数据库，但是没有管理的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) -> AGAINST ('+数据库 -管理' IN BOOLEAN MODE); +----+------------------+----------------------------+ | id| title | body | +----+------------------+----------------------------+ | 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 | | 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 | | 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 | +----+------------------+----------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec)
3、匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) -> AGAINST ('>数据库 +MySQL' INBOOLEAN MODE); +----+---------------+-----------------+ | id| title | body | +----+---------------+-----------------+ | 3 | MySQL完全手册 |学习MySQL的一切 | +----+---------------+-----------------+ 1 rowin set (0.00 sec)
三、查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到，
mysql> SELECT * FROM articles -> WHERE MATCH (title,body) -> AGAINST ('数据库' WITH QUERY EXPANSION); +----+------------------+--------------------------------------+ | id| title | body | +----+------------------+--------------------------------------+ | 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 | | 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 | | 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 | | 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 | | 6 | SQL 语言详解 | 详细了解如果使用各种SQL | | 3 | MySQL完全手册 | 学习MySQL的一切 | +----+------------------+--------------------------------------+ 6 rows in set (0.01 sec)
当然，我这里只是功能演示，更多的性能测试，大家有兴趣可以进行详细测试。由于N-grm是中文检索常用的分词算法，已经在互联网大量使用，这次集成到MySQL中，想必效果上不会有太大的问题。
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