程式設計師必備介面測試偵錯工具：

模糊查詢，如查詢姓名包含」曉「的使用者，常見的寫法為 like "%曉%"，MySQL裡面他會全表掃描，資料量少還好，全表掃描也很快，隨著資料增加會變慢，上ES又很重。本篇文章就來給大家介紹like模糊匹配查詢慢解決之道——MySQL全文索引。

需求

需要模糊匹配查詢一個單詞

select * from t_phrase where LOCATE('昌',phrase) = 0;

select * from t_chinese_phrase where instr(phrase,'昌') > 0;

select * from t_chinese_phrase where phrase like '%昌%'

explain一下看看執行計劃

由explain的結果可知，雖然我們給phrase建了索引，但是查詢的時候，索引是失效的。

原因： mysql的索引是B+樹結構，InnoDB在模糊查詢資料時使用 "%xx" 會導致索引失效（此處就不展開講了）

從查詢時長上來看，花費時間：90ms

目前資料量：93230（9.3W）已經需要90ms，這個時間不太能接受，假如資料量增加，這個時間會不斷增長。

解決方案：

資料量不大的情況下，使用mysql的全文索引；
資料量比較大或者mysql的全文索引不達預期的情況下，可以考慮使用ES

下面主要是MySQL的全文索引相關.

全文索引介紹

1、發展歷史

舊版的MySQL的全文索引只能用在MyISAM儲存引擎的char、varchar和text的欄位上。
MySQL5.6.24上InnoDB引擎也加入了全文索引。

2、全文索引

全文檢索（Full-Text Search） 是將儲存於資料庫中的整本書或整篇文章中的任意內容資訊查詢出來的技術。它可以根據需要獲得全文中有關章、節、段、詞等資訊，也可以進行各種統計和分析

3、建立全文索引

若需對大量資料設定全文索引，建議先新增資料再建立索引。

1、建立表時建立全文索引

create table 表名(
欄位名1,
欄位名2,
欄位名3,
欄位名4,
FULLTEXT full_index_name (欄位名)
)ENGINE=InnoDB;
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2、為已有表新增全文索引

create fulltext index 索引名稱 on 表名(欄位名)；

eg:

create table t_word
(
    id        int unsigned auto_increment comment '自增id' primary key,
    uid       char(32)     not null comment '32位元唯一id',
    word      varchar(256) null comment '英文單詞',
    translate varchar(256) null
);

create fulltext index full_idx_translate
    on t_word (translate);

create fulltext index full_idx_word
    on t_word (word);

INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (1, '9d592499c65648b0a9519206688ef3f9', 'lion', '獅子');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (2, 'ce26ac4239514bc6af481bcb1d9b67df', 'panda', '熊貓');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (3, 'a7d6042853c44904b68275daafb44702', 'tiger', '老虎');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (4, 'f13bd0a8ecea44fc9ade1625eeb4cc3c', 'goat', '山羊');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (5, '27d5cbfc93a046388d712085e567474f', 'sheep', '綿羊');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (6, 'ed35df138cf348aa937781be8ee21cbf', 'lamb', '羊羔');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (7, 'fba5861d9527440990276e999f47ef8f', 'buffalo', '水牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (8, '3a72e76f210841b1939fff0d3d721375', 'bull', '公牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (9, '272e0b28ea7a48248a86f17533bf9943', 'cow', '母牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (10, '47127adface54e418e4c1b9980af6d16', 'calf', '小牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (11, '10592499c65648b0a9519206688ef3f9', 'little lion', '小獅子');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (12, '1bf095110b634a01bee5b31c5ee7ee0c', 'little cow', '母牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (13, '4813e588cde54c30bd65bfdbb243ad1f', 'little calf', '小小牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (14, '5e377e281ad344048b6938a638b78ccb', 'little bull', '小公牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (15, '2855ad0da2964c7682c178eb8271f13d', 'little buffalo', '小水牛');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (16, '72f24c9a77644d57a36f3bdf2b8116b0', 'little lamb', '小羊羔');
INSERT INTO t_word (id, uid, word, translate) VALUES (17, '2d592499c65648b0a9519206688ef3f9', 'I''m a big lion', '我是一隻大獅子');
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3、刪除全文索引

alter table 表名 drop index 索引名;

4、全文索引使用

語法

MATCH(col1,col2,...) AGAINST(expr[search_modifier])
search_modifier:
{
    IN NATURAL LANGUAGE MODE
    | IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION
    | IN BOOLEAN MODE
    | WITH QUERY EXPANSION
}
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4.1 IN NATURAL LANGUAGE MODE

自然語言模式是MySQL 預設的全文檢索模式。自然語言模式不能使用操作符，不能指定關鍵詞必須出現或者必須不能出現等複雜查詢。

// 預設是使用 in natural language mode
select * from t_word where match(word) against ('lion');
// 或者 顯示寫
select * from t_word where match(word) against ('lion' in natural language mode);
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結果如下：

4.2 IN BOOLEAN MODE

BOOLEAN模式可以使用操作符，可以支援指定關鍵詞必須出現或者必須不能出現或者關鍵詞的權重高還是低等複雜查詢。推薦使用boolean模式

操作者	描述
為空	預設，包含該詞
+	包括，這個詞必須存在。
-	排除，詞不得出現。
>(大於號)	包括，並提高排名值,查詢的結果會靠前
<	包括，並降低排名值，查詢的結果會靠後
()	將單詞分組為子表示式（允許將它們作為一組包括在內，排除在外，排名等等）。
〜	否定單詞的排名值。
*	萬用字元在這個詞的結尾。
「」	定義短語（與單個單詞列表相對，整個短語匹配以包含或排除）。

範例：

// 預設是使用 in natural language mode
select * from t_word where match(word) against ('lion');
// 或者 顯示寫
select * from t_word where match(word) against ('lion' in natural language mode);
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// 排除包含lion記錄、查詢出包含cow或者little的記錄，提升包含calf單詞的排名，降低包含cow記錄的排名，查詢出以go開頭的記錄
select * from t_word where match(word) against ('-lion cow little >calf <cow  go*' in boolean mode) ;
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好像問題都解決了，但是問題才剛開始

回到最開始的需求，我想模糊搜尋

select * from t_word where  match(word) against('lio' in boolean mode);
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預期值：把包含lion的都查詢出來實際結果：啥都沒有。

全匹配查詢的時候能查詢出來

select * from t_word where  match(translate) against('小水牛' in boolean mode);
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只查詢部分查詢不出來。如：下面只查詢 "小水" 或者"水牛" 都沒有資料

select * from t_word where  match(translate) against('小水' in boolean mode);
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奇怪了，這咋沒出來呢？

全文索引預設是隻按照空格進行分詞的，所以當我完整的單個單詞去查詢的時候是能查出來的。但是使用部分單詞去查詢或者使用部分中文去查詢時，是查詢不出來資料的,像中文需要使用中文分詞器進行分詞。

中文分詞與全文索引

InnoDB預設的全文索引parser非常合適於Latin，因為Latin是通過空格來分詞的。但對於像中文，日文和韓文來說，沒有這樣的分隔符。一個詞可以由多個字來組成，所以我們需要用不同的方式來處理。在MySQL 5.7.6中我們能使用一個新的全文索引外掛來處理它們：N-gram parser。

什麼是N-gram？

在全文索引中，n-gram就是一段文字裡面連續的n個字的序列。例如，用n-gram來對「齒輪傳動」來進行分詞，得到的結果如下：

N=1 : '齒', '輪', '傳', '動';
N=2 : '齒輪', '輪傳', '傳動';
N=3 : '齒輪傳', '輪傳動';
N=4 : '齒輪傳動';
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這個上面這個N是怎麼去設定的？

查一下目前的值

show variables like '%token%';
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引數解析:

innodb_ft_min_token_size
預設3，表示最小3個字元作為一個關鍵詞，增大該值可減少全文索引的大小
innodb_ft_max_token_size
預設84，表示最大84個字元作為一個關鍵詞，限制該值可減少全文索引的大小
ngram_token_size
預設2，表示2個字元作為內建分詞解析器的一個關鍵詞,合法取值範圍是1-10，如對「abcd」建立全文索引，關鍵詞為’ab’，‘bc’，‘cd’ 當使用ngram分詞解析器時，innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size 無效

修改方式

方式1：在my.cnf中修改/新增引數

[mysqld]ngram_token_size = 1
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方式2：修改啟動引數

mysqld --ngram_token_size=1複製程式碼
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引數均不可動態修改，修改後需重新啟動MySQL服務，並重新建立全文索引

實際使用

初始化測試資料

這裡只提供部分測試資料，我下面sql使用全量資料，資料對不上

create table t_chinese_phrase
(
    id     int unsigned auto_increment comment 'id'
        primary key,
    phrase varchar(32) not null comment '片語'
)
    collate = utf8mb4_general_ci;

INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (278911, '阿昌族');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (279253, '八一南昌起義');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (282316, '昌明');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (282317, '昌盛');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (282318, '昌言');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (286534, '東昌紙');
INSERT INTO t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (291525, '海昌藍');
INSERT INTO test.t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (346682, '繁榮昌盛');
INSERT INTO test.t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (282317, '昌盛');
INSERT INTO test.t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (287738, '繁盛');
INSERT INTO test.t_chinese_phrase (id, phrase) VALUES (287736, '繁榮');
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新增索引

mysql 全文索引使用倒排索引為 full inverted index
結構：{單詞，(單詞所在檔案的ID，單詞在具體檔案中的位置)}

新增索引：

alter  table t_chinese_phrase add fulltext ful_phrase (phrase) with parser ngram;
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建完索引，我們可以通過查詢INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE和INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_TABLE_TABLE來查詢哪些詞在全文索引裡面。這是一個非常有用的偵錯工具。如果我們發現一個包含某個詞的檔案，沒有如我們所期望的那樣出現在查詢結果中，那麼這個詞可能是因為某些原因不在全文索引裡面。比如，它含有stopword，或者它的大小小於ngram_token_size等等。這個時候我們就可以通過查詢這兩個表來確認。下面是一個簡單的例子：

# test: 庫名  t_chinese_phrase： 表名字
SET GLOBAL innodb_ft_aux_table="test/t_chinese_phrase";
# 查詢分詞情況
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE;
# 查詢分詞情況
select * from information_schema.innodb_ft_index_table;
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查詢結果如下：

因為我們上面設定了分詞數是1，所以，可以看到都是按照一個詞進行分詞的。

欄位解析：
FIRST_DOC_ID ：word第一次出現的檔案ID
LAST_DOC_ID : word最後一次出現的檔案ID
DOC_COUNT ：含有word的檔案個數
DOC_ID ：當前檔案ID
POSITION : word 當在前檔案ID的位置

查詢

1、使用自然語言模式 NATURAL LANGUAGE MODE 查詢

在自然語言模式（NATURAL LANGUAGE MODE)下，文字的查詢被轉換為n-gram分詞查詢的並集。

例如，當ngram_token_size = 1 時，(‘繁榮昌盛’)轉換為(‘繁榮昌盛’)。下面一個例子：

SELECT * FROM t_chinese_phrase WHERE MATCH (phrase) AGAINST ('繁榮昌盛' in natural language mode) ;
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2、使用布林模式（BOOLEAN MODE）查詢

布林模式（BOOLEAN MODE）文字查詢被轉化為n-gram分詞的短語查詢

例如，當ngram_token_size = 1 時，(‘繁榮昌盛’)轉換為(‘」繁榮昌盛「’)。下面一個例子：

SELECT * FROM t_chinese_phrase WHERE MATCH (phrase) AGAINST ('繁榮昌盛' in boolean  mode) ;
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實際使用

回到我們最開始的查詢需求，看看實際的效果

查詢包含了「昌」的資料

SELECT * FROM t_chinese_phrase WHERE MATCH (phrase) AGAINST ('昌' IN boolean  MODE) ;
SELECT * FROM t_chinese_phrase WHERE MATCH (phrase) AGAINST ('昌' ) order by id asc;
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可以看到結果：目前「昌」在任意位置都能被查詢到。

查詢執行計劃如下：

耗時31ms（不走索引是90ms），耗時差不多是之前的1/3。

注意點

1、自然語言全文索引建立索引時的欄位需與查詢的欄位保持一致，即MATCH裡的欄位必須和FULLTEXT裡的一模一樣；

2、自然語言檢索時，檢索的關鍵字在所有資料中不能超過50%（即常見詞），則不會檢索出結果。可以通過布林檢索查詢；

3、在mysql的stopword中的單詞檢索不出結果。可通過

SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD
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查詢所有的stopword。遇到這種情況，有兩種解決辦法：

（1）stopword一般是mysql自建的，但可以通過設定ft_stopword_file變數為自定義檔案，從而自己設定stopword，設定完成後需要重新建立索引。但不建議使用這種方法；

（2）使用布林索引查詢。

4、小於最短長度和大於最長長度的關鍵詞無法查出結果。可以通過設定對應的變數來改變長度限制，修改後需要重新建立索引。

myisam引擎下對應的變數名為ft_min_word_len和ft_max_word_len

innodb引擎下對應的變數名為innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size

5、MySQL5.7.6之前的版本不支援中文，需使用第三方外掛

6、全文索引只能在 InnoDB（MySQL 5.6以後）或 MyISAM 的表上使用，並且只能用於建立 char,varchar,text 型別的列。

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