MySQL中怎么实现一个搜索引擎

本篇文章为大家展示了Mysql中怎么实现一个搜索引擎，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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。

这里有一份《 完整的 MySQL 开发规范》进大厂必看，推荐看下。关注公众号Java技术栈回复mysql可以获取更多教程。

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

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

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 

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