MySQL中全文搜索详解介绍
MySQL中的全文检索是利用查询关键字和查询列内容之间的相关度进行检索,可以利用全文索引来提高匹配的速度。
二、语法
MATCH (col1,col2,...) AGAINST (expr [search_modifier])
search_modifier: { IN BOOLEAN MODE | WITH QUERY EXPANSION }
例如:SELECT * FROM tab_name WHERE MATCH (col1,col2) AGAINST (search_word);
这里的table需要是MyISAM类型的表,col1、col2需要是char、varchar或text类型,在查询之前需要在col1和col2上建立一个全文索引。
1.使用Mysql全文检索fulltext的先决条件
表的类型必须是MyISAM
建立全文检索的字段类型必须是char,varchar,text
2.建立全文检索先期配置
由于Mysql的默认配置是索引的词的长度是4,所以要支持中文单字的话,首先更改这个.
*Unix用户要修改my.cnf,一般此文件在/etc/my.cnf,如果没有找到,先查找一下find / -name 'my.cnf'
在 [mysqld] 位置内加入:
ft_min_word_len = 2
其它属性还有
ft_wordlist_charset = gbk
ft_wordlist_file = /home/soft/mysql/share/mysql/wordlist-gbk.txt
ft_stopword_file = /home/soft/mysql/share/mysql/stopwords-gbk.txt
稍微解释一下:
ft_wordlist_charset 表示词典的字符集, 目前支持良好的有(UTF-8, gbk, gb2312, big5)
ft_wordlist_file 是词表文件, 每行包括一个词及其词频(用若干制表符或空格分开,消岐专用)
ft_stopword_file 表示过滤掉不索引的词表, 一行一个.
ft_min_word_len 加入索引的词的最小长度, 缺省是 4, 为了支持中文单字故改为 2
3.建立全文检索
在建表中用FullText关键字标识字段,已存在的表用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引
CREATE fulltext INDEX index_name ON table_name(colum_name);
4.使用全文检索
在SELECT的WHERE字句中用MATCH函数,索引的关键词用AGAINST标识,IN BOOLEAN MODE是只有含有关键字就行,不用在乎位置,是不是起启位置.
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (tags) AGAINST ('旅游' IN BOOLEAN MODE);
将向您讲述在MySQL中如何进行全文搜索。
1 、设置基本表格
从创建例子表格开始,使用以下的SQL命令:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> CREATE TABLE reviews (id INT(5) PRIMARY KEY NOT NULL AUTO_INCREMENT, data TEXT); |
以上命令创建了一个简单的音乐专集资料库(主要是整段的文字),然后向这个表格中添加一些记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (1, 'Gingerboy has a new single out called Throwing Rocks. It's great!'); mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (2, 'Hello all, I really like the new Madonna single. One of the hottest tracks currently playing...I've been listening to it all day'); mysql> INSERT INTO `reviews` (`id`, `data`) VALUES (3, 'Have you heard the new band Hotter Than Hell? They have five members and they burn their instruments when they play in concerts. These guys totally rock! Like, awesome, dude!'); |
验证数据的正确录入:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT * FROM reviews; +----+--------------------------------------------+ | id | data | +----+--------------------------------------------+ | 1 | Gingerboy has a new single out called ... | | 2 | Hello all, I really like the new Madon ... | | 3 | Have you heard the new band Hotter Than... | +----+--------------------------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) |
2 、定义全文搜索字段
接下来,定义您要作为全文搜索索引的字段
代码如下 | 复制代码 |
mysql> ALTER TABLE reviews ADD FULLTEXT INDEX (data); Query OK, 3 rows affected (0.21 sec) Records: 3 Duplicates: 0 Warnings: 0 |
使用SHOW INDEXES命令来检查索引已经被添加了:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SHOW INDEXES FROM reviews; +---------+---------------+--------+------+------------+---------+ | Table | Column_name | Packed | Null | Index_type | Comment | ----------+---------------+--------+------+------------+---------+ | reviews | id | NULL | | BTREE | | | reviews | data | NULL | YES | FULLTEXT | | +---------+---------------+--------+------+------------+---------+ 2 rows in set (0.01 sec) |
3 、运行全文搜索
当您拥有了数据和索引,就可以使用MySQL的全文搜索了,最简单的全文搜索方式是带有MATCH...AGAINST语句的SELECT查询,以下是一个简单的例子,可以来查找含有单词“single”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('single');+----+ | id | +----+ | 1 | | 2 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
在此,MATCH()将作为参数传递给它的字段中的文字与传递给AGAINST()的参数进行比较,如果有匹配的,那就按照正常的方式返回。注意您可以传递不止一个字段用MATCH()来查看-只需用逗号来分割字段列表。
当MySQL收到了一个全文搜索的请求,它就在内部对每个记录进行评分,不匹配的记录得分为零,而“更相关”的记录会得到比“不太相关”的记录相对更高的分数。相关性是由MySQL的一系列区分标准来决定的,查看MySQL的用户手册可以得到更多的信息。
想看到每个记录的评分如何,只需要返回MATCH()方法作为结果集的一部分,如下所示:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id, MATCH (data) AGAINST ('rock') FROM reviews; +----+-------------------------------+ | id | MATCH (data) AGAINST ('rock') | +----+-------------------------------+ | 1 | 0 | | 2 | 0 | | 3 | 1.3862514533815 | +----+-------------------------------+ 3 rows in set (0.00 sec) |
4 、使用逻辑搜索修饰符(Boolean search modifiers )
您还可以使用逻辑搜索修饰符来进行更精确的搜索,这通过在AGAINST语句中添加特殊的IN BOOLEAN MODE修饰符来实现,在以下的例子中,将查找含有单词“single”但是没有“Madonna”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('+single -madonna' IN BOOLEAN MODE); +----+ | id | +----+ | 1 | +----+ 1 row in set (0.00 sec) |
这一搜索特性通常用于搜索单词片断(而不是完整的词语),这可以通过在IN BOOLEAN MODE语句中的*(星号)操作符来实现,以下的例子展示了如何查找单词中含有“hot”的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('hot*' IN BOOLEAN MODE);+----+ | id | +----+ | 3 | | 2 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
您还可以使用这种方法来查找至少一个传递到AGAINST的参数中,以下的例子查找了至少包含单词“hell”和“rocks”中的一个的记录:
代码如下 | 复制代码 |
mysql> SELECT id FROM reviews WHERE MATCH (data) AGAINST ('hell rocks' IN BOOLEAN MODE); +----+ | id | +----+ | 1 | | 3 | +----+ 2 rows in set (0.00 sec) |
以上的这些例子演示了相对于传统的SELECT...LIKE语句,进行全文搜索的更有效的方法,当您下一次需要编写MySQL数据库搜索界面的时候,您可以尝试这一方法

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Sebab utama mengapa anda tidak boleh log masuk ke MySQL sebagai akar adalah masalah kebenaran, ralat fail konfigurasi, kata laluan tidak konsisten, masalah fail soket, atau pemintasan firewall. Penyelesaiannya termasuk: periksa sama ada parameter pengikat di dalam fail konfigurasi dikonfigurasi dengan betul. Semak sama ada kebenaran pengguna root telah diubahsuai atau dipadam dan ditetapkan semula. Sahkan bahawa kata laluan adalah tepat, termasuk kes dan aksara khas. Semak tetapan dan laluan kebenaran fail soket. Semak bahawa firewall menyekat sambungan ke pelayan MySQL.

Apabila MySQL mengubahsuai struktur jadual, kunci metadata biasanya digunakan, yang boleh menyebabkan jadual dikunci. Untuk mengurangkan kesan kunci, langkah -langkah berikut boleh diambil: 1. Simpan jadual yang tersedia dengan DDL dalam talian; 2. Melakukan pengubahsuaian kompleks dalam kelompok; 3. Beroperasi semasa tempoh kecil atau luar puncak; 4. Gunakan alat PT-OSC untuk mencapai kawalan yang lebih baik.

Penyederhanaan Integrasi Data: AmazonRDSMYSQL dan Integrasi Data Integrasi Zero ETL Redshift adalah di tengah-tengah organisasi yang didorong oleh data. Proses tradisional ETL (ekstrak, menukar, beban) adalah kompleks dan memakan masa, terutamanya apabila mengintegrasikan pangkalan data (seperti Amazonrdsmysql) dengan gudang data (seperti redshift). Walau bagaimanapun, AWS menyediakan penyelesaian integrasi ETL sifar yang telah mengubah keadaan ini sepenuhnya, menyediakan penyelesaian yang mudah, hampir-sebenar untuk penghijrahan data dari RDSMYSQL ke redshift. Artikel ini akan menyelam ke integrasi RDSMYSQL Zero ETL dengan redshift, menjelaskan bagaimana ia berfungsi dan kelebihan yang dibawa kepada jurutera dan pemaju data.

1. Gunakan indeks yang betul untuk mempercepatkan pengambilan data dengan mengurangkan jumlah data yang diimbas memilih*frommployeesWherElast_name = 'Smith'; Jika anda melihat lajur jadual beberapa kali, buat indeks untuk lajur tersebut. Jika anda atau aplikasi anda memerlukan data dari pelbagai lajur mengikut kriteria, buat indeks komposit 2. Elakkan pilih * Hanya lajur yang diperlukan, jika anda memilih semua lajur yang tidak diingini, ini hanya akan memakan lebih banyak pelayan dan menyebabkan pelayan melambatkan pada masa yang tinggi atau kekerapan misalnya, jadual anda

MySQL boleh mengendalikan pelbagai sambungan serentak dan menggunakan multi-threading/multi-pemprosesan untuk menetapkan persekitaran pelaksanaan bebas kepada setiap permintaan pelanggan untuk memastikan bahawa mereka tidak terganggu. Walau bagaimanapun, bilangan sambungan serentak dipengaruhi oleh sumber sistem, konfigurasi MySQL, prestasi pertanyaan, enjin penyimpanan dan persekitaran rangkaian. Pengoptimuman memerlukan pertimbangan banyak faktor seperti tahap kod (menulis SQL yang cekap), tahap konfigurasi (menyesuaikan max_connections), tahap perkakasan (meningkatkan konfigurasi pelayan).

MySQL tidak boleh berjalan secara langsung di Android, tetapi ia boleh dilaksanakan secara tidak langsung dengan menggunakan kaedah berikut: menggunakan pangkalan data ringan SQLite, yang dibina di atas sistem Android, tidak memerlukan pelayan yang berasingan, dan mempunyai penggunaan sumber kecil, yang sangat sesuai untuk aplikasi peranti mudah alih. Sambungkan jauh ke pelayan MySQL dan sambungkan ke pangkalan data MySQL pada pelayan jauh melalui rangkaian untuk membaca dan menulis data, tetapi terdapat kelemahan seperti kebergantungan rangkaian yang kuat, isu keselamatan dan kos pelayan.

MySQL mempunyai versi komuniti percuma dan versi perusahaan berbayar. Versi komuniti boleh digunakan dan diubahsuai secara percuma, tetapi sokongannya terhad dan sesuai untuk aplikasi dengan keperluan kestabilan yang rendah dan keupayaan teknikal yang kuat. Edisi Enterprise menyediakan sokongan komersil yang komprehensif untuk aplikasi yang memerlukan pangkalan data yang stabil, boleh dipercayai, berprestasi tinggi dan bersedia membayar sokongan. Faktor yang dipertimbangkan apabila memilih versi termasuk kritikal aplikasi, belanjawan, dan kemahiran teknikal. Tidak ada pilihan yang sempurna, hanya pilihan yang paling sesuai, dan anda perlu memilih dengan teliti mengikut keadaan tertentu.

Panduan Pengoptimuman Prestasi Pangkalan Data MySQL Dalam aplikasi yang berintensifkan sumber, pangkalan data MySQL memainkan peranan penting dan bertanggungjawab untuk menguruskan urus niaga besar-besaran. Walau bagaimanapun, apabila skala aplikasi berkembang, kemunculan prestasi pangkalan data sering menjadi kekangan. Artikel ini akan meneroka satu siri strategi pengoptimuman prestasi MySQL yang berkesan untuk memastikan aplikasi anda tetap cekap dan responsif di bawah beban tinggi. Kami akan menggabungkan kes-kes sebenar untuk menerangkan teknologi utama yang mendalam seperti pengindeksan, pengoptimuman pertanyaan, reka bentuk pangkalan data dan caching. 1. Reka bentuk seni bina pangkalan data dan seni bina pangkalan data yang dioptimumkan adalah asas pengoptimuman prestasi MySQL. Berikut adalah beberapa prinsip teras: Memilih jenis data yang betul dan memilih jenis data terkecil yang memenuhi keperluan bukan sahaja dapat menjimatkan ruang penyimpanan, tetapi juga meningkatkan kelajuan pemprosesan data.
