一、前言

今天一個同事問我，如何使用 Mysql 實現(xiàn)類似于 ElasticSearch 的全文檢索功能，并且對檢索關鍵詞跑分？我當時腦子里立馬產生了疑問？為啥不直接用es呢？簡單好用還賊快。但是聽他說，數(shù)據(jù)量不多，客戶給的時間非常有限，根本沒時間去搭建es，所以還是看一下 Mysql 的全文檢索功能吧！

MySQL 從 5.7.6 版本開始，MySQL就內置了ngram全文解析器，用來支持中文、日文、韓文分詞。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分詞器把中文段落預處理拆分成單詞，然后存入數(shù)據(jù)庫。本篇文章測試的時候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB數(shù)據(jù)庫引擎。mysql全文檢索

二、全文解析器ngram

ngram就是一段文字里面連續(xù)的n個字的序列。ngram全文解析器能夠對文本進行分詞，每個單詞是連續(xù)的n個字的序列。
例如，用ngram全文解析器對“你好世界”進行分詞:

n=1: '你', '好', '世', '界' 
n=2: '你好', '好世', '世界' 
n=3: '你好世', '好世界' 
n=4: '你好世界'

MySQL 中使用全局變量 ngram_token_size 來配置 ngram 中 n 的大小，它的取值范圍是1到10，默認值是 2。通常ngram_token_size設置為要查詢的單詞的最小字數(shù)。如果需要搜索單字，就要把ngram_token_size設置為 1。在默認值是 2 的情況下，搜索單字是得不到任何結果的。因為中文單詞最少是兩個漢字，推薦使用默認值 2。

咱們看一下Mysql默認的ngram_token_size大?。?/p>

show variables like 'ngram_token_size'

ngram_token_size 變量的兩種設置方式：

1、啟動mysqld命令時指定

mysqld --ngram_token_size=2

2、修改mysql配置文件

[mysqld] 
ngram_token_size=2

三、全文索引

以某文書數(shù)據(jù)為例，新建數(shù)據(jù)表 t_wenshu ，并且針對文書內容字段創(chuàng)建全文索引，導入10w條測試數(shù)據(jù)。

1、建表時創(chuàng)建全文索引

CREATE TABLE `t_wenshu` (
 `province` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `caseclass` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `casenumber` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `caseid` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `types` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `title` varchar(255) DEFAULT NULL,
 `content` longtext,
 `updatetime` varchar(255) DEFAULT NULL,
 FULLTEXT KEY `content` (`content`) WITH PARSER `ngram`
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2、通過 alter table 方式

ALTER TABLE t_wenshu ADD FULLTEXT INDEX content_index (content) WITH PARSER ngram;

3、通過 create index 方式

CREATE FULLTEXT INDEX content_index ON t_wenshu (content) WITH PARSER ngram;

四、檢索模式

自然語言檢索

（IN NATURAL LANGUAGE MODE）自然語言模式是 MySQL 默認的全文檢索模式。自然語言模式不能使用操作符，不能指定關鍵詞必須出現(xiàn)或者必須不能出現(xiàn)等復雜查詢。

布爾檢索

（IN BOOLEAN MODE）剔除一半匹配行以上都有的詞，例如，每行都有this這個詞的話，那用this去查時，會找不到任何結果，這在記錄條數(shù)特別多時很有用，原因是數(shù)據(jù)庫認為把所有行都找出來是沒有意義的，這時，this幾乎被當作是stopword(中斷詞)；布爾檢索模式可以使用操作符，可以支持指定關鍵詞必須出現(xiàn)或者必須不能出現(xiàn)或者關鍵詞的權重高還是低等復雜查詢。

   ● IN BOOLEAN MODE的特色：
      ·不剔除50%以上符合的row。
      ·不自動以相關性反向排序。
      ·可以對沒有FULLTEXT index的字段進行搜尋，但會非常慢。
      ·限制最長與最短的字符串。
      ·套用Stopwords。

   ● 搜索語法規(guī)則：
     +   一定要有(不含有該關鍵詞的數(shù)據(jù)條均被忽略)。
     -   不可以有(排除指定關鍵詞，含有該關鍵詞的均被忽略)。
     >   提高該條匹配數(shù)據(jù)的權重值。
     <   降低該條匹配數(shù)據(jù)的權重值。
     ~   將其相關性由正轉負，表示擁有該字會降低相關性(但不像-將之排除)，只是排在較后面權重值降低。
     *   萬用字，不像其他語法放在前面，這個要接在字符串后面。
     " " 用雙引號將一段句子包起來表示要完全相符，不可拆字。

查詢擴展檢索

注釋：（WITH QUERY EXPANSION）由于查詢擴展可能帶來許多非相關性的查詢，謹慎使用！

五、檢索查詢

1）查詢 content 中包含“盜竊罪”的記錄，查詢語句如下

select caseid,content, MATCH ( content) AGAINST ('盜竊罪') as score from t_wenshu where MATCH ( content) AGAINST ('盜竊罪' IN NATURAL LANGUAGE MODE)

2）查詢 content 中包含“尋釁滋事”的記錄，查詢語句如下

select caseid,content, MATCH ( content) AGAINST ('尋釁滋事') as score from t_wenshu where MATCH ( content) AGAINST ('尋釁滋事' IN NATURAL LANGUAGE MODE) ;

3）單個漢字，查詢 content 中包含“我”的記錄，查詢語句如下

select caseid,content, MATCH ( content) AGAINST ('我') as score from t_wenshu where MATCH ( content) AGAINST ('我' IN NATURAL LANGUAGE MODE) ;

備注：因為設置的全局變量 ngram_token_size 的值為 2。如果想查詢單個漢字，需要在配置文件 my.ini 中修改 ngram_token_size = 1 ，并重啟 mysqld 服務，此處不做嘗試了。

4）查詢字段 content 中包含 “危險駕駛”和“尋釁滋事”的語句如下：

select caseid,content, MATCH (content) AGAINST ('+危險駕駛 +尋釁滋事') as score from t_wenshu where MATCH (content) AGAINST ('+危險駕駛 +尋釁滋事' IN BOOLEAN MODE);

5）查詢字段 content 中包含 “危險駕駛”，但不包含“尋釁滋事”的語句如下：

select caseid,content, MATCH (content) AGAINST ('+危險駕駛 -尋釁滋事') as score from t_wenshu where MATCH (content) AGAINST ('+危險駕駛 -尋釁滋事' IN BOOLEAN MODE);

6）查詢字段 conent 中包含“危險駕駛”或者“尋釁滋事”的語句如下：

select caseid,content, MATCH (content) AGAINST ('危險駕駛 尋釁滋事') as score from t_wenshu where MATCH (content) AGAINST ('危險駕駛 尋釁滋事' IN BOOLEAN MODE);

六、總結

1）使用 Mysql 全文索引之前，搞清楚各版本支持情況；

2）全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度問題；

3）如果需要全文索引的是大量數(shù)據(jù)，建議先添加數(shù)據(jù)，再創(chuàng)建索引；

4）對于中文，可以使用 MySQL 5.7.6 之后的版本，或者 Sphinx、Lucene 等第三方的插件；

5）MATCH()函數(shù)使用的字段名，必須要與創(chuàng)建全文索引時指定的字段名一致，且只能是同一個表的字段不能跨表；

到此這篇關于Mysql實現(xiàn)全文檢索、關鍵詞跑分的文章就介紹到這了,更多相關Mysql全文檢索、關鍵詞跑分內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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