前段時(shí)間,因?yàn)轫?xiàng)目需求,需要根據(jù)關(guān)鍵詞搜索聊天記錄,這不就是一個(gè)搜索引擎的功能嗎?
于是我第一時(shí)間想到的就是 ElasticSearch 分布式搜索引擎,但是由于一些原因,公司的服務(wù)器資源比較緊張,沒有額外的機(jī)器去部署一套 ElasticSearch 服務(wù),而且上線時(shí)間也比較緊張,數(shù)據(jù)量也不大,然后就想到了 Mysql 的全文索引。
其實(shí) Mysql 很早就支持全文索引了,只不過一直只支持英文的檢索,從5.7.6 版本開始,Mysql 就內(nèi)置了 ngram 全文解析器,用來支持中文、日文、韓文分詞。
Mysql 全文索引采用的是倒排索引的原理,在倒排索引中關(guān)鍵詞是主鍵,每個(gè)關(guān)鍵詞都對應(yīng)著一系列文件,這些文件中都出現(xiàn)了這個(gè)關(guān)鍵詞。這樣當(dāng)用戶搜索某個(gè)關(guān)鍵詞時(shí),排序程序在倒排索引中定位到這個(gè)關(guān)鍵詞,就可以馬上找出所有包含這個(gè)關(guān)鍵詞的文件。
本文測試,基于 Mysql 8.0 版本,數(shù)據(jù)庫引擎采用的是 InnoDB
ngram 就是一段文字里面連續(xù)的 n 個(gè)字的序列。ngram 全文解析器能夠?qū)ξ谋具M(jìn)行分詞,每個(gè)單詞是連續(xù)的 n 個(gè)字的序列。例如,用 ngram 全文解析器對“你好靚仔”進(jìn)行分詞:
n=1: '你', '好', '靚', '仔' n=2: '你好', '好靚', '靚仔' n=3: '你好靚', '好靚仔' n=4: '你好靚仔'
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(rèn)值是 2。通常 ngram_token_size
設(shè)置為要查詢的單詞的最小字?jǐn)?shù)。如果需要搜索單字,就要把 ngram_token_size 設(shè)置為 1。在默認(rèn)值是 2 的情況下,搜索單字是得不到任何結(jié)果的。因?yàn)橹形膯卧~最少是兩個(gè)漢字,推薦使用默認(rèn)值 2。
可以通過以下命令查看 Mysql 默認(rèn)的 ngram_token_size
大小:
show variables like 'ngram_token_size'
有兩種方式可以設(shè)置全局變量 ngram_token_size
的值:
1、啟動(dòng) mysqld 命令時(shí)指定:
mysqld --ngram_token_size=2
2、修改 Mysql 配置文件 my.ini,末尾增加一行參數(shù):
ngram_token_size=2
1、建表時(shí)創(chuàng)建全文索引
CREATE TABLE `article` ( `id` bigint NOT NULL, `url` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '', `title` varchar(256) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '', `source` varchar(32) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT '', `keywords` varchar(32) COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL, `publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), FULLTEXT KEY `title_index` (`title`) WITH PARSER `ngram` ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci;
2、通過 alter table 方式
ALTER TABLE article ADD FULLTEXT INDEX title_index(title) WITH PARSER ngram;
3、通過 create index 方式
CREATE FULLTEXT INDEX title_index ON article (title) WITH PARSER ngram;
自然語言模式是 MySQL 默認(rèn)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(guān)鍵詞必須出現(xiàn)或者必須不能出現(xiàn)等復(fù)雜查詢。
示例
select * from article where MATCH(title) AGAINST ('北京旅游' IN NATURAL LANGUAGE MODE); // 不指定模式,默認(rèn)使用自然語言模式 select * from article where MATCH(title) AGAINST ('北京旅游');
可以看出,該模式下根據(jù)“北京旅游”搜索,可以搜索出包含“北京”的或者包含“旅游”的內(nèi)容,因?yàn)樗歉鶕?jù)自然語言分成了兩個(gè)關(guān)鍵詞。
上面示例中返回的結(jié)果會(huì)自動(dòng)按照匹配度排序,匹配度高的在前面,匹配度是一個(gè)非負(fù)浮點(diǎn)數(shù)。
示例
// 查看匹配度 select * , MATCH(title) AGAINST ('北京旅游') as score from article where MATCH(title) AGAINST ('北京旅游' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
布爾檢索模式可以使用操作符,可以支持指定關(guān)鍵詞必須出現(xiàn)或者必須不能出現(xiàn)或者關(guān)鍵詞的權(quán)重高還是低等復(fù)雜查詢。
示例
// 無操作符 // 包含“約會(huì)”或“攻略” select * from article where MATCH(title) AGAINST ('約會(huì) 攻略' IN BOOLEAN MODE);
// 使用操作符 // 必須包含“約會(huì)”,可包含“攻略” select * from article where MATCH(title) AGAINST ('+約會(huì) 攻略' IN BOOLEAN MODE);
更多操作符示例:
'約會(huì) 攻略' 無操作符,表示或,要么包含“約會(huì)”,要么包含“攻略” '+約會(huì) +攻略' 必須同時(shí)包含兩個(gè)詞 '+約會(huì) 攻略' 必須包含“約會(huì)”,但是如果也包含“攻略”的話,匹配度更高。 '+約會(huì) -攻略' 必須包含“約會(huì)”,同時(shí)不能包含“攻略”。 '+約會(huì) ~攻略' 必須包含“約會(huì)”,但是如果也包含“攻略”的話,匹配度要比不包含“攻略”的記錄低。 '+約會(huì) +(>攻略 技巧)' 查詢必須包含“約會(huì)”和“攻略”或者“約會(huì)”和“技巧”的記錄,但是“約會(huì) 攻略”的匹配度要比“約會(huì) 技巧”高。 '約會(huì)*' 查詢包含以“約會(huì)”開頭的記錄。 '"約會(huì)攻略"' 使用雙引號把要搜素的詞括起來,效果類似于like '%約會(huì)攻略%', 例如“約會(huì)攻略初級篇”會(huì)被匹配到,而“約會(huì)的攻略”就不會(huì)被匹配。
全文索引和 like 查詢對比,有以下優(yōu)點(diǎn):
而且全文檢索的性能也是優(yōu)于 like 查詢的
以下是以 50w 左右數(shù)據(jù)進(jìn)行的測試:
// like 查詢 select * from article where title like '%北京%';
// 全文索引查詢 select * from article where MATCH(title) AGAINST ('北京' IN BOOLEAN MODE);
可以看出 like 查詢是 1.536s,全文索引查詢是 0.094s,快了16倍左右。
全文索引能快速搜索,但是也存在維護(hù)索引的開銷。字段長度越大,創(chuàng)建的全文索引也越大,會(huì)影響DML語句的吞吐量。數(shù)據(jù)量不大的情況下可以采用全文索引來做搜索,簡單方便,但是數(shù)據(jù)量大的話還是建議用專門的搜索引擎 ElasticSearch 來做這件事。
到此這篇關(guān)于Mysql實(shí)現(xiàn)簡易版搜索引擎的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Mysql 搜索引擎內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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