InnoDB全文索引是什么

63次阅读

共计 4737 个字符，预计需要花费 12 分钟才能阅读完成。

这篇文章主要介绍“InnoDB 全文索引是什么”，在日常操作中，相信很多人在 InnoDB 全文索引是什么问题上存在疑惑，丸趣 TV 小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”InnoDB 全文索引是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着丸趣 TV 小编一起来学习吧！

InnoDB 全文索引：N-gram Parser

March 26, 2015MySQLShaohua Wang

InnoDB 默认的全文索引 parser 非常合适于 Latin，因为 Latin 是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在 MySQL 5.7.6 中我们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gram parser.

什么是 N -gram？

在全文索引中，n-gram 就是一段文字里面连续的 n 个字的序列。例如，用 n -gram 来对”信息系统”来进行分词，得到的结果如下：

N-gram 例子

1
2
3
4
N=1 : 信 , 息 , 系 , 统
N=2 : 信息 , 息系 , 系统
N=3 : 信息系 , 息系统
N=4 : 信息系统

如何在 InnoDB 中使用 N -gram Parser？

N-gram parser 是默认加载到 MySQL 中并可以直接使用的。我们只需要在 DDL 中创建全文索引时使用 WITH PARSER ngram。比如，下面的 SQL 语句在 MySQL 5.7.6 及更高版本上可以运行。

N-gram DDL 示例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
mysql CREATE TABLE articles
(
FTS_DOC_ID BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(100),
FULLTEXT INDEX ngram_idx(title) WITH PARSER ngram
) Engine=InnoDB CHARACTER SET utf8mb4;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
mysql # ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX ngram_idx(title) WITH PARSER ngram;
mysql # CREATE FULLTEXT INDEX ngram_idx ON articles(title) WITH PARSER ngram;

我们引入了一个新的全局变量叫 ngram_token_size。由它来决定 n -gram 中 n 的大小，也就是词的大小。它的默认值是 2，这个时候，我们使用的是 bigram。它的合法的取值范围是 1 到 10。现在，我们很自然会想到一个问题：实际应用中应该如何设置 ngram_token_size 值的大小呢？当然，我们推荐使用 2。但是你也可以通过如下这个简单的规则来可以选择任何合法的值：设置到你希望能查询到的最小的词的大小。如果你想查询到单个字，那么我们需要设置为 1。 ngram_token_size 的值设置的越小，全文索引占用的空间也越小。一般来说，查询正好等于 ngram_token_size 的词，速度会更快，但是查询比它更长的词或短语，则会变慢。

N-gram 分词处理

N-gram parser 和系统默认的全文索引 parser 有如下不同点：

词大小检查：因为有了 ngram_token_size，所以 innodb_ft_min_token_size 和 innodb_ft_max_token_size 将不适用于 n -gram。

无用词（stopword）处理：通常，对于一个新的词，我们会查找 stopwords 表，看是否有匹配的词。如果有，这个词就不会加入到全文索引中。但是在 n -gram 中，我们会查找 stopwords 表，看是否包含里面的词。这样处理的原因是，在中日韩的文本中，有很多没有意义的字符，词语和标点符号。比如，如果我们把‘的’加入到 stopwords 表中，那么对于句子‘信息的系统’，在默认情况下我们分词结果为‘信息’，‘系统’。其中‘息的’和‘的系’被过滤掉了。

我们可以通过查询 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE 和 INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_TABLE_TABLE 来查询哪些词在全文索引里面。这是一个非常有用的调试工具。如果我们发现一个包含某个词的文档，没有如我们所期望的那样出现在查询结果中，那么这个词可能是因为某些原因不在全文索引里面。比如，它含有 stopword，或者它的大小小于 ngram_token_size 等等。这个时候我们就可以通过查询这两个表来确认。下面是一个简单的例子：

简单的调试示例

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
mysql INSERT INTO articles (title) VALUES (信息系统
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql SET GLOBAL innodb_ft_aux_table= test/articles
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE;
+——–+————–+————-+———–+——–+———-+
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID | POSITION |
+——–+————–+————-+———–+——–+———-+
| 信息 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 |
| 息系 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 系统 | 1 | 1 | 1 | 1 | 6 |
+——–+————–+————-+———–+——–+———-+
3 rows in set (0.00 sec)

N-gram 查询处理

文本查询（Text Searches）

在自然语言模式（NATURAL LANGUAGE MODE)下，文本的查询被转换为 n -gram 分词查询的并集。例如，(‘信息系统’)转换为(‘信息息系系统’)。下面一个例子：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
mysql INSERT INTO articles (title) VALUES (信息系统), (信息系统), (信息的系统), (信息), (系统), (息系
Query OK, 6 rows affected (0.01 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST (信息系统 IN NATURAL LANGUAGE MODE);
+————+—————–+
| FTS_DOC_ID | title |
+————+—————–+
| 1 | 信息系统 |
| 6 | 息系 |
| 2 | 信息系统 |
| 3 | 信息的系统 |
| 4 | 信息 |
| 5 | 系统 |
+————+—————–+
6 rows in set (0.01 sec)

在布尔模式（BOOLEAN MODE)，文本查询被转化为 n -gram 分词的短语查询。例如，(‘信息系统’)转换为(“‘信息息系系统”)。

通配符查询（Wildcard Searches）

如果前缀的长度比 ngram_token_size 小，那么查询结果将返回在全文索引中所有以这个词作为前缀的 n -gram 的词。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
mysql SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST (信 * IN BOOLEAN MODE);
+————+—————–+
| FTS_DOC_ID | title |
+————+—————–+
| 1 | 信息系统 |
| 2 | 信息系统 |
| 3 | 信息的系统 |
| 4 | 信息 |
+————+—————–+
4 rows in set (0.00 sec)

如果前缀的长度大于等于 ngam_token_size，那么这个查询则转换为一个短语（phrase search），通配符则被忽略。例如，(‘信息 *’)转换为 (‘”信息”‘）,(‘信息系 *’) 转换为(‘”信息息系”‘）。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
mysql SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST (信息 * IN BOOLEAN MODE);
+————+—————–+
| FTS_DOC_ID | title |
+————+—————–+
| 1 | 信息系统 |
| 2 | 信息系统 |
| 3 | 信息的系统 |
| 4 | 信息 |
+————+—————–+
4 rows in set (0.00 sec)