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本篇文章为大家展示了 MySQL 中如何实现全文搜索操作，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。
全文搜索通过 MATCH()函数完成。
CREATE TABLE articles (
– id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
– title VARCHAR(200),
– body TEXT,
– FULLTEXT (title,body)
–
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql INSERT INTO articles VALUES
– (NULL,MySQL Tutorial, DBMS stands for DataBase …),
– (NULL,How To Use MySQL Efficiently, After you went through a …),
– (NULL,Optimising MySQL,In this tutorial we will show …),
– (NULL,1001 MySQL Tricks,1. Never run mysqld as root. 2. …),
– (NULL,MySQL vs. YourSQL, In the following database comparison …),
– (NULL,MySQL Security, When configured properly, MySQL …);
Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql SELECT * FROM articles
– WHERE MATCH (title,body) AGAINST (database);
+—-+——————-+——————————————+
| id | title | body |
+—-+——————-+——————————————+
| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison … |
| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase … |
+—-+——————-+——————————————+
2 rows in set (0.00 sec)函数 MATCH()对照一个文本集 (包含在一个 FULLTEXT 索引中的一个或多个列的列集) 执行一个自然语言搜索一个字符串。搜索字符串做为 AGAINST()的参数被给定。搜索以忽略字母大小写的方式执行。对于表中的每个记录行，MATCH()返回一个相关性值。即，在搜索字符串与记录行在 MATCH()列表中指定的列的文本之间的相似性尺度。
当 MATCH()被使用在一个 WHERE 子句中时 (参看上面的例子)，返回的记录行被自动地以相关性从高到底的次序排序。相关性值是非负的浮点数字。零相关性意味着不相似。相关性的计算是基于：词在记录行中的数目、在行中唯一词的数目、在集中词的全部数目和包含一个特殊词的文档 (记录行) 的数目。
它也可以执行一个逻辑模式的搜索。这在下面的章节中被描述。
前面的例子是函数 MATCH()使用上的一些基本说明。记录行以相似性递减的顺序返回。
下一个示例显示如何检索一个明确的相似性值。如果即没有 WHERE 也没有 ORDER BY 子句，返回行是不排序的。
mysql SELECT id,MATCH (title,body) AGAINST (Tutorial) FROM articles;
+—-+—————————————–+
| id | MATCH (title,body) AGAINST (Tutorial) |
+—-+—————————————–+
| 1 | 0.64840710366884 |
| 2 | 0 |
| 3 | 0.66266459031789 |
| 4 | 0 |
| 5 | 0 |
| 6 | 0 |
+—-+—————————————–+
6 rows in set (0.00 sec)下面的示例更复杂一点。查询返回相似性并依然以相似度递减的次序返回记录行。为了完成这个结果，你应该指定 MATCH()两次。这不会引起附加的开销，因为 MySQL 优化器会注意到两次同样的 MATCH()调用，并只调用一次全文搜索代码。
mysql SELECT id, body, MATCH (title,body) AGAINST
– (Security implications of running MySQL as root) AS score
– FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST
– (Security implications of running MySQL as root);
+—-+————————————-+—————–+
| id | body | score |
+—-+————————————-+—————–+
| 4 | 1. Never run mysqld as root. 2. … | 1.5055546709332 |
| 6 | When configured properly, MySQL … | 1.31140957288 |
+—-+————————————-+—————–+
2 rows in set (0.00 sec)MySQL 使用一个非常简单的剖析器来将文本分隔成词。一个“词”是由文字、数据、“”和“_”组成的任何字符序列。任何在 stopword 列表上出现的，或太短的 (3 个字符或更少的) 的“word”将被忽略。
在集和查询中的每个合适的词根据其在集与查询中的重要性衡量。这样，一个出现在多个文档中的词将有较低的权重(可能甚至有一个零权重)，因为在这个特定的集中，它有较低的语义值。否则，如果词是较少的，它将得到一个较高的权重。然后，词的权重将被结合用于计算记录行的相似性。
这样一个技术工作可很好地工作与大的集(实际上，它会小心地与之谐调)。对于非常小的表，词分类不足以充份地反应它们的语义值，有时这个模式可能产生奇怪的结果。
mysql SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (MySQL);
Empty set (0.00 sec)在上面的例子中，搜索词 MySQL 却没有得到任何结果，因为这个词在超过一半的记录行中出现。同样的，它被有效地处理为一个 stopword (即，一个零语义值的词)。这是最理想的行为 — 一个自然语言的查询不应该从一个 1GB 的表中返回每个次行(second row)。
匹配表中一半记录行的词很少可能找到相关文档。实际上，它可能会发现许多不相关的文档。我们都知道，当我们在互联网上通过搜索引擎试图搜索某些东西时，这会经常发生。因为这个原因，在这个特殊的数据集中，这样的行被设置一个低的语义值。
到 4.0.1 时，MySQL 也可以使用 IN BOOLEAN MODE 修饰语来执行一个逻辑全文搜索。
mysql SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
– AGAINST (+MySQL -YourSQL IN BOOLEAN MODE);
+—-+——————————+————————————-+
| id | title | body |
+—-+——————————+————————————-+
上述内容就是 MySQL 中如何实现全文搜索操作，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注丸趣 TV 行业资讯频道。
