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本篇文章为大家展示了 MySQL 中怎么实现一个搜索引擎，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。
前言
只有 Innodb 和 myisam 存储引擎能用全文索引（innodb 支持全文索引是从 mysql5.6 开始的）
char、varchar、text 类型字段能创建全文索引（fulltext index type）
全文索引的基于关键词的，如何区分不同的关键词了，就要用到分词（stopword）
英文单词用空格，逗号进行分词；中文分词不方便（一个句子不知道怎样区分不同的关键词）
内置分词解析器 ngram 支持中文，日文，韩文（将句子分成固定数字的短语）
当对表写入大量数据时，写入数据后再创建全文索引的速度更快（减少了维护索引的开销）
全文索引的原理的倒排索引（一种数据结构），一般利用关联数组，在辅助表中存储单词与文档中所在位置的映射
使用
用 MATCH() … AGAINST 方式来进行搜索
match() 表示搜索的是那个列，against 表示要搜索的是那个字符串
查看默认的分词（以这些词来区分不同的关键词）；也可以自定义分词，以这些词来区分不同的关键词
SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;如
+-------+ | value | +-------+ | a | | about | | an | | are | | as | | at | | be | | by | | com | | de | | en | | for | | from |三种类型的全文搜索方式
natural language search（自然语言搜索）
通过 MATCH AGAINST 传递某个特定的字符串来进行检，默认方式
boolean search（布尔搜索）
为检索的字符串增加操作符，如“+”表示必须包含，– 不包含，* 表示通配符，即使传递的字符串较小或出现在停词中，也不会被过滤掉
query expansion search（查询扩展搜索）
搜索字符串用于执行自然语言搜索，然后，搜索返回的最相关行的单词被添加到搜索字符串，并且再次进行搜索，查询将返回来自第二个搜索的行
相关参数
配置相关参数
innodb_ft_min_token_size
默认 3，表示最小 3 个字符作为一个关键词，增大该值可减少全文索引的大小
innodb_ft_max_token_size
默认 84，表示最大 84 个字符作为一个关键词，限制该值可减少全文索引的大小
ngram_token_size
默认 2，表示 2 个字符作为内置分词解析器的一个关键词，如对“abcd”建立全文索引，关键词为 ab，bc，cd，当使用 ngram 分词解析器时，innodb_ft_min_token_size 和 innodb_ft_max_token_size 无效
注意：这三个参数均不可动态修改，修改了这些参数，需重启 MySQL 服务，并重新建立全文索引。
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测试 innodb 引擎使用全文索引
准备
1、目标
查询文章中是否含有某个关键词；一系列文章出现某个关键词的次数
查询文章的标题是否含有某个关键词
2、设置以下参数减少磁盘 IO 压力
SET GLOBAL sync_binlog=100; SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit=2;3、导入 1kw 数据进行测试全文索引
该数据来源网上搜索
提取码：60l7
4、某个文章表 的结构
CREATE TABLE `article` ( `id` bigint(10) NOT NULL, `url` varchar(1024) CHARACTER SET latin1 NOT NULL DEFAULT , `title` varchar(256) NOT NULL DEFAULT , `source` varchar(32) DEFAULT COMMENT 真实来源 , `keywords` varchar(32) DEFAULT NULL, `publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `title_idx` (`title`) ) ENGINE=InnoDB使用 myloader 多线程导入测试数据，先把测试数据进行解压
tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz time myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 35、导入数据后总数据量和数据文件、索引文件大小
SELECT COUNT(*) FROM `article`; +----------+ | COUNT(*) | +----------+ | 10000000 | +----------+ 1 row in set (7.85 sec) SELECT table_name, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2), M ) AS dbdata_size, CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2), M ) AS dbindex_size, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2), G ) AS `db_size(G)`, AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() and table_name= article +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+ | table_name | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time | +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+ | article | 3,710.00M | 1,003.00M | 4.60G | 414 | 9388739 | 2019-07-05 15:31:37 | +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+使用默认方式创建全文索引
1、该表已有关键词字段（对文章内容的简述），并以“,”作为分词符
select keywords from article limit 10; +-------------------------------------------------+ | keywords | +-------------------------------------------------+ | NULL | | NULL | | , 婚姻, 爱情 | | 发型, 偏分, 化妆, 时尚 | | 小 A, | | , 服装搭配, 女性, 时尚 | | 漂亮, 女性 | | 情人节, 东莞, 女性 | | 皮肤, 护肤, 护肤, 食品营养, 美容, 养生 | | 三里屯, 北京, 时尚 | +-------------------------------------------------+2、不建全文索引时搜索某个关键词
需要进行全表扫描
select count(*) from article where keywords like % 时尚 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 163 | +----------+ 1 row in set (7.56 sec)3、对关键词字段创建全文索引（以 , 作为分词）
my.cnf 配置文件中设置 innodb_ft_min_token_size，并重启 MySQL 服务（最小两个字符作为一个关键词，默认三个字符作为一个关键词）
[mysqld] innodb_ft_min_token_size=23.1 设置自定义 stopwords（即分词）
USE mysql; CREATE TABLE my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) ENGINE = INNODB; INSERT INTO my_stopwords(VALUE) VALUE (, SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = mysql/my_stopwords SHOW GLOBAL VARIABLES WHERE Variable_name IN( innodb_ft_min_token_size , innodb_ft_server_stopword_table +---------------------------------+--------------------+ | Variable_name | Value | +---------------------------------+--------------------+ | innodb_ft_min_token_size | 2 | | innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords | +---------------------------------+--------------------+3.2 创建全文索引
alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords); * [ ] Query OK, 0 rows affected, 1 warning (1 min 27.92 sec) * [ ] Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 13.3 剩余磁盘空间需足够，原表 4.6G，剩余 5.7G 磁盘，添加全文索引也会失败
df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 7.8G 6.3G 1.2G 85% / tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm /dev/mapper/vg_opt-lvol0 19G 12G 5.7G 68% /datas 会创建原表大小的临时文件 8.6K Jul 5 16:19 #sql-5250_3533.frm 4.4G Jul 5 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords); ERROR 1114 (HY000): The table article is full3.4 利用创建的全文索引进行查询某个关键词出现的次数
查询响应时间有了很大的提升，只需 0.05s；使用 where keywords like % 时尚 % 需要 7.56s
select count(*) from article where match(keywords) against(% 时尚 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 163 | +----------+ 1 row in set (0.05 sec)3.5 如需同时完全匹配多个关键词，用布尔全文搜索
表示完全匹配 三里屯, 北京 的记录数：
select count(*) from article where match(keywords) against(+ 三里屯, 北京 in boolean mode); +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec) 表示匹配“三里屯” 或者 “北京”的记录数 select count(*) from article where match(keywords) against(三里屯, 北京 +----------+ | count(*) | +----------+ | 8 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec)3.6 创建全文索引后，会创建一些其它文件
96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_1.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_2.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_4.ibd 128K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_5.ibd 256K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd前 6 个表示倒排索引（辅助索引表）
第 7，8 个表示包含已删除文档的文档 ID（DOC_ID），其数据当前正在从全文索引中删除
第 9 个表示 FULLTEXT 索引内部状态的信息
第 10，11 个表示包含已删除但尚未从全文索引中删除其数据的文档
使用 ngram 分词解析器创建全文索引
1、对 title 字段建立全文索引（该字段没有固定的 stopwords 分词，使用 ngram 分词解析器）
需先在 my.cnf 配置文件中设置 ngram_token_size（默认为 2，2 个字符作为 ngram 的关键词），并重启 mysql 服务。
这里使用默认的 2
select title from article limit 10; +------------------------------------------------------------------------------+ | title | +------------------------------------------------------------------------------+ | worth IT | |Launchpad 江南皮革厂小 show | |Raw 幕后罕见一刻 “疯子”被抬回后台 | |Raw: 公子大骂老爸你就是个绿茶 公子以一打四 | | 四组 30 平米精装小户型，海量图片，附户型图 | | 夜店女王性感烟熏猫眼妆 | | 大秀哥重摔“巨石”强森 | | 少女时代 崔秀英 服饰科普 林允儿 黄美英 金泰妍 郑秀晶 | | 德阳户外踏青，花田自助烧烤 | +------------------------------------------------------------------------------+2、对 title 字段创建全文索引
alter table article add fulltext index ft_index_title(title) with parser ngram; Query OK, 0 rows affected (3 min 29.22 sec) Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 03、会创建倒排索引（title 字段越长长，创建的倒排索引越大）
112M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_1.ibd 28M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_2.ibd 20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd 140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_4.ibd 128M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_5.ibd 668M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_6.ibd4、不建立全文索引搜索 title 的某个关键词
select count(*) from article where title like % 户外 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ 1 row in set (8.60 sec) select count(*) from article where title like % 后台 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 1142 | +----------+5、使用全文索引搜索某个关键词
响应时间有很大的提升
select count(*) from article where match(title) against(户外 +----------+ | count(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ 1 row in set (0.07 sec) select count(*) from article where title like % 后台 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 1142 | +----------+ 1 row in set (8.31 sec)6、注意当搜索的关键词字符数大于 2（ngram_token_size 定义大小）会出现不一致问题
普通搜索，实际中出现该关键词的记录数为 6 select count(*) from article where title like % 公子大 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 6 | +----------+ 1 row in set (8.40 sec) 全文搜索，出现关键字的记录数为 9443 select count(*) from article where match(title) against(公子大 +----------+ | count(*) | +----------+ | 9443 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec) 实际出现该关键字的记录数为 1 select count(*) from article where title like % 花田自助 % +----------+ | count(*) | +----------+ | 1 | +----------+ 1 row in set (8.33 sec) 全文搜索出现该关键词的记录数为 3202 select count(*) from article where match(title) against(花田自助 +----------+ | count(*) | +----------+ | 3202 | +----------+ 1 row in set (0.06 sec)结论
当 mysql 某字段中有固定的 stopword 分词（英文的空格符，中文的“,”– 等），对该字段建立全文索引，能快速搜索出现某个关键词的相关记录信息，实现简单搜索引擎的效果 **
当 mysql 某字段没有固定的 stopword 分词，使用内置解析器 ngram 可将字段值分成固定数量（ngram_token_size 定义大小）的关键词快速进行搜索；当搜索的关键词的字符数量不等于 ngram_token_size 定义大小时，会出现与实际情况不一致的问题
全文索引能快速搜索，也存在维护索引的开销；字段长度越大，创建的全文索引也越大，会影响 DML 语句的吞吐量，可用专门的全文搜索引擎 ES 来做这件事
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