全文搜索通過 MATCH() 函數完成:
mysql> 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)
函數 MATCH() 對照一個文本集(包含在一個 FULLTEXT 索引中的一個或多個列的列集)執行一個自然語言搜索一個字符串。搜索字符串做為 AGAINST() 的參數被給定。搜索以忽略字母大小寫的方式執行。對于表中的每個記錄行,MATCH() 返回一個相關性值。即,在搜索字符串與記錄行在 MATCH() 列表中指定的列的文本之間的相似性尺度。
當 MATCH() 被使用在一個 WHERE 子句中時 (參看上面的例子),返回的記錄行被自動地以相關性從高到底的次序排序。相關性值是非負的浮點數字。零相關性意味著不相似。相關性的計算是基于:詞在記錄行中的數目、在行中唯一詞的數目、在集中詞的全部數目和包含一個特殊詞的文檔(記錄行)的數目。
它也可以執行一個邏輯模式的搜索。這在下面的章節中被描述。
前面的例子是函數 MATCH() 使用上的一些基本說明。記錄行以相似性遞減的順序返回。 下一個示例顯示如何檢索一個明確的相似性值。如果即沒有 WHERE 也沒有 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)
下面的示例更復雜一點。查詢返回相似性并依然以相似度遞減的次序返回記錄行。為了完成這個結果,你應該指定 MATCH() 兩次。這不會引起附加的開銷,因為 MySQL 優化器會注意到兩次同樣的 MATCH() 調用,并只調用一次全文搜索代碼。
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 使用一個非常簡單的剖析器來將文本分隔成詞。一個“詞”是由文字、數據、“'” 和 “_” 組成的任何字符序列。任何在 stopword 列表上出現的,或太短的(3 個字符或更少的)的 “word” 將被忽略。
在集和查詢中的每個合適的詞根據其在集與查詢中的重要性衡量。這樣,一個出現在多個文檔中的詞將有較低的權重(可能甚至有一個零權重),因為在這個特定的集中,它有較低的語義值。否則,如果詞是較少的,它將得到一個較高的權重。然后,詞的權重將被結合用于計算記錄行的相似性。
這樣一個技術工作可很好地工作與大的集(實際上,它會小心地與之諧調)。 對于非常小的表,詞分類不足以充份地反應它們的語義值,有時這個模式可能產生奇怪的結果。
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('MySQL');
Empty set (0.00 sec)
在上面的例子中,搜索詞 MySQL 卻沒有得到任何結果,因為這個詞在超過一半的記錄行中出現。同樣的,它被有效地處理為一個 stopword (即,一個零語義值的詞)。這是最理想的行為 -- 一個自然語言的查詢不應該從一個 1GB 的表中返回每個次行(second row)。
匹配表中一半記錄行的詞很少可能找到相關文檔。實際上,它可能會發現許多不相關的文檔。我們都知道,當我們在互聯網上通過搜索引擎試圖搜索某些東西時,這會經常發生。因為這個原因,在這個特殊的數據集中,這樣的行被設置一個低的語義值。
到 4.0.1 時,MySQL 也可以使用 IN BOOLEAN MODE 修飾語來執行一個邏輯全文搜索。
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);
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| id | title | body |
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| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |
| 2 | How To Use MySQL Efficiently | After you went through a ... |
| 3 | Optimising MySQL | In this tutorial we will show ... |
| 4 | 1001 MySQL Tricks | 1. Never run mysqld as root. 2. ... |
| 6 | MySQL Security | When configured properly, MySQL ... |
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