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MySQL實現一個簡單版搜索引擎,真是絕了!

數據庫 MySQL
本文教大家使用 MySQL 全文索引來實現一個簡單版搜索引擎。

[[348991]]

 前言

  •  只有Innodb和myisam存儲引擎能用全文索引(innodb支持全文索引是從mysql5.6開始的)
  •  char、varchar、text類型字段能創建全文索引(fulltext index type)
  •  全文索引的基于關鍵詞的,如何區分不同的關鍵詞了,就要用到分詞(stopword)
  •  英文單詞用空格,逗號進行分詞;中文分詞不方便(一個句子不知道怎樣區分不同的關鍵詞)
  •  內置分詞解析器ngram支持中文,日文,韓文(將句子分成固定數字的短語)
  •  當對表寫入大量數據時,寫入數據后再創建全文索引的速度更快(減少了維護索引的開銷)
  •  全文索引的原理的倒排索引(一種數據結構),一般利用關聯數組,在輔助表中存儲單詞與文檔中所在位置的映射

使用

用MATCH() ... AGAINST 方式來進行搜索

match()表示搜索的是那個列,against表示要搜索的是那個字符串

查看默認的分詞(以這些詞來區分不同的關鍵詞);也可以自定義分詞,以這些詞來區分不同的關鍵詞 

  1. SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD; 

如 

  1. +-------+   
  2. | value |   
  3. +-------+   
  4. | a     |   
  5. | about |  
  6. | an    |   
  7. | are   |   
  8. | as    |   
  9. | at    |   
  10. | be    |   
  11. | by    |   
  12. | com   |   
  13. | de    |   
  14. | en    |   
  15. | for   |   
  16. | from  | 

三種類型的全文搜索方式

natural language search(自然語言搜索)

通過MATCH AGAINST 傳遞某個特定的字符串來進行檢,默認方式

boolean search(布爾搜索)

為檢索的字符串增加操作符,如“+”表示必須包含,"-"不包含,"*" 表示通配符,即使傳遞的字符串較小或出現在停詞中,也不會被過濾掉

query expansion search(查詢擴展搜索)

搜索字符串用于執行自然語言搜索,然后,搜索返回的最相關行的單詞被添加到搜索字符串,并且再次進行搜索,查詢將返回來自第二個搜索的行

相關參數

配置相關參數

innodb_ft_min_token_size

默認3,表示最小3個字符作為一個關鍵詞,增大該值可減少全文索引的大小

innodb_ft_max_token_size

默認84,表示最大84個字符作為一個關鍵詞,限制該值可減少全文索引的大小

ngram_token_size

默認2,表示2個字符作為內置分詞解析器的一個關鍵詞,如對“abcd”建立全文索引,關鍵詞為'ab','bc','cd',當使用ngram分詞解析器時,innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size 無效

注意:這三個參數均不可動態修改,修改了這些參數,需重啟MySQL服務,并重新建立全文索引。

這里有一份《 完整的 MySQL 開發規范》進大廠必看,推薦看下。關注公眾號Java技術棧回復mysql可以獲取更多教程。

測試innodb引擎使用全文索引

準備

1、目標

  •  查詢文章中是否含有某個關鍵詞;一系列文章出現某個關鍵詞的次數
  •  查詢文章的標題是否含有某個關鍵詞

2、設置以下參數減少磁盤IO壓力 

  1. SET GLOBAL sync_binlog=100 
  2. SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit=2

3、導入1kw 數據進行測試全文索引

該數據來源網上搜索

提取碼:60l7

4、某個文章表 的結構 

  1. CREATE TABLE `article` (  
  2.   `id` bigint(10) NOT NULL,  
  3.   `url` varchar(1024) CHARACTER SET latin1 NOT NULL DEFAULT '',  
  4.   `title` varchar(256) NOT NULL DEFAULT '',  
  5.   `source` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '真實來源',  
  6.   `keywords` varchar(32) DEFAULT NULL,  
  7.   `publish_time` timestamp NULL DEFAULT NULL,  
  8.   PRIMARY KEY (`id`),  
  9.   KEY `title_idx` (`title`) 
  10.  ENGINE=InnoDB 

使用myloader 多線程導入測試數據,先把測試數據進行解壓 

  1. tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz  
  2. time myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 3 

5、導入數據后總數據量和數據文件、索引文件大小 

  1. SELECT COUNT(*) FROM `article`;  
  2. +----------+  
  3. | COUNT(*) |  
  4. +----------+  
  5. | 10000000 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (7.85 sec)  
  8. 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'
  9. +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+  
  10. | table_name | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | table_rows | update_time         |  
  11. +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+  
  12. | article    | 3,710.00M   | 1,003.00M    | 4.60G      |            414 |    9388739 | 2019-07-05 15:31:37 |  
  13. +------------+-------------+--------------+------------+----------------+------------+---------------------+ 

使用默認方式創建全文索引

1、該表已有關鍵詞字段(對文章內容的簡述),并以“,”作為分詞符 

  1. select keywords from article limit 10;  
  2. +-------------------------------------------------+  
  3. | keywords                                        |  
  4. +-------------------------------------------------+  
  5. | NULL                                            |  
  6. | NULL                                            |  
  7. | ,婚姻,愛情                                      |  
  8. | 發型,偏分,化妝,時尚                             |  
  9. | 小A,                                            |  
  10. | ,服裝搭配,女性,時尚                             |  
  11. | 漂亮,女性                                       |  
  12. | 情人節,東莞,女性                                |  
  13. | 皮膚,護膚,護膚,食品營養,美容,養生               |  
  14. | 三里屯,北京,時尚                                |  
  15. +-------------------------------------------------+ 

2、不建全文索引時搜索某個關鍵詞

需要進行全表掃描 

  1. select count(*) from article where keywords like '%時尚%';  
  2. +----------+  
  3. | count(*) |  
  4. +----------+  
  5. |      163 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (7.56 sec) 

3、對關鍵詞字段創建全文索引(以 , 作為分詞)

my.cnf配置文件中設置innodb_ft_min_token_size,并重啟MySQL服務(最小兩個字符作為一個關鍵詞,默認三個字符作為一個關鍵詞) 

  1. [mysqld]  
  2. innodb_ft_min_token_size=2 

3.1 設置自定義stopwords(即分詞) 

  1. USE mysql;  
  2. CREATE TABLE my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) ENGINE = INNODB 
  3. INSERT INTO my_stopwords(VALUE) VALUE (','); 
  4. SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = 'mysql/my_stopwords' 
  5. SHOW GLOBAL  VARIABLES WHERE Variable_name IN('innodb_ft_min_token_size','innodb_ft_server_stopword_table');  
  6. +---------------------------------+--------------------+  
  7. | Variable_name                   | Value              |  
  8. +---------------------------------+--------------------+  
  9. | innodb_ft_min_token_size        | 2                  |  
  10. | innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords | 
  11. +---------------------------------+--------------------+ 

3.2 創建全文索引 

  1. alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords);  
  2. * [ ] Query OK, 0 rows affected, 1 warning (1 min 27.92 sec)  
  3. * [ ] Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 1 

3.3 剩余磁盤空間需足夠,原表4.6G,剩余5.7G磁盤,添加全文索引也會失敗 

  1. df -h  
  2. Filesystem            Size  Used Avail Use% Mounted on  
  3. /dev/vda1             7.8G  6.3G  1.2G  85% /  
  4. tmpfs                 1.9G     0  1.9G   0% /dev/shm  
  5. /dev/mapper/vg_opt-lvol0  
  6.                        19G   12G  5.7G  68% /datas  
  7. 會創建原表大小的臨時文件  
  8.  8.6K Jul  5 16:19 #sql-5250_3533.frm  
  9.  4.4G Jul  5 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd  
  10. alter table article add fulltext index idx_full_keyword(keywords); 
  11. ERROR 1114 (HY000): The table 'article' is full 

3.4 利用創建的全文索引進行查詢某個關鍵詞出現的次數

查詢響應時間有了很大的提升,只需0.05s;使用where keywords like '%時尚%' 需要7.56s 

  1. select count(*) from article where match(keywords) against('%時尚%');  
  2. +----------+  
  3. | count(*) |  
  4. +----------+  
  5. |      163 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (0.05 sec) 

3.5 如需同時完全匹配多個關鍵詞,用布爾全文搜索

表示完全匹配 "三里屯,北京" 的記錄數: 

  1. select count(*) from article where match(keywords)  against('+三里屯,北京' in boolean mode);  
  2. +----------+  
  3. | count(*) |  
  4. +----------+  
  5. |        1 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (0.06 sec)  
  8. 表示匹配“三里屯” 或者 “北京”的記錄數  
  9. select count(*) from article where match(keywords)  against('三里屯,北京');  
  10. +----------+  
  11. | count(*) |  
  12. +----------+  
  13. |        8 |  
  14. +----------+  
  15. 1 row in set (0.06 sec) 

3.6 創建全文索引后,會創建一些其它文件 

  1. 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_1.ibd  
  2. 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_2.ibd  
  3. 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_3.ibd  
  4. 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_4.ibd 
  5. 128K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_5.ibd  
  6. 256K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_00000000000000c0_INDEX_6.ibd 
  7. 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED_CACHE.ibd  
  8. 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_BEING_DELETED.ibd  
  9. 96K Jul 5 16:30 FTS_00000000000000a7_CONFIG.ibd  
  10. 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED_CACHE.ibd  
  11. 96K Jul 5 16:29 FTS_00000000000000a7_DELETED.ibd 
  •  前6個表示倒排索引(輔助索引表)
  •  第7,8個表示包含已刪除文檔的文檔ID(DOC_ID),其數據當前正在從全文索引中刪除
  •  第9個表示FULLTEXT索引內部狀態的信息
  •  第10,11個表示包含已刪除但尚未從全文索引中刪除其數據的文檔

使用ngram分詞解析器創建全文索引

1、對title字段建立全文索引(該字段沒有固定的stopwords 分詞,使用ngram分詞解析器)

需先在my.cnf 配置文件中設置ngram_token_size(默認為2,2個字符作為ngram 的關鍵詞),并重啟mysql服務。

這里使用默認的 2 

  1. select title from article limit 10;  
  2. +------------------------------------------------------------------------------+  
  3. | title                                                                        |  
  4. +------------------------------------------------------------------------------+  
  5. | worth IT                                                                    |  
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  14. +------------------------------------------------------------------------------+ 

2、對title字段創建全文索引 

  1. alter table article add fulltext index ft_index_title(title) with parser ngram; 
  2. Query OK, 0 rows affected (3 min 29.22 sec)  
  3. Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0 

3、會創建倒排索引(title字段越長長,創建的倒排索引越大) 

  1. 112M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_1.ibd  
  2. 28M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_2.ibd  
  3. 20M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_3.ibd  
  4. 140M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_4.ibd  
  5. 128M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_5.ibd  
  6. 668M Jul 5 21:46 FTS_00000000000000a7_00000000000000cd_INDEX_6.ibd 

4、不建立全文索引搜索title的某個關鍵詞 

  1. select count(*) from article where title like '%戶外%';  
  2. +----------+  
  3. | count(*) |  
  4. +----------+  
  5. |    22058 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (8.60 sec)  
  8. select count(*) from article where title like '%后臺%';  
  9. +----------+  
  10. | count(*) |  
  11. +----------+  
  12. |     1142 |  
  13. +----------+ 

5、使用全文索引搜索某個關鍵詞

響應時間有很大的提升 

  1. select count(*) from article where match(title)  against('戶外');  
  2. +----------+  
  3. | count(*) |  
  4. +----------+  
  5. |    22058 |  
  6. +----------+  
  7. 1 row in set (0.07 sec)  
  8. select count(*) from article where title like '%后臺%';  
  9. +----------+  
  10. | count(*) |  
  11. +----------+  
  12. |     1142 |  
  13. +----------+  
  14. 1 row in set (8.31 sec) 

6、注意當搜索的關鍵詞字符數大于2 (ngram_token_size定義大小)會出現不一致問題 

  1. 普通搜索,實際中出現該關鍵詞的記錄數為6  
  2. select count(*) from article where title like '%公子大%';  
  3. +----------+  
  4. | count(*) |  
  5. +----------+  
  6. |        6 |  
  7. +----------+  
  8. 1 row in set (8.40 sec)  
  9. 全文搜索,出現關鍵字的記錄數為9443  
  10. select count(*) from article where match(title)  against('公子大'); 
  11. +----------+  
  12. | count(*) |  
  13. +----------+  
  14. |     9443 |  
  15. +----------+  
  16. 1 row in set (0.06 sec)  
  17. 實際出現該關鍵字的記錄數為1  
  18. select count(*) from article where title like '%花田自助%';  
  19. +----------+  
  20. | count(*) |  
  21. +----------+  
  22. |        1 |  
  23. +----------+  
  24. 1 row in set (8.33 sec)  
  25. 全文搜索出現該關鍵詞的記錄數為3202  
  26. select count(*) from article where match(title)  against('花田自助');  
  27. +----------+  
  28. | count(*) |  
  29. +----------+  
  30. |     3202 |  
  31. +----------+  
  32. 1 row in set (0.06 sec) 

結論

  •  當mysql 某字段中有固定的stopword 分詞(英文的空格符,中文的“,”"-"等),對該字段建立全文索引,能快速搜索出現某個關鍵詞的相關記錄信息,實現簡單搜索引擎的效果**
  •  當mysql 某字段沒有固定的stopword 分詞,使用內置解析器ngram 可將字段值分成固定數量(ngram_token_size定義大小)的關鍵詞快速進行搜索;當搜索的關鍵詞的字符數量不等于ngram_token_size定義大小時,會出現與實際情況不一致的問題
  •  全文索引能快速搜索,也存在維護索引的開銷;字段長度越大,創建的全文索引也越大,會影響DML語句的吞吐量,可用專門的全文搜索引擎ES來做這件事 

 

責任編輯:龐桂玉 來源: Java技術棧
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