MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含7123字，纯文字阅读大概需要11分钟。

内容图文

主要就是通过Hash算法（常见的Hash算法有直接定址法、平方取中法、折叠法、除数取余法、随机数法），将数据库字段数据转换成定长的Hash值，与这条数据的行指针一并存入Hash表的对应位置；如果发生Hash碰撞（两个不同关键字的Hash值相同），则在对应Hash键下以链表形式存储。

检索算法：在检索查询时，就再次对待查关键字再次执行相同的Hash算法，得到Hash值，到对应Hash表对应位置取出数据即可，如果发生Hash碰撞，则需要在取值时进行筛选。目前使用Hash索引的数据库并不多，主要有Memory等。

MySQL目前有Memory引擎和NDB引擎支持Hash索引。

full-text全文索引

全文索引也是MyISAM的一种特殊索引类型，主要用于全文索引，InnoDB从MYSQL5.6版本提供对全文索引的支持。

它用于替代效率较低的LIKE模糊匹配操作，而且可以通过多字段组合的全文索引一次性全模糊匹配多个字段。

同样使用B-Tree存放索引数据，但使用的是特定的算法，将字段数据分割后再进行索引（一般每4个字节一次分割），索引文件存储的是分割前的索引字符串集合，与分割后的索引信息，对应Btree结构的节点存储的是分割后的词信息以及它在分割前的索引字符串集合中的位置

概念

通过数值比较、范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询，但是，如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤，那么就需要基于相似度的查询，而不是原来的精确数值比较。全文索引就是为这种场景设计的。

你可能会说，用 like + % 就可以实现模糊匹配了，为什么还要全文索引？like + % 在文本比较少时是合适的，但是对于大量的文本数据检索，是不可想象的。全文索引在大量的数据面前，能比 like + % 快 N 倍，速度不是一个数量级，但是全文索引可能存在精度问题。

你可能没有注意过全文索引，不过至少应该对一种全文索引技术比较熟悉：各种的搜索引擎。虽然搜索引擎的索引对象是超大量的数据，并且通常其背后都不是关系型数据库，不过全文索引的基本原理是一样的。

版本支持

开始之前，先说一下全文索引的版本、存储引擎、数据类型的支持情况

1. MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；
2. MySQL 5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引;
3. 只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。

测试或使用全文索引时，要先看一下自己的 MySQL 版本、存储引擎和数据类型是否支持全文索引。

操作全文索引

索引的操作随便一搜都是，这里还是再啰嗦一遍。

创建

1.创建表时创建全文索引

create table fulltext_test (
    id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    content text NOT NULL,
    tag varchar(255),
    PRIMARY KEY (id),
    FULLTEXT KEY content_tag_fulltext(content,tag)  // 创建联合全文索引列
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

2.在已存在的表上创建全文索引

create fulltext index content_tag_fulltext
    on fulltext_test(content,tag);

3.通过 SQL 语句 ALTER TABLE 创建全文索引

alter table fulltext_test
    add fulltext index content_tag_fulltext(content,tag);

删除

1.直接使用 DROP INDEX 删除全文索引

drop index content_tag_fulltext
    on fulltext_test;

2.通过 SQL 语句 ALTER TABLE 删除全文索引

alter table fulltext_test
    drop index content_tag_fulltext;

使用全文索引

和常用的模糊匹配使用 like + % 不同，全文索引有自己的语法格式，使用 match 和 against 关键字，比如

select * from fulltext_test 
    where match(content,tag) against(‘xxx xxx‘);

注意： match() 函数中指定的列必须和全文索引中指定的列完全相同，否则就会报错，无法使用全文索引，这是因为全文索引不会记录关键字来自哪一列。如果想要对某一列使用全文索引，请单独为该列创建全文索引。

测试全文索引

添加测试数据

有了上面的知识，就可以测试一下全文索引了。

首先创建测试表，插入测试数据

create table test (
    id int(11) unsigned not null auto_increment,
    content text not null,
    primary key(id),
    fulltext key content_index(content)
) engine=MyISAM default charset=utf8;

insert into test (content) values (‘a‘),(‘b‘),(‘c‘);
insert into test (content) values (‘aa‘),(‘bb‘),(‘cc‘);
insert into test (content) values (‘aaa‘),(‘bbb‘),(‘ccc‘);
insert into test (content) values (‘aaaa‘),(‘bbbb‘),(‘cccc‘);

按照全文索引的使用语法执行下面查询

select * from test where match(content) against(‘a‘);
select * from test where match(content) against(‘aa‘);
select * from test where match(content) against(‘aaa‘);

根据我们的惯性思维，应该会显示 4 条记录才对，然而结果是 1 条记录也没有，只有在执行下面的查询时

select * from test where match(content) against(‘aaaa‘);

才会搜到 aaaa 这 1 条记录。

为什么？这个问题有很多原因，其中最常见的就是 最小搜索长度 导致的。另外插一句，使用全文索引时，测试表里至少要有 4 条以上的记录，否则，会出现意想不到的结果。

MySQL 中的全文索引，有两个变量，最小搜索长度和最大搜索长度，对于长度小于最小搜索长度和大于最大搜索长度的词语，都不会被索引。通俗点就是说，想对一个词语使用全文索引搜索，那么这个词语的长度必须在以上两个变量的区间内。

这两个的默认值可以使用以下命令查看

show variables like ‘%ft%‘;

可以看到这两个变量在 MyISAM 和 InnoDB 两种存储引擎下的变量名和默认值

// MyISAM
ft_min_word_len = 4;
ft_max_word_len = 84;

// InnoDB
innodb_ft_min_token_size = 3;
innodb_ft_max_token_size = 84;

可以看到最小搜索长度 MyISAM 引擎下默认是 4，InnoDB 引擎下是 3，也即，MySQL 的全文索引只会对长度大于等于 4 或者 3 的词语建立索引，而刚刚搜索的只有 aaaa 的长度大于等于 4。

两种全文索引

自然语言的全文索引

默认情况下，或者使用 in natural language mode 修饰符时，match() 函数对文本集合执行自然语言搜索，上面的例子都是自然语言的全文索引。

自然语言搜索引擎将计算每一个文档对象和查询的相关度。这里，相关度是基于匹配的关键词的个数，以及关键词在文档中出现的次数。在整个索引中出现次数越少的词语，匹配时的相关度就越高。相反，非常常见的单词将不会被搜索，如果一个词语的在超过 50% 的记录中都出现了，那么自然语言的搜索将不会搜索这类词语。上面提到的，测试表中必须有 4 条以上的记录，就是这个原因。

这个机制也比较好理解，比如说，一个数据表存储的是一篇篇的文章，文章中的常见词、语气词等等，出现的肯定比较多，搜索这些词语就没什么意义了，需要搜索的是那些文章中有特殊意义的词，这样才能把文章区分开。

布尔全文索引

在布尔搜索中，我们可以在查询中自定义某个被搜索的词语的相关性，当编写一个布尔搜索查询时，可以通过一些前缀修饰符来定制搜索。

MySQL 内置的修饰符，上面查询最小搜索长度时，搜索结果 ft_boolean_syntax 变量的值就是内置的修饰符，下面简单解释几个，更多修饰符的作用可以查手册

• + 必须包含该词
• - 必须不包含该词
• > 提高该词的相关性，查询的结果靠前
• < 降低该词的相关性，查询的结果靠后
• (*)星号 通配符，只能接在词后面

对于上面提到的问题，可以使用布尔全文索引查询来解决，使用下面的命令，a、aa、aaa、aaaa 就都被查询出来了。

select * test where match(content) against(‘a*‘ in boolean mode);

总结

好了，差不多写完了，又到了总结的时候。

MySQL 的全文索引最开始仅支持英语，因为英语的词与词之间有空格，使用空格作为分词的分隔符是很方便的。亚洲文字，比如汉语、日语、汉语等，是没有空格的，这就造成了一定的限制。不过 MySQL 5.7.6 开始，引入了一个 ngram 全文分析器来解决这个问题，并且对 MyISAM 和 InnoDB 引擎都有效。

事实上，MyISAM 存储引擎对全文索引的支持有很多的限制，例如表级别锁对性能的影响、数据文件的崩溃、崩溃后的恢复等，这使得 MyISAM 的全文索引对于很多的应用场景并不适合。所以，多数情况下的建议是使用别的解决方案，例如 Sphinx、Lucene 等等第三方的插件，亦或是使用 InnoDB 存储引擎的全文索引。

几个注意点

1. 使用全文索引前，搞清楚版本支持情况；
2. 全文索引比 like + % 快 N 倍，但是可能存在精度问题；
3. 如果需要全文索引的是大量数据，建议先添加数据，再创建索引；
4. 对于中文，可以使用 MySQL 5.7.6 之后的版本，或者第三方插件。

MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)

标签：引擎   不同   tree   而且   搜索   根据   默认值   大于   情况下   

本文系统来源：https://www.cnblogs.com/wsw-seu/p/13578088.html

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)全部内容，希望文章能够帮你解决MySQL索引结构之Hash索引、full-text全文索引(面)所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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