MySQL使用全文索引替换 like '%XX%' 查询
其实全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不，从MySQL 5.7.6开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。低版本可以使用MySQL中文分词插件SqlJieba/mysqlcft等
注意：
在使用全文索引创建索引时，一定要指定全文索引插件-N-grm中文检索常用的分词算法，否则全文索引即使创建了，也无法使用
例如：
删除没有指定分词算法的全文索引：
alter table nsy_product.product_custom_report drop index idx_custom_product_sku;
alter table nsy_product.product_custom_report drop index idx_embryo_product_sku;
修改后指定分词算法的全文索引：
alter table nsy_product.product_custom_report add FULLTEXT INDEX `idx_custom_product_sku` (`custom_product_sku`) with parser ngram;
alter table nsy_product.product_custom_report add FULLTEXT INDEX `idx_embryo_product_sku` (`embryo_product_sku`) with parser ngram;
注意，如果是阿里云的RDS，需要用以下的方式创建，不需要指定with parser ngram，
格式如下：
alter table nsy_product.product_custom_report add FULLTEXT key `idx_custom_product_sku` (`custom_product_sku`) ;
alter table nsy_product.product_custom_report add FULLTEXT key `idx_embryo_product_sku` (`embryo_product_sku`) ;
查看是否已经配置
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%ft_min%';
SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE '%ngram_token_size%';
在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，
[mysqld]
innodb_ft_min_token_size=1
ft_min_word_len=1
ngram_token_size=2
这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。
示例表结构：
CREATE TABLE `articles` (
`id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`title` varchar(200) DEFAULT NULL,
`body` text,
PRIMARY KEY (`id`),
FULLTEXT KEY `title` (`title`,`body`) WITH PARSER `ngram` #一定要手动指定分词算法，否则全文索引无法使用
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
或者：
alter table articles add fulltext index `title` (`title`,`body`) with parser ngram;
示例数据，有6行记录。
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (1, '数据库管理', '在本教程中我将向你展示如何管理数据库');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (2, '数据库应用开发', '学习开发数据库应用程序');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (3, 'MySQL完全手册', '学习MySQL的一切');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (4, '数据库与事务处理', '系统的学习数据库的事务概论');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (5, 'NoSQL精髓', '学习了解各种非结构化数据库');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (6, 'SQL语言详解', '详细了解如果使用各种SQL');
INSERT INTO `articles`(`id`, `title`, `body`) VALUES (7, 'Test Delete', '测试删除');
显式指定全文检索表源
mysql> SET GLOBAL innodb_ft_aux_table='db_name/articles';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。当用户对表进行全文检索(查询、插入)时,InnoDB存储引擎会自动读取未完成的文档，然后进行分词操作，再将分词结果放到FTS Index Cache
mysql> SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10;
+——+————�C+————-+———�C+——�C+———-+
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION |
+——+————�C+————-+———�C+——�C+———-+
| 中我 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28 |
| 习m | 4 | 4 | 1 | 4 | 21 |
| 习了 | 6 | 6 | 1 | 6 | 16 |
| 习开 | 3 | 3 | 1 | 3 | 25 |
| 习数 | 5 | 5 | 1 | 5 | 37 |
| 了解 | 6 | 7 | 2 | 6 | 19 |
| 了解 | 6 | 7 | 2 | 7 | 23 |
| 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 12 |
| 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 40 |
| 何管 | 2 | 2 | 1 | 2 | 52 |
+——+————�C+————-+———�C+——�C+———-+
10 rows in set (0.00 sec)
这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。可以看到每个word对应一个DOC_ID和POSITION。此外，还记录了FIRST_DOC_ID、LAST_DOC_ID、DOC_COUNT分别代表该word第一次出现文档的ID,最后一次出现的文档ID，以及该word在多少个文档中存在。 文档中的分词的插入操作是在事务提交时完成，
但是对于删除操作，其在事务提交时，不删除磁盘Auxiliary Table的记录，而只是删除FTS Cache Index记录，对于Auxiliary Table中被删除的记录，存储引擎会记录其FTS DOCUMENT ID ,并将其保存在DELETE auxiliary table中，在设置参数innodb_ft_aux_table后，用户可以访问information_schema架构下的表INNODB_FT_DELETED来观察删除的FTS Document ID只有当OPTIMIZE TABLE发生的时候才会被清除掉。这个表只有一个DOC__ID列，是指向innodb_ft_index_table这张表
SET GLOBAL innodb_optimize_fulltext_only=ON;
OPTIMIZE TABLE articles;
SELECT * FROM information_schema.`INNODB_FT_INDEX_TABLE`;
若此时执行下面的SQL语句，会删除FTS_DOC_ID为7的文档
DELETE FROM articles WHERE id=7
InnoDB存储引擎并不会直接删除索引中对应的记录，而是将删除的文档ID插入到DELETED表
SELECT * FROM information_schema.`INNODB_FT_DELETED`;
SELECT * FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE where DOC_ID=7;
使用全文索引的格式：
MATCH (columnName) AGAINST ('string')
多个条件string空格分隔
查询title或body包含信息
一、自然语言模式下检索：
得到符合条件的个数
mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
+———-+
| COUNT(*) |
+———-+
| 4 |
+———-+
1 row in set (0.05 sec)
2、得到匹配的比率
mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS score FROM articles;
+—-+———————-+
| id| score |
+—-+———————-+
| 1 | 0.12403252720832825 |
| 2 | 0.12403252720832825 |
| 3 | 0 |
| 4 | 0.12403252720832825 |
| 5 | 0.062016263604164124|
| 6 | 0 |
+—-+———————-+
6 rows in set (0.00 sec)
二、布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：
1、匹配既有管理又有数据库的记录， 类似sql的AND
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('+数据库 +管理' IN BOOLEAN MODE);
+—-+————+————————————�C+
| id| title | body |
+—-+————+————————————�C+
| 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 |
+—-+————+————————————�C+
1 row in set (0.00 sec)
2、匹配有数据库，但是没有管理的记录
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('+数据库 -管理' IN BOOLEAN MODE);
+—-+——————+—————————-+
| id| title | body |
+—-+——————+—————————-+
| 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 |
| 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 |
| 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 |
+—-+——————+—————————-+
3 rows in set (0.00 sec)
3、匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('>数据库 +MySQL' INBOOLEAN MODE);
+—-+—————+—————�C+
| id| title | body |
+—-+—————+—————�C+
| 3 | MySQL完全手册 |学习MySQL的一切 |
+—-+—————+—————�C+
1 row in set (0.00 sec)
4、匹配有管理或者有数据库的记录
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('数据库 管理' IN BOOLEAN MODE);
三、查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('数据库' WITH QUERY EXPANSION);
+—-+——————+————————————�C+
| id| title | body |
+—-+——————+————————————�C+
| 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 |
| 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 |
| 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 |
| 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 |
| 6 | SQL 语言详解 | 详细了解如果使用各种SQL |
| 3 | MySQL完全手册 | 学习MySQL的一切 |
+—-+——————+————————————�C+
6 rows in set (0.01 sec)
