Mysql 简明教程
MySQL - Natural Language Fulltext Search
在我们完全了解自然语言全文搜索的概念之前，让我们尝试了解它的上下文。如今，用于搜索的关键字可能并不总是与用户期望的结果相匹配。因此，搜索引擎旨在专注于提高搜索相关性，以减少搜索查询和搜索结果之间的准确性差距。因此，显示的结果与搜索关键字的相关性最高。
类似地，在像 MySQL 那样的关系型数据库中，全文搜索是一种用于检索不一定与搜索关键字完全匹配的结果集的技术。全文搜索使用三种类型的搜索模式：
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Natural Language Mode
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Query Expansion Mode
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Boolean Mode
Natural Language Full-text Search
自然语言全文搜索在 IN NATURAL LANGUAGE 模式下执行常规全文搜索。当以这种模式执行全文搜索时，搜索结果将按与其相关性的顺序显示（针对该搜索执行的关键字）。这是全文搜索的默认模式。
由于这是全文搜索，因此必须对基于文本的列（如 CHAR、VARCHAR、TEXT 数据类型列）应用 FULLTEXT 索引。FULLTEXT 索引是一种特殊类型的索引，用于搜索文本值中的关键字，而不是尝试将关键字与这些列值进行比较。
Syntax
以下是执行自然语言全文搜索的基本语法：
SELECT * FROM table_name
WHERE MATCH(column_name(s))
AGAINST ('keyword_name' IN NATURAL LANGUAGE MODE);Example
让我们通过以下示例了解如何在数据库表上执行自然语言全文搜索。
为此，我们首先创建一个名为 ARTICLES 的表，其中包含文章的标题和描述。正如下所示，已对文本列 article_title 和 descriptions 应用 FULLTEXT 索引：
CREATE TABLE ARTICLES (
ID INT AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
ARTICLE_TITLE VARCHAR(100),
DESCRIPTION TEXT,
FULLTEXT (ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION)
) ENGINE = InnoDB;现在，让我们使用以下查询将文章详细信息（如标题和 DESCRIPTION）插入此表：
INSERT INTO ARTICLES (ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION) VALUES
('MySQL Tutorial', 'MySQL is a relational database system that uses SQL to structure data stored'),
('Java Tutorial', 'Java is an object-oriented and platform-independent programming language'),
('Hadoop Tutorial', 'Hadoop is framework that is used to process large sets of data'),
('Big Data Tutorial', 'Big Data refers to data that has wider variety of data sets in larger numbers'),
('JDBC Tutorial', 'JDBC is a Java based technology used for database connectivity');表创建如下：
在全文搜索中使用自然语言模式，使用关键字“data set”搜索与数据相关的文章记录。
SELECT * FROM ARTICLES
WHERE MATCH(ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION)
AGAINST ('data set' IN NATURAL LANGUAGE MODE);Stop Words in a Search
自然语言全文搜索使用 tf-idf 算法，其中“tf”表示词频，“idf”表示逆向文档频率。该搜索是指单词在单个文档中的频率以及单词存在的文档数。但是，有些单词通常会被搜索忽略，例如字数少于特定数量的单词。InnoDB 忽略字数少于 3 个字符的单词，而 MyISAM 忽略字数少于 4 个字符的单词。此类单词被称为停用词（the、a、an、are 等）。
Example
在以下示例中，我们对上面创建的 ARTICLES 表执行简单的自然语言全文搜索。让我们通过针对两个关键字（“Big Tutorial”和“is Tutorial”）执行搜索，了解停用词如何影响全文搜索。
Searching 'Big Tutorial':
以下查询针对“Big Tutorial”关键字在自然语言模式下执行全文搜索：
SELECT ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION FROM ARTICLES
WHERE MATCH(ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION)
AGAINST ('Big Tutorial' IN NATURAL LANGUAGE MODE);Output:
获得的输出为 −
Searching 'is Tutorial':
以下查询针对“is Tutorial”关键字在自然语言模式下执行全文搜索：
SELECT ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION FROM Articles
WHERE MATCH(ARTICLE_TITLE, DESCRIPTION)
AGAINST ('is Tutorial' IN NATURAL LANGUAGE MODE);Output:
获得的输出为 −
正如我们在上面的示例中看到的，由于单词“Tutorial”存在于表的全部记录中，因此在两种情况下均检索到了这些记录。但是，相关性的顺序由指定的关键字的第二个单词确定。
在第一种情况下，由于单词“Big”存在于“Big Data Tutorial”中，因此该记录首先被检索。在第二种情况下，结果集中的记录顺序与原始表相同，因为单词“is”是一个停用词，因此被忽略了。