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MySQL自然语言与布尔全文索引对比

2021-09-113.8k 阅读

MySQL全文索引基础

全文索引概念

MySQL 的全文索引是一种专门为文本搜索设计的索引类型，它与普通索引不同，普通索引适合精确匹配单个列中的值，而全文索引则针对文本字段，能处理更复杂的文本搜索需求，如在一篇文章中查找包含多个关键词的内容。全文索引在处理长文本时性能优势明显，能快速定位相关文本片段，因为它不仅考虑单词的出现，还会考虑单词在文本中的位置等信息。

启用全文索引的条件

  1. 存储引擎：MySQL 中只有 MyISAM 和 InnoDB 存储引擎支持全文索引。例如，在创建表时，可以这样指定存储引擎并添加全文索引：
CREATE TABLE articles (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    content TEXT,
    FULLTEXT(title, content)
) ENGINE = InnoDB;
  1. 数据类型：适合创建全文索引的字段类型通常为 TEXT、VARCHAR 或 CHAR。并且对于 VARCHAR 和 CHAR 类型，其长度不能超过 3072 字节（在某些版本限制下）。

自然语言全文索引

自然语言全文索引的原理

自然语言全文索引是 MySQL 全文索引的一种模式，它基于词法分析器将文本拆分成单词，并为这些单词建立索引。当进行查询时，MySQL 会根据单词在文档中的频率和分布等因素来计算文档与查询的相关性得分，然后按照得分高低返回结果。

例如，假设我们有一篇文章内容为 “MySQL is a popular open - source database management system. It is widely used in web development.”，词法分析器可能会将其拆分成 “MySQL”、“is”、“a”、“popular” 等单词，并记录每个单词在文档中的位置和出现频率等信息。当查询 “MySQL database” 时，MySQL 会根据这些单词在各个文档中的情况计算相关性得分。

自然语言全文索引的查询语法

在使用自然语言全文索引进行查询时，使用 MATCH AGAINST 语法。例如，对于上面创建的 articles 表：

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('MySQL database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

这里，MATCH 后面跟着要查询的字段列表，AGAINST 后面是查询的关键词以及指定的模式，NATURAL LANGUAGE MODE 表示使用自然语言模式。

自然语言全文索引的优势

  1. 简单易用：查询语法简洁明了，开发人员无需复杂的布尔逻辑操作，只需要提供关键词，MySQL 就能自动根据内部算法计算相关性，返回相关结果。
  2. 符合常规搜索习惯：就像用户在搜索引擎中输入关键词一样，自然语言模式符合人们日常搜索信息的方式，不需要额外学习布尔逻辑语法。

自然语言全文索引的劣势

  1. 缺乏精确控制：对于一些需要精确匹配特定组合条件的场景，自然语言模式显得力不从心。例如，如果想要查询 “MySQL” 并且 “database” 必须紧挨着出现的情况，自然语言模式无法很好地实现。
  2. 停用词影响：自然语言全文索引会忽略一些常见的停用词，如 “a”、“the”、“is” 等。在某些需要考虑这些词的特殊场景下，可能会导致查询结果不准确。

布尔全文索引

布尔全文索引的原理

布尔全文索引允许更精确地控制搜索条件，它基于布尔逻辑，将查询条件分解为多个布尔子句。每个子句可以是关键词的出现、不出现、必须出现等条件。MySQL 根据这些布尔条件来匹配文档，而不是像自然语言模式那样计算相关性得分。

例如，我们可以构建一个布尔查询，要求文档必须包含 “MySQL” 且不能包含 “obsolete” 等条件。MySQL 会根据这些条件严格筛选出符合要求的文档。

布尔全文索引的查询语法

布尔全文索引同样使用 MATCH AGAINST 语法，但模式指定为 IN NATURAL LANGUAGE MODE。以下是一些常见的布尔查询示例：

  1. 指定关键词必须出现：
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('+MySQL +database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

这里的 + 号表示后面的关键词必须在文档中出现。 2. 指定关键词不能出现：

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('+MySQL -obsolete' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

- 号表示后面的关键词不能在文档中出现。 3. 指定关键词可以出现：

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(title, content) AGAINST('MySQL database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

没有 + 或 - 前缀的关键词表示可以在文档中出现。

布尔全文索引的优势

  1. 精确控制：开发人员可以通过布尔操作符精确控制查询条件，实现复杂的搜索逻辑，满足各种特殊需求。
  2. 灵活处理停用词：在布尔模式下，可以通过特殊语法让停用词也参与到查询中，不像自然语言模式会自动忽略停用词。

布尔全文索引的劣势

  1. 语法复杂：相比自然语言模式，布尔全文索引的查询语法需要开发人员熟悉各种布尔操作符，增加了学习成本和出错概率。
  2. 难以理解：对于非技术人员或不熟悉布尔逻辑的用户来说，构建和理解布尔查询条件比较困难，不利于普通用户使用。

性能对比

数据准备

为了对比自然语言全文索引和布尔全文索引的性能，我们创建一个包含大量文本数据的测试表，并插入一定数量的数据。

CREATE TABLE test_texts (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    text_content TEXT,
    FULLTEXT(text_content)
) ENGINE = InnoDB;

-- 插入测试数据
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_test_data()
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    WHILE i <= 10000 DO
        INSERT INTO test_texts (text_content) VALUES ('This is a sample text for performance testing. MySQL is a popular database system.');
        SET i = i + 1;
    END WHILE;
END //
DELIMITER ;

CALL insert_test_data();

自然语言全文索引性能测试

我们使用以下查询来测试自然语言全文索引的性能：

SELECT * FROM test_texts
WHERE MATCH(text_content) AGAINST('MySQL database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

通过使用 EXPLAIN 关键字查看查询执行计划，可以了解到 MySQL 如何使用索引进行查询。

EXPLAIN SELECT * FROM test_texts
WHERE MATCH(text_content) AGAINST('MySQL database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

在多次执行上述查询并记录执行时间后，我们发现自然语言全文索引在处理这种常规关键词查询时，速度较快，因为它的内部算法能够快速计算相关性并返回结果。

布尔全文索引性能测试

对于布尔全文索引，我们使用如下查询进行性能测试：

SELECT * FROM test_texts
WHERE MATCH(text_content) AGAINST('+MySQL +database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

同样使用 EXPLAIN 查看执行计划：

EXPLAIN SELECT * FROM test_texts
WHERE MATCH(text_content) AGAINST('+MySQL +database' IN NATURAL LANGUAGE MODE);

经过多次执行和记录时间，我们发现布尔全文索引在简单的布尔条件下，性能与自然语言全文索引相近。但当布尔条件变得复杂，如包含多个 +、- 操作符以及其他特殊条件时，查询性能会有所下降，因为 MySQL 需要处理更复杂的逻辑判断。

性能对比总结

  1. 查询简单关键词：在查询简单的关键词组合时，自然语言全文索引和布尔全文索引性能相近，自然语言模式在语法上更简洁，开发和维护成本更低。
  2. 复杂查询条件：对于复杂的布尔逻辑查询，布尔全文索引虽然能实现精确匹配，但性能会受到一定影响，而自然语言全文索引无法满足精确控制的需求。

应用场景对比

通用搜索场景

在网站的通用搜索功能中，如文章搜索、产品描述搜索等，用户通常只是输入一些关键词来查找相关内容，并不需要精确控制关键词的出现方式。这种情况下，自然语言全文索引是更好的选择，它简单易用，能快速返回相关性较高的结果，符合用户的搜索习惯。

例如，一个新闻网站的文章搜索功能，用户输入 “科技新闻”，自然语言全文索引可以快速找到包含 “科技” 和 “新闻” 且相关性较高的文章，无需用户了解复杂的布尔逻辑。

专业搜索场景

在一些专业领域，如法律文档搜索、学术文献搜索等，用户可能需要精确控制搜索条件，确保结果的准确性。这时布尔全文索引更能发挥作用。

比如在法律文档搜索中，用户可能需要查找包含 “合同” 且不包含 “无效” 的文档，布尔全文索引可以通过 - 操作符精确实现这个需求，而自然语言全文索引很难满足这种精确控制的要求。

数据挖掘与分析场景

在数据挖掘和分析场景中，如果需要对文本数据进行复杂的条件筛选和模式匹配，布尔全文索引可以通过其灵活的布尔逻辑操作来实现。例如，在分析用户评论数据时，想要找出既提到 “满意” 又提到 “价格” 但没有提到 “服务差” 的评论，布尔全文索引可以准确筛选出符合条件的数据。

而自然语言全文索引在这种需要精确控制的场景下，无法满足需求，但在一些探索性的数据分析中，自然语言模式可以快速提供一些相关性较高的数据样本，帮助分析人员初步了解数据分布。

实际优化建议

自然语言全文索引优化

  1. 合理选择字段：选择与业务查询密切相关的字段创建自然语言全文索引，避免对过多无关字段创建索引，以免增加索引维护成本。
  2. 优化查询语句：虽然自然语言全文索引语法简单，但可以通过适当调整关键词顺序等方式，提高查询性能。例如，如果经常查询 “MySQL 性能优化”，将 “MySQL” 放在前面可能会使查询更高效，因为 MySQL 在计算相关性时会考虑单词的顺序和位置。

布尔全文索引优化

  1. 简化布尔条件：尽量简化复杂的布尔条件，避免过多的 +、- 操作符嵌套，因为复杂的条件会增加 MySQL 的处理负担，降低查询性能。
  2. 结合其他索引：对于一些经常使用的布尔查询，可以结合普通索引使用。例如，如果经常查询某个特定分类下且满足布尔全文索引条件的数据，可以对分类字段创建普通索引，提高查询效率。

不同 MySQL 版本差异

MySQL 5.6 版本

在 MySQL 5.6 版本中，自然语言全文索引和布尔全文索引在性能和功能上都有一定的提升。例如，InnoDB 存储引擎对全文索引的支持更加完善，查询性能有所提高。同时，在词法分析和相关性计算方面也进行了优化，使得自然语言全文索引的结果更加准确。

对于布尔全文索引，语法和功能基本稳定，但在处理复杂布尔条件时性能提升有限，尤其是在数据量较大的情况下。

MySQL 5.7 版本

MySQL 5.7 版本进一步优化了全文索引。在自然语言全文索引方面，改进了相关性算法，使得返回结果的相关性更加符合实际需求。同时，对索引构建和查询的性能都有显著提升。

布尔全文索引在这个版本中也得到了改进，对复杂布尔条件的处理效率有所提高，并且支持更多的字符集和语言，增强了其在多语言文本搜索中的适用性。

MySQL 8.0 版本

MySQL 8.0 版本在全文索引方面继续优化。自然语言全文索引和布尔全文索引都受益于性能优化和新特性。例如，引入了新的查询优化器功能，能够更好地利用全文索引进行查询。同时，在处理大文本数据时，索引的维护成本进一步降低，提高了系统的整体性能。

此外，MySQL 8.0 对全文索引的管理和监控功能也有所增强，开发人员可以更方便地了解索引的使用情况和性能瓶颈，从而进行针对性的优化。

总结与实际应用考量

在实际应用中，选择自然语言全文索引还是布尔全文索引需要根据具体的业务需求来决定。如果是面向普通用户的通用搜索场景，自然语言全文索引以其简单易用和符合常规搜索习惯的特点，通常是首选。而对于需要精确控制搜索条件的专业领域或复杂数据挖掘场景，布尔全文索引则能发挥其精确匹配的优势。

同时，要注意不同 MySQL 版本对全文索引的性能和功能影响，合理利用索引优化建议来提高系统性能。在设计数据库架构和查询逻辑时，充分考虑全文索引的特性，能够为应用程序提供高效、准确的文本搜索功能。无论是自然语言全文索引还是布尔全文索引，都是 MySQL 强大文本搜索功能的重要组成部分，正确使用它们可以显著提升应用程序的数据处理和检索能力。