MySQL的模糊查询主要通过两个函数实现：LIKE和LOCATE。然而，在InnoDB索引中，使用"%"字符会导致索引失效，这限制了模糊查询的效率。对于需要进行全文查找的场景，如搜索引擎和电子商务网站的查询需求，InnoDB的全文检索功能提供了另一种高效解决方案。全文检索技术主要依赖倒排索引（Inverted Index）实现，它存储...
mysql中模糊查询like和locate函数谁的效率高，为什么？
MySQL的模糊查询主要通过两个函数实现：LIKE和LOCATE。然而，在InnoDB索引中，使用"%"字符会导致索引失效，这限制了模糊查询的效率。对于需要进行全文查找的场景，如搜索引擎和电子商务网站的查询需求，InnoDB的全文检索功能提供了另一种高效解决方案。
全文检索技术主要依赖倒排索引（Inverted Index）实现，它存储了单词及其在文档中位置的映射。倒排索引通过在辅助表中组织数据，使得在全文中查找特定单词变得简单高效。倒排索引有两种表现形式：一种是单词及其在多个文档中的位置，另一种是（文档ID，位置）的对。尽管full inverted index占用更多空间，但能更好地定位数据并提供更丰富的搜索特性。
在MySQL中，创建全文索引有两种方式：在创建表时或在已创建的表上。使用全文索引进行查询时，可以通过MATCH() AGAINST()语法实现，该语法支持自然语言搜索、布尔搜索和查询扩展搜索。每种搜索类型都有其特点和使用场景。
自然语言搜索将搜索字符串解释为短语，并查找包含特定关键字的文档。自然语言搜索默认模式下，查询结果包括标题和正文中出现关键字的行数量。通过SQL语句可以查询相关性，全文检索的计算依据四个条件。InnoDB引擎的全文检索还会考虑参数innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size控制查询字符长度，若长度小于或大于指定值，则忽略该词搜索。
布尔搜索允许使用特殊查询语言规则解释搜索字符串，包含要搜索的词及其指定的运算符。例如，查询要求同时存在或不存在某个单词。通过SQL语句可以实现不同的布尔模式，如使用"+"和"-"标识单词必须存在或不存在。
查询扩展搜索是对自然语言搜索的扩展，它允许在关键词太短时查询隐含知识。通过在查询语句中添加WITH QUERY EXPANSION，可以开启全文检索的隐含知识查询，分为两个阶段。示例展示了查询扩展搜索的使用，包括查询相关结果和非相关性查询的处理。
删除全文索引也有两种方式：直接删除或通过alter table语句实现。2024-09-09
