以前只是简单听说过Mysql有全文索引，但是一直没有认真去了解过。最近在《MYSQL必知必会》中学习到这个知识点，做下记录。
MySQL 有很完整的元数据表来监测全文索引表的插入，更新，删除；甚至全文索引表以及辅助表的数据追踪。
三歪最近发现我一直在写MySQL的文章，然后就跟我说他有sql用到like的时候就没办法用到索引了，问我怎么办。
基本上所有的产品都离不开模糊搜索，无论是C端的社交产品、或者B端的一些SaaS服务。解决模糊搜索，我们最典型的解决方案是大家都可以想到的，使用SQL的like功能来实现，如下：
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 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了。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
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：沸羊羊 来源：juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效，但有时需求就是如此，类似这样的需求还有很多，例如，搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找，电子商务网站需要根据用户的查询条件，在可能需要在商品的详细介绍中进行查找，这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 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了。但是，如果希望通过关键字的匹配
InnoDB支持的哈希索引是自适应的，InnoDB会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引，不能人为干预在表中生产哈希索引
事务就是将一组SQL语句放在同一批次内去执行，只要一个SQL语句出错，则该批次内的所有SQL都将被取消执行。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
试想在1M大小的文件中搜索一个词，可能需要几秒，在100M的文件中可能需要几十秒，如果在更大的文件中搜索那么就需要更大的系统开销，这样的开销是不现实的。
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
MySQL 全文索引默认是基于单字节流处理的，也就是按照单词与停止词（默认空格或者标点符号）来划分各个关键词，并且把关键词的文档 ID 和位置保存到辅助表用于后期检索。这种对英文，数字类的单字节字符处理很好， 比如“I am a boy!”， 每个单词很明确的用空格分割，后期查询只需要按照以空格为分隔符的单词检索就行，这些我前面三篇文章已经详细讲过。但是这种分割方法对多字节字符比如中文不是很友好，对中文来说每个字就是单独的字，无规律的字可以组成词，但是各个词之间不需要按照空格来分割。举个例子：“为中国人自豪” ，这句话包含了三个词“为”，“中国人”，“自豪”。如果按照默认的全文索引处理，搜索其中任何子句，结果肯定是出不来。这也间接导致大家说 MySQL 的全文检索结果不准确，不靠谱，其实并非如此，主要是 MySQL 全文索引对分词以及停止符界定有差异。例如下面，表 ft_ch ，有三条记录，怎么查都没有没有结果。
-- 允许函数创建权限信任 set global log_bin_trust_function_creators = True; create database mydb9_function; drop function if exists myfunc1_emp; use mydb9_function; -- 创建存储函数(无参) delimiter$$ create function myfunc1_emp() returns int begin declare cnt int default
索引是数据库中用于提高查询效率的重要机制。在数据库系统中，索引类似于书籍的目录，它可以帮助数据库系统快速地找到特定数据的位置，从而加快查询速度。通过合理地创建和管理索引，可以显著提升数据库的性能，提高数据检索的效率，降低系统的资源消耗。
索引是通过某种算法，构建出一个数据模型，用于快速找出在某个列中有一特定值的行，不使用索
一:简要介绍下全文索引 可以利用索引快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的结构。 索引提供指针以指向存储在表中指定列的数据值，然后根据指定的排序次序排列这些指针。 数据库使用索引的方式与使用书的目录很相似：通过搜索索引找到特定的值，然后跟随指针到达包含该值的行
1、MyISAM存储引擎支持全文索引，用于查找文本中的关键词，而不是直接比较是否相等。
今天下午下班去吃饭，吃完饭坐电梯上三楼，竟然被困在电梯里面了，当时的感觉还是很刺激的，电梯上升着，突然就掉下来了，像跳楼机一样，突出一个刺激，索性只掉了一层。。。然后由于是下班时间，修电梯的师傅打车来公司，修了半个小时才修好的，我们3个DBA在电梯里面困了一个半小时。困在电梯里的时候，大家在开玩笑说，这个时候要是出个线上的故障，那不得了啊，公司的中流砥柱们都困在电梯里了，哈哈哈。
实际开发过程中，我们经常会遇到全文检索的述求，一般都会采用搭建ES服务器来实现。但因为数据量较少，并且不属于高并发高吞吐场景，相比较而言接入 ES，不仅会使得系统设计更加复杂，还会产生资源浪费，所以需要采用更加简单且廉价的方案来实现。一般互联网公司都会用到 MySQL 服务，从 MySQL5.7 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。因此可以通过 MySQL 服务接入 full-text 索引来实现简单地全文检索需求。
在上一篇中，我们详细介绍了InnoDB 层的锁、事务、及其相关的统计信息字典表，本期我们将为大家带来系列第七篇《InnoDB 层全文索引字典表 | 全方位认识 information_schema》。
所谓全文索引，就是一种通过建立倒排索引，快速匹配文档内容的方式。和B+树索引一样，倒排索引也是一种索引结构，一个倒排索引是由文档中所有不重复的分词和其所在文档的映射组成。倒排索引一般有两种不同的结构，一种是inverted file index，另一种是full inverted index。
总所周知，数据库查询是数据库的最主要功能之一。我们都希望查询数据的速度能尽可能的快。而支撑这一快速的背后就是索引；MySQL索引问题也是大家经常遇到的面试题模块，想想自己也没有去系统地总结过索引，所以记录这篇文章来讲下索引。下面还是按照索引是什么->索引分类->各类索引的创建及使用->索引的特点->使用索引的注意事项来写。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识： MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上，match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中（MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了） 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样，可以在定义表时指定，也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
只有字段的数据类型为char、varchar、text及其系列才可以创建全文索引。
MySQL在使用LIKE进行模糊匹配查询的时候，字段索引会失效，因此在数据量较大的情况下，LIKE查询效率极低，就可以使用全文索引（FullText）进行优化。
导读：本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍，包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引，最后给出了性能对比。
之前松哥在前面的文章中介绍 MySQL 的索引时，有小伙伴表示被概念搞晕了，主键索引、非主键索引、聚簇索引、非聚簇索引、二级索引、辅助索引等等，今天咱们就来捋一捋这些概念。 1. 按照功能划分 按照功能来划分，索引主要有四种： 普通索引 唯一性索引 主键索引 全文索引 普通索引就是最最基础的索引，这种索引没有任何的约束作用，它存在的主要意义就是提高查询效率。 普通索引创建方式如下： CREATE TABLE `user` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INC
用MATCH() ... AGAINST 方式来进行搜索 match()表示搜索的是那个列，against表示要搜索的是那个字符串
今天一个同事问我，如何使用 Mysql 实现类似于 ElasticSearch 的全文检索功能，并且对检索关键词跑分？我当时脑子里立马产生了疑问？为啥不直接用es呢？简单好用还贼快。但是听他说，数据量不多，客户给的时间非常有限，根本没时间去搭建es，所以还是看一下 Mysql 的全文检索功能吧！ MySQL 从 5.7.6 版本开始，MySQL就内置了ngram全文解析器，用来支持中文、日文、韩文分词。在 MySQL 5.7.6 版本之前，全文索引只支持英文全文索引，不支持中文全文索引，需要利用分词器把中文段落预处理拆分成单词，然后存入数据库。本篇文章测试的时候，采用的 Mysql 5.7.6 ，InnoDB数据库引擎。
MySQL索引的建立对于MySQL的高效运行是很重要的，索引可以大大提高MySQL的检索速度。
提到MySQL优化，索引优化是必不可少的。其中一种优化方式 ——索引优化，添加合适的索引能够让项目的并发能力和抗压能力得到明显的提升。
由explain的结果可知，虽然我们给phrase建了索引，但是查询的时候，索引是失效的。
mysql 索引我们在面试是必问的，刚好我在拉勾训练营学习了 mysql 索引的相关知识，这里整理下来，自己对MySQL 索引有了全面了理解，面试的时候再也不怕啦。
MySQL中基本索引类型，没有什么限制，允许在定义索引的列中插入重复值和空值，纯粹为了查询数据更快一点。
mysql性能优化(九) mysql慢查询分析、优化索引和配置
全文检索在 MySQL 中就是一个 FULLTEXT 类型索引。FULLTEXT 索引用于 MyISAM 表，可以在 CREATE TABLE 时或之后使用 ALTER TABLE 或 CREATE INDEX 在 CHAR、 VARCHAR 或 TEXT 列上创建 对于大的数据库，将数据装载到一个没有 FULLTEXT 索引的表中，然后再使用 ALTER TABLE (或 CREATE INDEX) 创建索引，这将是非常快的。将数据装载到一个已经有 FULLTEXT 索引的表中，将是非常慢的。
主表中的外键是另一张表的主键。 候选键：除了主键以外的都是候选键。 要想能快速查找某一条你想要的数据，必须要要创建主键（一般在开始创建表的时候就会设置）。
最近在做一个关键词查询功能。所以开始了解mysql的全文索引技术。接下来我将一步一步告诉大家。我是如何一步一步实现关键词检索的。
过滤条件在WHERE子句后面，以一定的方式来拼接SQL，全文索引的使用有特定的语法：
主键索引（PRIMARY） 数据列不允许重复，不允许为NULL，一个表只能有一个主键 唯一索引（UNIQUE） 数据列不允许重复，允许为NULL值，一个表允许多个列创建唯一索引。 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column); 创建唯一索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD UNIQUE (column1,column2); 创建唯一组合索引 普通索引（INDEX） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name (column); 创建普通索引 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD INDEX index_name(column1, column2, column3); 创建组合索引 全文索引（FULLTEXT） 可以通过 ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT (column);https://www.alwdzr.com 创建全文索引 索引并非是越多越好，创建索引也需要耗费资源，一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和删除时要花费较多的时间维护索引
MySQL索引分为普通索引、唯一索引、主键索引、组合索引、全文索引。索引不会包含有null值的列，索引项可以为null（唯一索引、组合索引等），但是只要列中有null值就不会被包含在索引中。
数据索引就好比新华字典的音序表。它是对数据表中一列或者多列的值进行排序后的一种结构，其作用就是提高表中数据的查询速度。
哈希索引基于哈希表实现，仅支持精确匹配索引所有列的查询。对于每行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个哈希码。哈希索引将所有的哈希码存储在索引中，同时保存指向每个数据行的指针。
blog.csdn.net/weixin_39420024/article/details/80040549
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