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  • innodb支持全文索引吗
    千次阅读
    2021-01-03 18:33:34

    答:MySQL 5.6 开始支持。

    最近看到不少网友喷一些文章,提到mysql的innodb不支持全文索引是错的。事实是,不完全对。

    原因是innodb 从1.2.x 开始才增加了全文索引支持。而MySQL5.6版本中innodb的版本才升级到 1.2.x。

    所以,mysql5.5版本的innodb不支持全文索引。

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  • InnoDB全文索引

    2021-08-11 15:45:34
    InnoDB全文索引是基于下面这篇论文来实现的: http://drdobbs.com/database/231902587 下面是这篇论文自己的翻译: Mysql版本:5.6 全文索引的设计 InnoDB全文索引是用倒排索引(inverted index)来实现的,...

    InnoDB全文索引是基于下面这篇论文来实现的:

    http://drdobbs.com/database/231902587

    下面是这篇论文自己的翻译:

    Mysql版本:5.6

    全文索引的设计

    InnoDB的全文索引是用倒排索引(inverted index)来实现的,即输入的text被划分为token,即带有属性的term,这些token也叫word,被存在了一个或多个辅助表中。对于每一个word,文档id和word的位置作为一个序列存了起来。我们称(文档id,word位置)的序列为“ilist”。因此,在辅助的索引表中,两个重要的列,一个就是word,一个就是ilist。InnoDB的全文索引支持相似搜索,MyISAM是不支持的。

    InnoDB用6张表来代替每一个搜索索引,词在这些表中基于它们的首字母划分,当前划分标准是硬编码,是针对拉丁字符集的。

    分离的设计可以提高并行化,在当前的版本中,InnoDB只能并行化建立索引这一个操作,即CREATE INDEX,查询和全文索引也是可以做到的,在后面的版本中。

    下面通过一个例子,来介绍下InnoDB全文索引的辅助表

    从MySQL5.6开始,用于可以通过INFORMATION_SCHEMA数据库的某些表,查看InnoDB的元数据,即辅助表auxiliary table。但是这个辅助表对于InnoDB来说是特殊的,不支持一般的SQL语句查询。

    这里是quotes表的定义

    创建完表后,创建对表quotes的列quote创建fulltext索引idx

    create fulltext index idx on quotes(quote);

    然后通过这句话,可以查innodb的所有表:

    SELECT table_id, name FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_SYS_TABLES;

    生成了下面这个表:

    这个展示了,这有多个带有FTS_名称前缀的辅助表,后缀是INDEX_*。这些都是表quotes倒排索引的表,从table_id这个列就能看出来,quotes的table_id是547,其16进制是223,223不就是倒排索引辅助表的第一段吗,另一个16进制的值,跟在后面的是全文索引的id。

    这个索引信息可以通过

    INFORMATION_SCHEMA.INNODB_SYS_INDEXES

    这个表查到,其语句是:

    SELECT index_id, table_id, name FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_SYS_INDEXES WHERE table_id=547;

    得到:

     其中索引idx,便是刚刚建立的。主键也会建立索引,这里还有一个索引:FTS_DOC_ID_INDEX在表中。这是在FTS_DOC_ID这一列的索引,这个索引是随着全文索引一块建成的。

    通过InnoDB索引缓存,将插入的值进行分批

     在硬盘上,InnoDB的全文索引是通过辅助表(auxiliary tables)的形式呈现的,包含了word和ilist(docid,position)。InnoDB有额外的在内存中的结构,FTS Index Cache,这个是将插入的值进行切分batch用的,在它们同步到硬盘上的辅助表之前。Cache的角色就像是InnoDB的数据交换缓冲,用于存放I/O,在大量的DML操作的时候。

    FTS Index Cache将word的值建立索引,用一个红黑树来存的。有缓存的话,可以降低io负担,在做搜索的过程中,初步的phrase过滤可以不读磁盘,后面将内存中的单词列表和文档id进行合并,产生最终的结果集。

    这个cache提供的缓冲,避免了在大量插入和更新时,对底层FTS索引表的更新。全文索引只需要在cache满的时候进行同步。batching技术也最小化了在全文索引中每个word的访问数量。在插入doc的时候,会先将这个doc进行tokenize生成word,然后再对这些word插入doc_id。若插一个doc访问一次word,这效率很低。cache就从多个文档doc中,收集一个word的doc_id/position对,对于一个word一次性插入多个ilist元素。这项技术减小了io的开销,且降低冗余的数据,让全文索引更小。

    索引cache的大小是可以被修改的,通过变量innodb_ft_cache_size可以配置,这个选项在DML操作特性时会被提到。

    InnoDB FTS Document ID

    另一个重要的概念就是文档id,即Document ID管理。大部分FTS引擎,从word到record的映射都是通过一个独立ID映射实现的。在这里,它是FTS_DOC_ID列。如果这一列没有定义,InnoDB会在用户创建全文索引时,加到用户的表。这一列的属性是:大正整数,非空。有一个独立的index称为FTS_DOC_ID。数据库载入数据过后,当创建全文索引时,这个列节约了大量的时间,因为InnoDB不需要识别这个表。在这种情况下,许哟啊管理文档ID列,来避免空的活着重复的数据。

    使用InnoDB的全文索引

    InnoDB的全文索引语法与MyISAM类似。

    在一个InnoDB的表上创建FTS Index

    对于全文索引,先载入数据,再创建全文索引,比,创建带全文索引的表,在插入文档要快很多。

    创建全文索引

    create fulltext index idx on quotes(quote);

    InnoDB可以并行创建索引,根据InnoDB索引快速创建(FIC)的特性,支持并行排序。tokenize,排序,创建索引都是并行的。可以通过innodb_ft_sort_pll_degree这个变量控制并行的力度

     每一个有全文索引的InnoDB的表都包含一个列FTS_DOC_ID。在原表的定义中指定这一列,能省去整个表的重建,当一个全文索引被创建的时候。示例如下:

    CREATE TABLE fts_test (
    FTS_DOC_ID BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL, 
    title VARCHAR(200),
    body TEXT) ENGINE=InnoDB;
    
    -- The unique "FTS_DOC_ID_INDEX" index on FTS_DOC_ID is also optional,
    
    -- without it, InnoDB will automatically create it.:
    CREATE UNIQUE INDEX FTS_DOC_ID_INDEX on fts_test(FTS_DOC_ID);

    然后load data我理解的就是执行insert,插入完后,再创建全文索引:

    
    CREATE FULLTEXT INDEX idx on fts_test (title, body);

    需要注意,这个特殊的列必须取名为FTS_DOC_ID,且名字需要严格大小写。就算不写这个,InnoDB也会加上这个,作为一个隐藏的列,且这是一个开销很大的操作,表要重建。因此,自己手动建立是非常节约时间的。

    Query, Natural Language Search

    一旦数据被装载和提交,可以执行查询语句:match(columns) against(search expression)

    也可以结合where语句和similar语句,例子如下:

    
    -- Search for a single word.
    select author as "Monolith" from quotes
    where match(quote) against ('monolith' in natural language mode);

    Query, Boolean Search

    对于更多更复杂的搜索,可以有多个词和短语,且根据需要,对term进行不同组合的搜索,比如+要这个词,-不要这词,顺序也可以打乱,例子如下:

    
    -- Search for a combination of words, 
    -- not in the same order as the original. 
    -- select author as "Ago and Years" from quotes
    where match(quote) against ('+ago +years' in boolean mode);

    Proximity Search

    近似搜索是InnoDB全文搜索中的一个新特性,是布尔查询的一个特殊情况,结合against使用@符号。可以提供两个或更多的词,用双引号扩起来,后面跟一个@distance去指定这些词有多远,这个距离代表了可接受的最大数量的不同字节数。

    -- The starting points for these words are too far apart -- (not within 20 bytes), so no results.
    select quote as "Too Far Apart" from quotes
    where match(quote) against ('"early wise" @20' in boolean mode); Empty set (0.00 sec)
    -- But the starting points of all words are within 100 bytes, -- so this query does give results.
    select quote as "Early...Wise" from quotes
    where match(quote) against ('"early wise" @100' in boolean mode);

     

    Transactions(事务)

    全文索引这个特性与事务是兼容的。全文索引的数据不需要处理为read-only或者read-mostly。

    需要注意一点,就像是大部分支持事务的存储引擎中,tokenization只是在提交的时候进行,所以全文索引看不见未提交的数据。

    (这块就不展示)

    DML(增删改)

    一个插入的字符串的tokenization的过程,只是在事务提交的时候进行。这个行为与大部分有全文索引的数据库是一样的,因为全文索引是个开销特别大的操作。一般,你同步DML的操作结果到全文索引的过程,不是实时,而是周期性的,这应该也是cache的实现问题。只有cache满的时候才会写入到磁盘上。

    一个典型的例子,Oracle数据库同步索引数据就是周期性或者需要人手动。现在允许用户指定数据更新的时间,或者手动提交,或者一个固定的时间周期提交一次。遵循事务的提交/回滚以及隔离级别。

    插入

    插入的doc在提交的时候被tokenize,插入到FTS的索引的cache中。这个cache有一个可设置的大小,前文提高过。一旦这个cache满了,就同步到硬盘上的存放索引的表中。若服务器正常关闭,内容也会同步到index的cache中。但如果服务器崩溃,那么FTS的内容是不会存到硬盘上的,服务器重启后,数据会同步,当你第一次执行查询或者插入全文索引时。任何在全文索引上的丢失,都会从原来的那个表读取,重新tokenization,加入到cache中。

    删除

    当你从一个存储InnoDB全文索引节点的表上删除行时,InnoDB不会删除在FTS辅助表上word的地址。在提交的时候,InnoDB会记录删除的doc的ID,在另一个辅助表,名为DELETED。对于每一次查询,InnoDB会查这个删除表,过滤已经删除了的doc文件,这个操作会使得删除操作更简单,更快速,不需要更新上千个word的entry,对于每一个已经删除的文档。因为word的entry没有从全文索引的节点上移走,你需要定期执行索引优化,来保证索引大小是合理的。

    更新

    对于影响全文索引支持的列的更新,更新是被当错删除+插入两个操作执行的。原地更新的发生,当且仅当在更新没有影响任何被全文索引引用的列。

    索引优化

    正如刚刚提到的,如果这存在着大量的更新和删除,那么索引会变得很臃肿,因为InnoDB记录了删除的doc_id在DELETED的辅助表中。全文索引会变得很大,就算是rows全从表中删除。为了解决这个问题,可以优化索引。这个操作主要是两个事:1、从单词的ilist中去除已经删了的doc_id。2、合并同一个word的多个entry为一个entry,可以的话,合并ilist。

    现在,MySQL如何执行优化操作呢,执行OPTIMIZE TABLE这个命令就可以了,当然这个优化的不只是全文索引了。可以设置:

    mysql> set global innodb_optimize_fulltext_only=1;

    mysql> optimize table articles;

    表可以变大,优化可能会花大量的时间,通常做优化要分步骤。配置变量innodb_ft_num_word_optimize指定了多少word来优化,对于OPTIMIZE TABLE这条指令。它默认的是2000个词。当下一个优化执行时,服务器会从上次结束的地方继续优化。

    停用词处理

    停用词就是常用词或者无关紧要的词,比如:“的”,“这”,“个”,需要从全文索引中剔去。

    InnoDB提供了两类停用词:  

    1、MySQL预处理好的停用词。如果没有专门定义stopword的话,那么就默认用MySQL自带的。通过查这个表INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD,可以看。指令如下:

    mysql> select * from INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;

    2、用户定义的停用词。你可以通过创建一个只有单列的名称为value的表,数据类型varchar,定义自己的停用词表。还需要将全局变量innodb_ft_server_stopword_table指向这个表。再创建FTS的时候,MySQL从用户的表中读取停用词,然不是从默认的表中读了,之前创建的还是之前的,不会因为这个更新了而重建。用例如下:

    
    # Define a correctly formatted user stopword table
    create table user_stopword(value varchar(30)) engine = innodb;
    # Point to this stopword table with "db name/table name"
    set global innodb_ft_server_stopword_table = "test/user_stopword";

    查询性能

    作者对InnoDB的全文索引的性能进行了测试。

    用2.7GB的百科数据作为数据集,查询包含了各种操作:include、exclude和通配符,和近似操作符。

     

    (全文索引处理的时间,基本是是索引扫描的时间)

    限制

    以下几点还有限制:

    1、搜索结果排序,只有一个非常简单的排序机制(term出现的频率,doc的频率)。

    2、词干化,需要匹配衍生词,比如单复数,过去式。

    3、复杂语言,中日韩语简称CJK,没有词的定界符,都是单一划分的。

    4、单一字符集。尽管在一个表内用多个字符集是支持的。全文索引中的所有列都只能使用相同的字符集。以及字符集的排序规则collation。

    展开全文
  • 1、innodb 从1.2.x 开始才增加了全文索引支持 2、 Mysql版本 innodb引擎版本 5.1.x 1.0.x版本(官方称为InnoDB Plugin) 5.5.x 1.1.x版本 5.6.x 1.2.x版本 3、查innodb版本,及mysql版本 mysql> show ...

    1、innodb 从1.2.x 开始才增加了全文索引支持

    2、

    Mysql版本           innodb引擎版本

    5.1.x                     1.0.x版本(官方称为InnoDB Plugin)

    5.5.x                     1.1.x版本

    5.6.x                     1.2.x版本
     

    3、查innodb版本,及mysql版本

    mysql> show variables like 'innodb_version';
    +----------------+--------+
    | Variable_name  | Value  |
    +----------------+--------+
    | innodb_version | 5.7.32 |
    +----------------+--------+
    1 row in set
    
    mysql> Select @@Version;
    +------------+
    | @@Version  |
    +------------+
    | 5.7.32-log |
    +------------+
    1 row in set
    
    mysql> 

    1193 - Unknown system variable 'transaction_isolation'

    mysql> SELECT @@transaction_isolation;
    1193 - Unknown system variable 'transaction_isolation'
    mysql> SELECT @@tx_isolation;
    +-----------------+
    | @@tx_isolation  |
    +-----------------+
    | REPEATABLE-READ |
    +-----------------+
    1 row in set
    
    mysql> 

    4、MySQL查看事务隔离级别 SELECT @@transaction_isolation;

    
    mysql> SELECT @@transaction_isolation;
    +-------------------------+
    | @@transaction_isolation |
    +-------------------------+
    | READ-COMMITTED          |
    +-------------------------+
    1 row in set
    
    mysql> 

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  • 对于mysql 5.6.4以上版本innodb支持全文索引的测试 在mysql官网,innodb引擎在5.6.4版本提供了对全文索引的支持,笔者对此做了测试,发现对中文全文检索的支持依然不理想,但却确实提供了对英文的全文支持。 12.9.5...

    对于mysql 5.6.4以上版本innodb支持全文索引的测试

    在mysql官网,innodb引擎在5.6.4版本提供了对全文索引的支持,笔者对此做了测试,发现对中文全文检索的支持依然不理想,但却确实提供了对英文的全文支持。

    12.9.5 Full-Text Restrictions
    Full-text searches are supported for InnoDB and MyISAM tables only. FULLTEXT index support for InnoDB tables requires MySQL 5.6.4 or higher.

    测试过程如下:

    1、版本选择,选5.6.27  版。

    2、安装完成后,添加全文索引进行测试,表引擎为Innodb

      (1)修改ft_min_word_len参数值为1(默认是4,2个汉字)调整全文索引检索字段的最小长度为1个字节


    mysql> show variables like '%ft_min_word_len%';+-----------------+-------+
    | Variable_name   | Value |
    +-----------------+-------+
    | ft_min_word_len | 1     |
    +-----------------+-------+1 row in set (0.00 sec)


     (2)对表A的content列添加全文索引;

    1
    alter  table  ask_questions  add  fulltext ind_ask_questions_content(content);


    查看

    1
    >show  index  from  ask_questions;



    mysql> show index from ask_questions;+---------------+------------+----------------------------------+--------------+------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
    | Table         | Non_unique | Key_name                         | Seq_in_index | Column_name      | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
    +---------------+------------+----------------------------------+--------------+------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
    | ask_questions |          1 | ind_ask_questions_content_cft    |            1 | content          | NULL      |           1 |     NULL | NULL   |      | FULLTEXT   |         |               |
    +---------------+------------+----------------------------------+--------------+------------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+9 rows in set (0.00 sec)


    模糊匹配查询,看看包含关键字的行数:

    1
    select  count (*)  from  ask_questions  where  content  like  '%xxx%' ;


     一共有182行,其中包括四种情况:'%xxx%','%xxx','xxx%','xxx'。

    在全文索引查看的时候只能对 'xxx' 这种情况进行检索,其他的行由于汉字与英文字母的断字不一样而忽略掉了; 

    1
    select  from  ask_questions  where  MATCH(content) AGAINST ( '好玩吗' order  by  id limit 10;


    但是其中的行,比如不被空格,"?"等隔开的行,是不会被检索出来的:

    1
    select  from  ask_question_bak  where  content  like  '%好玩吗%'  limit 10;


     

     

    我们可以通过查看id列看出来差别;

    3、myisam中的中文全文索引测试;

    对于mysql自带的功能,也是一样的,支持并不是很好。

     

    4、myisam安装mysqlcft插件,测试对中文全文索引的支持;

    从coder.google下载mysqlcft,下载地址:https://code.google.com/p/mysqlcft/downloads/list 

    (1) 解压,安装plugin。

    查看插件目录:

    1
    > show variables  like  '%plugin%' ;


    +---------------+---------------------------------+
    | Variable_name | Value                           |
    +---------------+---------------------------------+
    | plugin_dir    | /usr/local/mysql56//lib/plugin/ |+---------------+---------------------------------+

    (2)解压,把mysqlcfg.so文件cp到这个目录下,安装plugin

    1
    > INSTALL PLUGIN mysqlcft SONAME  'mysqlcft.so' ;


    (3)查看。

    1
    select  from  mysql.plugin;


    +----------+-------------+
    | name     | dl          |
    +----------+-------------+
    | mysqlcft | mysqlcft.so |
    +----------+-------------+

    安装mysqlcft插件成功;

    测试查看查询数目与模糊查询一致,效率提高了300倍左右;





          本文转自crazy_charles 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/douya/1732130,如需转载请自行联系原作者




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