深入探究MySQL数据库搜索引擎：优化技巧与应用技术 (mysql数据库搜索引擎) (深入探究某个知识点的词语)

技术教程 2025-05-03 09:54:55 浏览次

MySQL数据库是目前广泛应用的关系数据库管理系统，它支持多种搜索引擎，包括MyISAM、InnoDB、MEMORY等等。在实现高效、快速的数据检索过程中，搜索引擎的优化技巧和应用技术至关重要。本文将深入探究MySQL数据库搜索引擎的优化技巧和应用技术，为读者提供实用的操作指南和技术支持。

一、MyISAM搜索引擎优化技巧

MyISAM搜索引擎是MySQL应用最为广泛的搜索引擎之一，它具有快速高效、容易理解、易于使用的特点。然而，在大量数据的处理过程中，MyISAM搜索引擎的性能存在不足，需要进行优化。以下是MyISAM搜索引擎的优化技巧：

1. 字段类型选择

在使用MyISAM搜索引擎时，选择适当的字段类型对性能的提升至关重要。不同的字段类型会对数据存储方式、索引结构等产生影响。例如，CHAR类型比VARCHAR类型占用的空间更大，但查找速度更快。同时，使用固定长度的字符串类型比变长的字符串类型对索引的效率更高。因此，在设计数据库表结构时应谨慎选择字段类型，优先考虑性能因素。

2. 索引优化

索引是优化MyISAM搜索引擎性能的关键之一。索引可以提高数据检索速度、优化查询计划，从而减少系统资源的占用。在使用MyISAM搜索引擎时，应合理设计并使用索引。合理的索引设计能够大大减少数据读取的IO次数，提升查询效率。同时，在索引的设计、建立和维护过程中，需要注意以下几点：

（1）索引字段应选择常用的字段或者频繁参与where、order by、group by等操作的字段。

（2）索引长度应该尽可能的短，这样能够减少占用磁盘的空间和IO量。

（3）索引应建立在数据量较小的字段上，可减少索引递归的层数，提升查询索引的效率。

3. 数据存储优化

在使用MyISAM搜索引擎时，数据存储的优化也是提升性能的重要一环。以下是进行数据存储优化的几点建议：

（1）减少字段数量：尽量减少不必要的字段。

（2）减少NULL字段的数量： NULL字段越少，数据的存储空间就越小，系统的查询效率就越高。

（3）优化表单中的大字段：将表单中的大字段拆分为物理表，通过引用该表的方式查询，从而提升查询效率。

二、InnoDB搜索引擎的应用技术

InnoDB搜索引擎是MySQL数据库管理系统中比较优秀的一个搜索引擎，该搜索引擎在处理事务和高并发性方面效果显著。下面介绍一些关于InnoDB搜索引擎的应用技术：

1. 事务优化

InnoDB搜索引擎具有事务性特征，因此，在使用InnoDB搜索引擎时，事务优化是必不可少的一环。以下是一些优化InnoDB搜索引擎的有用技巧：

（1）使用长事务：如果一项操作需要占用许多资源或涉及多个数据的修改，则应考虑使用长事务来完成这项操作。

（2）避免使用LOAD>怎么MySql添加全文索引

使用索引是数据库性能优化的必备技能之一。在MySQL数据库中，有四种索引：聚集索引(主键索引)、普通索引、唯一索引以及我们这里将要介绍的全文索引(FULLTEXT INDEX)。

全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用「分词技术「等多乎凳种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。在这里，我们就不追根究底其底层实现原理了，现在我们来看看在MySQL中如何创建并使用全文索引。

在MySQL中，创建全文索引相对比较简单。例如，我们有一个文章表(article)，其中有主键ID(id)、文章标题(title)、文章内容(content)三个字段。现在我们希望能够在title和content两个列上创建全文索引，article表及全文索引的创建SQL语句如下：

–创建article表

CREATE TABLE article (

id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

title VARCHAR(200),

content TEXT,

FULLTEXT (title, content) –在title和content列上创建全文索引

上面就是在创建表的同时建立全文索引的SQL示例。此外，如果我们想要给已经存在的表的指定字段创建全文索引，同样以article表为例，我们可以使用如下SQL语句进行创建：

–给现有的article表的title和content字段创建全文索引

–索引名称为fulltext_article

ALTER TABLE article

ADD FULLTEXT INDEX fulltext_article (title, content)

在MySQL中创建全文索引之后，现在就该了解如何使用了。众所周知，在数据库中进行模糊查询是使用LIKE关键字进行查询，例如：

SELECT * FROM article WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’

那么，我们使用全文索引也是这样用的吗？当然不是，我们必须使用特有的语法才能使用全文索引进行查询。例如橡顷逗，我们想要在article表的title和content列中全文检索指定的查询字符串，可以如下编写SQL语句：

SELECT * FROM article WHERE MATCH(title, content) AGAINST(‘查询字符串’)

强烈注意：MySQL自带的全文索引只能用于数据库引擎为MyISAM的数据表，如果是其他数据引擎，则全文索引不会生效。此外，MySQL自带的全文索引只能对英文进行全文检索梁卖，目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索，我们需要采用Sphinx(斯芬克斯)/Coreseek技术来处理中文。本站将会在后续文章中对Sphinx以及Coreseek进行介绍。

备注1：目前，使用MySQL自带的全文索引时，如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySQL全文索引所能找到的词的默认最小长度为4个字符。另外，如果查询的字符串包含停止词，那么该停止词将会被忽略。

备注2：如果可能，请尽量先创建表并插入所有数据后再创建全文索引，而不要在创建表时就直接创建全文索引，因为前者比后者的全文索引效率要高。

全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空模慎格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不悄码态，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。

在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，

ngram_token_size=2

这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。

示例表结构：

CREATE TABLE articles (

id INTUNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,

titleVARCHAR(200),

FULLTEXT (title,body) WITH PARSER ngram

) ENGINE=InnoDBCHARACTER SET utf8mb4;

示例数据启源，有6行记录。

mysql> select * from articles\G

***************************1. row ***************************

title: 数据库管理

body: 在本教程中我将向你展示如何管理数据库

***************************2. row ***************************

title: 数据库应用开发

body: 学习开发数据库应用程序

***************************3. row ***************************

title: MySQL完全手册

body: 学习MySQL的一切

***************************4. row ***************************

title: 数据库与事务处理

body: 系统的学习数据库的事务概论

***************************5. row ***************************

title: NoSQL精髓

body: 学习了解各种非结构化数据库

***************************6. row ***************************

title: SQL 语言详解

body: 详细了解如果使用各种SQL

6 rows inset (0.00 sec)

显式指定全文检索表源

mysql> SETGLOBAL innodb_ft_aux_table=”new_feature/articles”;

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。

mysql> SELECT *FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10;

| 中我 ||||||

| 习m ||||||

| 习了 ||||||

| 习开 ||||||

| 习数 ||||||

| 了解 ||||||

| 事务 ||||||

| 何管 ||||||

10 rows in set (0.00 sec)

这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。

接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。

1. 自然语言模式下检索：

A，得到符合条件的个数，

mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles

> WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURALLANGUAGE MODE);

| COUNT(*) |

row in set (0.05 sec)

B，得到匹配的比率，

mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURAL LANGUAGE MODE)

AS score FROM articles;

| id| score |

| 5 | 0.4124 |

6rows in set (0.00 sec)

2. 布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：

A，匹配既有管理又有数据库的记录，

mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)

-> AGAINST (‘+数据库 +管理’ IN BOOLEAN MODE);

| id| title | body |

| 1 | 数据库管理| 在本教程中我将向你展示如何管理数据库

1 rowin set (0.00 sec)

B，匹配有数据库，但是没有管理的记录，

mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)

-> AGAINST (‘+数据库 -管理’ IN BOOLEAN MODE);

| id| title| body|

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| 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论|

| 5 | NoSQL 精髓| 学习了解各种非结构化数据库 |

3rows in set (0.00 sec)

C，匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低，

mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)

-> AGAINST (‘>数据库 +MySQL’ INBOOLEAN MODE);

| id| title| body|

| 3 | MySQL完全手册|学习MySQL的一切|

1 rowin set (0.00 sec)

3，查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到，

mysql> SELECT * FROM articles

-> WHERE MATCH (title,body)

-> AGAINST (‘数据库’ WITH QUERY EXPANSION);

| id| title| body |

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| 6 | SQL 语言详解| 详细了解如果使用各种SQL|

| 3 | MySQL完全手册| 学习MySQL的一切|

6rows in set (0.01 sec)

PHP与MYSQL实现搜索功能

算了。估计这次回答没分。

跟你聊聊所谓的智能搜索吧。

不用 like 实现你说的智能一些的搜索。首先你得做一套分词银慧系统。就是把你那一句话分成若干个词。

比如“你是个非常牛逼的二傻子”这句话。你不能把“你是个”当成一个词吧。智能一点的分词应该是把“你、非常、牛逼、傻子”分出来。

然后就开始涉伏搏明及到一个权重问题了。就是你分出来的这些词到底你希望哪些符合条件的缺告结果排在签名。很明显上面那句话傻子的权重要高一些。其次是牛逼。。。

然后根据权重结果匹配呈现出结果来。。。

基本上搜索引擎都是这么干的。分词—数据查询—-权重排序—-结果呈现。。。。

我用php做一个模糊搜索引擎,但是一旦mysql数据表数据多了,查询速度就慢了,怎么办?

数据量大不要使用mysql来做模糊搜索，可以借助其它工具像Lucene之类。

1.避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的隐绝操作符。

2.优化SQL语句（让SQL语句更合理一些）。

3.优化数据库字段类型。（能用其他凳旦的尽量不要用VCHAR）

4.建立储存过程枣携扰。

模糊搜索本来就棚局慢，like如果是”%？%”形式时根本就无法用到主键索引，因此必然慢，但是like “链顷让乎兄?%” 就可以用到索引

你可以把已查询的数据放在单独的IP上不就可以了么

关于mysql数据库搜索引擎的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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mysql 查询条件过滤机制是怎样的

这是一个大题目，这里只能简单讲解一下。 SQL查询的筛选就是实现从一个或多个父记录行集合里筛选出所需要的子记录行集合。数据库引擎具体的筛选机制是相当复杂的，除非您要成为一个数据库管理系统的开发工程师，一般人没有必要去了解它。当我们需要筛选记录时将筛选逻辑的表述语句提交给数据库引擎去执行就可以了，只要描述这些筛选逻辑语句的语法正确，那么数据库引擎就会忠实地执行并返回相关的结果。 SQL语言里有多种主要方式来筛选记录。其一是利用where子句设置筛选准则，这是最常用和最重要的筛选方式。我们知道数据库表实际上是二维表，其横向坐标是字段（属性），纵向坐标比较特别，不像电子表格excel它没有固定的行号，纵向定位必须依赖各个字段的字段值（属性值）。因此筛选准则实际就是规定字段值（或者基于字段值的计算表达式）满足（或不满足）某个或多个条件，既可以是精确满足的（使用=号）也可以模糊满足的（使用like运算符）。筛选可以针对单字段也可以针对多字段，我们可以通过逻辑与、逻辑或连接多个筛选条件。其二是利用表间连接来方式来筛选记录，包括左连接、右连接、对等连接、自连接等，这种连接方法主要是用于筛选出两个记录集之间的交集或非交集。其三是利用子查询筛选记录，包括[ANY | ALL | SOME]子查询、in子查询、exists子查询等等，其作用跟第二种类似。当然还有Group、分组里的having子句、distinct关键字、limit等关键字、正则表达式等等方式都可以用于筛选记录，内容相当丰富，筛选可以通过一种或多种方式组合实施，以满足千变万化的筛选需求。