MySQL中的全文索引(InnoDB存储引擎)

全文索引介绍

5.6版本之后InnoDB存储引擎开始支持全文索引，5.7版本之后通过使用ngram插件开始支持中文。之前仅支持英文，因为是通过空格作为分词的分隔符，对于中文来说是不合适的
MySQL允许在char、varchar、text类型上建立全文索引

全文索引使用

MySQL支持三种模式的全文检索模式
1.自然语言模式：通过MATCH AGAINST 传递某个特定的字符串进行检索
2.布尔模式：可以为检索的字符串增加操作符，
“+”表示必须包含
“-”表示必须排除
“>”表示出现该单词时增加相关性
“<”表示出现该单词时降低相关性
“*”表示通配符
“~”允许出现该单词，但是出现时相关性为负
“""”表示短语
no operation表示find word是可选的，如果出现，相关性会更高
余布尔操作符可以通过sql语句查看：

   mysql> show variables like '%ft_boolean_syntax%';
   +-------------------+----------------+
   | Variable_name     | Value          |
   +-------------------+----------------+
   | ft_boolean_syntax | + -><()~*:""&| |
   +-------------------+----------------+

3.查询扩展模式：
应用场景：查询的关键字太短，用户需要implied knowledge(隐含知识)时进行。比如，对于单词database的查询，用户可能希望查询的不仅仅是包含database的文档，还指那些包含mysql、oracle、db2的单词。
该查询会执行两次检索，第一次使用给定的短语进行检索，第二次结合第一次相关性比较高的进行检索

建立数据库：

mysql> create table articles(
    -> id int auto_increment primary key,
    -> title varchar(200),
    -> body text,
    -> fulltext(title, body) with parser ngram
    -> )
    -> ;

插入数据，插入数据库时可能会遇到的问题：
ERROR 1366 (HY000): Incorrect string value: '\xCA\xFD\xBE\xDD' for column 'title' at row 1
编码方式有问题，默认好像为拉丁文
解决方式一：
alter table articles convert to charset utf8;
查看数据库中的数据：

mysql> select * from articles;
+----+----------------+--------+
| id | title          | body   |
+----+----------------+--------+
|  1 | 数据库管理     | 专业课 |
|  2 | 数据库         | 专业课 |
|  3 | 计算机操作系统 | 专业课 |
|  4 | MySQL          | 专业课 |
|  5 | MySQL数据库    | 专业课 |
+----+----------------+--------+

使用1、2、3三种模式查询数据库
语法：

select * from table 
where match(fulltext_field) 
against('find_key'  in natural language mode
|in boolean mode
|with query expansion
|in natural language mode with query expansion)

match：指定需要被查询的列
against：指定使用何种方法进行查询
模式一：自然语言模式

mysql> select * from articles where match(title, body) against ('MySQL数据库' in natural language mode);
+----+-------------+--------+
| id | title       | body   |
+----+-------------+--------+
|  5 | MySQL数据库 | 专业课 |
|  4 | MySQL       | 专业课 |
|  1 | 数据库管理  | 专业课 |
|  2 | 数据库      | 专业课 |
+----+-------------+--------+

只要存在find_key中的字，记录就会被查询到
默认采用natural language模式，因此上述sql语句等同于：
select * from articles where match(title, body) against ('MySQL数据库');

模式二：布尔模式
示例-1：查询既有数据，又有管理的记录

mysql> select * from articles where match(title, body) against ('+数据 +管理' in boolean mode);
+----+------------+--------+
| id | title      | body   |
+----+------------+--------+
|  1 | 数据库管理 | 专业课 |
+----+------------+--------+
1 row in set (0.00 sec)

示例-2：查询有数据，没有管理的记录

mysql> select * from articles where match(title, body) against ('+数据 -管理' in boolean mode);
+----+-------------+--------+
| id | title       | body   |
+----+-------------+--------+
|  2 | 数据库      | 专业课 |
|  5 | MySQL数据库 | 专业课 |
+----+-------------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

示例-3：查询有MySQL，可以有数据库或没有数据库的记录

mysql> select * from articles where match(title, body) against ('>数据库 +MySQL' in boolean mode);
+----+-------------+--------+
| id | title       | body   |
+----+-------------+--------+
|  5 | MySQL数据库 | 专业课 |
|  4 | MySQL       | 专业课 |
+----+-------------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)

模式三：查询扩展模式
示例-4
为了验证模式三，首先在数据库中插入以下数据：

mysql> insert into articles(title,body) values
    -> ('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase...'),
    -> ('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
    -> ('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show...'),
    -> ('1001 MySQL Tricks','1.Never run mysqld as root. 2 . ...'),
    -> ('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparision...'),
    -> ('Tuning DB2','For IBM database ...'),
    -> ('IBM History','DB2 history for IBM ...');

假设使用自然模式

mysql> select * from articles where match(title,body) against('database' in natural language mode);
+----+-----------------------+------------------------------------------+
| id | title                 | body                                     |
+----+-----------------------+------------------------------------------+
| 11 | MySQL Tutorial        | DBMS stands for DataBase...              |
| 12 | How To Use MySQL Well | After you went through a ...             |
| 15 | MySQL vs. YourSQL     | In the following database comparision... |
| 16 | Tuning DB2            | For IBM database ...                     |
+----+-----------------------+------------------------------------------+

只有四条查询结果，使用查询扩展模式

mysql> select * from articles where match(title,body) against('database' with query expansion);
+----+-----------------------+------------------------------------------+
| id | title                 | body                                     |
+----+-----------------------+------------------------------------------+
| 12 | How To Use MySQL Well | After you went through a ...             |
| 15 | MySQL vs. YourSQL     | In the following database comparision... |
| 11 | MySQL Tutorial        | DBMS stands for DataBase...              |
|  8 | hello world           | This is my first java project            |
| 13 | Optimizing MySQL      | In this tutorial we will show...         |
| 16 | Tuning DB2            | For IBM database ...                     |
| 17 | IBM History           | DB2 history for IBM ...                  |
| 14 | 1001 MySQL Tricks     | 1.Never run mysqld as root. 2 . ...      |
|  9 | article_1             | Some like it hot                         |
|  4 | MySQL                 | 专业课                                   |
|  5 | MySQL数据库           | 专业课                                   |
|  6 | MySQL数据库           | 认真学习                                 |
| 10 | article_2             | I like hot                               |
+----+-----------------------+------------------------------------------+

查询出了13条语句。原先查询出的语句中即自然查询中包含MySQL、DB2这些字，所以进行扩展查询第二步时会将包含这些关键字的记录也查询出来。
慎用查询扩展模式！因为可能会带来很多非相关性的查询

查询返回结果是根据相关性进行降序排序的，相关性最高的结果放在第一位。相关性的计算依据四个条件
1.find key在文档中是否存在
2.find key在文档中出现的次数
3.find key在索引列的数量
4.多少个文档包含该find key

以示例-3为例查询相关性，因为后面又插了几条数据，结果和上述查询结果不一致

mysql> select id,title,body, match(title, body) against ('MySQL数据库' in natural language mode) as relevance from articles;
+----+----------------+-------------------------------+--------------------+
| id | title          | body                          | relevance          |
+----+----------------+-------------------------------+--------------------+
|  1 | 数据库管理     | 专业课                        | 0.1812381148338318 |
|  2 | 数据库         | 专业课                        | 0.1812381148338318 |
|  3 | 计算机操作系统 | 专业课                        |                  0 |
|  4 | MySQL          | 专业课                        | 0.6349670886993408 |
|  5 | MySQL数据库    | 专业课                        |  1.178681492805481 |
|  6 | MySQL数据库    | 认真学习                      |  1.178681492805481 |
|  7 | 作文           | 好好写                        |                  0 |
|  8 | hello world    | This is my first java project | 0.0906190574169159 |
+----+----------------+-------------------------------+--------------------+

id=8的记录相关性为0.09因为有个m吧

底层实现原理

只有了解了底层原理才可以更好的分析结果。全文索引的底层实现为倒排索引。

全文索引建立过程.jpg

为什么叫倒排索引

倒排索引被称为反向索引更为合适
当表上存在全文索引时，就会隐式的建立一个名为FTS_DOC_ID的列，并在其上创建一个唯一索引，用于标识分词出现的记录行。你也可以显式的创建一个名为FTS_DOC_ID的列，但需要和隐式创建的列类型保持一致，否则创建的时候将会报错，并且不能通过FTS_DOC_ID来查找列：

mysql> select * from articles where FTS_DOC_ID = 1;
ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'FTS_DOC_ID' in 'where clause'

执行报错
所以建立的articles表中列为
FTS_DOC_ID、id、title、body
常规的索引是文档到关键词的映射：文档——>关键词
倒排索引是关键词到文档的映射：关键词——>文档
全文索引通过关键字找到关键字所在文档，可以提高查询效率

倒排索引结构

Number	Text	Documents
1	code	(1:6),(4:8)
2	days	(3:2),(6:2)
3	hot	(1:3),(4:4)

是word + ilist的存储结构
Text对应于word，是一个分词。Document存储的是键值对，键为FTS_DOC_ID，值为在文档中的位置，对应于ilist。其中word保存在
Auxiliary Table中，总共有六张，每张表根据word的Latin编码进行分区，下面有介绍

FTS Index Cache(全文检索索引缓存)

• 在事务提交的时候将分词写入到FTS Index Cache中
• 批量更新到Auxiliary Table，为了提高性能不会插入一条数据立刻更新到Auxiliary Table。进行批量更新的几种情况：
  1. 全文检索索引缓存已满，默认大小为32M，可以通过修改innodb_ft_cache_size来改变FTS Index Cache的大小
  2. 关闭数据库的时候，将FTS Index Cache中的数据库会同步到磁盘上的Auxiliary Table中
  3. 当对全文检索进行查询时，首先会将在FTS Index Cache中对应的字段合并到Auxiliary Table中，然后在进行查询
  4. 当数据库突然宕机时，可能会导致一些FTS Index Cache中的数据未同步到Auxiliary Table上。数据库重启时，当用户对表进行全文检索时，InnoDB存储引擎会自动读取未完成的文档，然后进行分词操作，在将分词的结果放入到FTS Index Cache中。innodb_ft_cache_size的大小会影响恢复的时间
• FTS Index Cache为红黑树结构，会根据(word,ilist)进行排序插入

Auxiliary Table(辅助表)

• Auxiliary Table存储在磁盘中，进入保存mysql数据的目录下

tianthe@L-SHC-15008567 MINGW64 /c/programdata/mysql/MySQL Server 5.7/data/study
$ ls -lh
total 1.6M
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089 8.5K Apr 17 16:37 articles.frm
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089 112K Apr 17 17:41 articles.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089   65 Apr 17 15:24 db.opt
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_1.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_2.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_3.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_4.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_5.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_6.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_BEING_DELETED.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_BEING_DELETED_CACHE.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_CONFIG.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_DELETED.ibd
-rw-r--r-- 1 tianthe 1049089  96K Apr 17 16:37 FTS_000000000000005e_DELETED_CACHE.ibd

看到有FTS_000000000000005e_0000000000000087_INDEX_0~6.ibd，其对应的就是六张Auxiliary Table
其余文件介绍：

FTS_000000000000005e_DELETED.ibd
FTS_000000000000005e_DELETED_CACHE.ibd 

记录的是从Auxiliary Table中删除的FTS_DOC_ID，后者是前者的内存缓存

FTS_000000000000005e_BEING_DELETED.ibd 
FTS_000000000000005e_BEING_DELETED_CACHE.ibd 

记录的是已经被删除索引记录并真正从FTS Index Cache删除的FTS_DOC_ID(即删除FTS Index Cache并做了OPTIMIZE TABLE)，后者是前者的内存缓存。这两个表主要用于辅助进行OPTIMIZE TABLE时将DELETED/DELETED_CACHED表中的记录转储到其中

FTS_000000000000005e_CONFIG.ibd

包含全文索引的内部信息，最重要的存储是FTS_SYNCED_DOC_ID，表示已经解析并刷到磁盘的FTS_DOC_ID， 在系统宕机时，可以根据这个值判断哪些该重新分词并加入到FTS Index Cache中

DML操作

• 插入操作
  插入操作较为简单，当往表中插入记录时，提交事务时会对全文索引上的列进行分词存储到FTS Index Cache，最后在批量更新到Auxiliary Table中
• 删除操作
  当提交删除数据的事务以后，不会删除Auxiliary Table中的数据，而只会删除FTS Index Cache中的数据。对于Auxiliary Table中被删除的记录，InnoDB存储引擎会记录其FTS Document Id，并将其保存在DELETED Auxiliary Table中。可以通过OPTIMIZE TABLE手动删除索引中的记录。
• 更新操作
• 查找操作
  分为两步。第一步：根据检索词搜集符合条件的FTS_DOC_ID，在搜集满足条件的FTS_DOC_ID首先读取delete表中记录的FTS_DOC_ID，这些FTS_DOC_ID随后被用做过滤
  第二步：根据FTS_DOC_ID找到对应的记录，找到的记录是根据相关性大小降序返回的

查看插入记录的分词

mysql> insert into  t1 values (NULL, 'hello, welcome to mysql world');
Query OK, 1 row affected (1.87 sec)

mysql> set global innodb_ft_aux_table = 'test/t1';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> select * from INNODB_FT_INDEX_CACHE;
+---------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| WORD    | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID | POSITION |
+---------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| hello   |            2 |           2 |         1 |      2 |        0 |
| mysql   |            2 |           2 |         1 |      2 |       18 |
| welcome |            2 |           2 |         1 |      2 |        7 |
| world   |            2 |           2 |         1 |      2 |       24 |
+---------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+

皮皮甜这么做却没有查到分词情况，已经使用admin权限去设置global变量了，然而

mysql> select * from information_schema.INNODB_FT_INDEX_TABLE;
Empty set (0.00 sec)

I'm fine

参考：
http://mysql.taobao.org/monthly/2015/10/01/
https://blog.csdn.net/qq_33663251/article/details/69612619
https://www.zhihu.com/question/23202010
书籍：MySQL技术内幕 InnoDB存储引擎