微信搜「古时的风筝」，还有更多技术干货

这有朋友聊到他们的系统中要接入全文检索，这让我想起了很久以前为一个很古老的项目添加搜索功能的事儿。

一提到全文检索，我们首先就会想到搜索引擎。也就是用一个词、一段文本搜索出匹配的内容。一般这种技术都有对应的实现方式，ES（ElasticSearch）就是专门干这个的，如果你们的业务中明确需要全文检索，或者简单一点说，需要根据关键词搜索出匹配的内容，那就直接用 ES 就好了。

无论你怎么调研，都不推荐使用 MySQL 实现这种需求，显而易见，MySQL 作为关系型数据库，本身就不适合做搜索这种需求。

但是，奈何，今天我们就要用 MySQL 来做这件事儿。

背景

有一个很古老的业务采集了大量的信息，当然是合法采集了。系统用的人已经不多了，并且在平稳的运行，那就不要动它了就好了嘛。可偏偏为数不多的人非要加一个搜索功能，根据一个关键词来搜索。

这项目直接没接触过，咱也不敢随意改呀，通过和少有的还有了解这个系统的同事沟通，发现有一类角色本来就有搜索功能，只不过这功能基本没法用，从来搜不出内容。现象就是点完搜索按钮，后台接口就一直 pending，不用说了，那肯定是因为数据量太大了，或者某种很傻的原因，比如直接在大数据量、大段文本的字段中使用了 like模糊查询。

经过一番查看，发现这个准备要支持搜索的字段是 text类型的， 字段本身是不参与业务计算的，只是用来展示。而要搜索的内容还不止一个字段，好几个字段，这些字段的内容是什么呢，就是一段描述内容，里面有各种各样的专业名词，每一行记录中这个字段最大长度可能有几十到上千个字不等。

这张表由于数据量较大，并且字段很多，所以进行了分表，根据某个上层类型进行拆分，这样分出来的表，大的有上百万，小的有几十万。业务运算的时候，也是固定类型后，在这个类型下的分表中进行增删改查。

一看代码，果然，一条查询好几个 like，在几十万数据量的表中like好几个字段，不慢才怪，能查出来就是奇迹了。

于是勇敢的在数据库中尝试了一下一条查询的完整 SQL，在10分钟之后，还是果断结束了任务，一条SQL执行10分钟，就算用户能接受，我们自己也接受不了，好不好。

分析并思考解决方案

有需求就要处理，这种搜索的需求很明显就要用 ES 嘛，下载ES，准备本地搭建环境。

开玩笑的，加上 ES 不知道何年何年了，况且这么老的项目，能少动就少动，能不碰就不碰。这个法则，每个程序员都应该掌握。

思考

如果用户想要的不是通过任意关键字检索，而是通过指定一些我们为他预设好的关键词查询，就类似于抽出一些标签，可以按照标签组合搜索，那可以将需要搜索的字段中的内容拿出来分词、归类，抽取出相关的标签。这又是分词、又是分析的，想想也不比直接上 ES 简单。

还好，用户不想要这种的，就要不做限制，直接用关键词搜索。

务实主义

目前的处境是这样的：

1、不要做大的改动，因为项目老旧，并且不熟悉，用的人也不多了；

2、逻辑很明晰，就是模糊查询，但是目前性能极低；

3、直接在 MySQL 层做优化，确实是有办法的，具体效果只能试过之后才知道；

直接的优化手段其实也是非常简单的，MySQL 5.6版本后，MyISAM 和InnoDB 引擎已经全部支持全文索引了。还好，目前使用的数据库在5.6版本之后。

为了演示，我将最小的一张 296,560 表缩小了10倍变成了 2万9千多条，没有做任何处理，直接在一个最长的 text类型的字段上做 like查询，最后的查询时间是 1秒左右，偶尔慢的时候能达到2、3秒。

select * from case_data where case_name like '%侵权责任%';

用explain分析一下，发现是全表扫描。

这只是查询了将近3万条数据，并且只查询了一个字段，并且没有其他逻辑，真实环境中的逻辑要复杂的多。

全文索引简单原理

MySQL 5.6之后的版本支持对 char、varchar、text 类型的字段创建全文索引。

当添加了全文索引之后，数据库引擎就会对添加索引的列进行语法语义的分析，并对它进行分词，之后对这些分出的短语进行索引，每个短语对应包含它的行的集合。

短语	包含的行的集合
合同	第1行、第5行、第10行、第n行
项目管理	第2行、第3行、第22行、第1999行、第n+1行
产品研发	第500行、第3899行、第8899行、第n+2行

这样当我们搜索某个关键词后，如果正好对应了某个短语，就可以直接命中包含它的行。

有几个参数是控制全文索引的， ft（FullText） 开头的。用下面的命令可以查看。

show variables like '%ft%'

ft_boolean_syntax

表示布尔查询时的可以用的符号，改变IN BOOLEAN MODE的查询字符，一会儿下面会演示用法。

innodb_ft_min_token_size

对与 innodb 引擎，最短的索引字符串，默认值为84，修改后要重建索引

innodb_ft_max_token_size

对与 innodb 引擎，最长的索引字符串，默认值为3，修改后要重建索引

创建全文检索

下面这两种方式都可以对已经存在的表创建全文索引。

CREATE FULLTEXT INDEX <index_name> on tableName(字段名);  

ALTER TABLE tableName ADD FULLTEXT <index_name>(字段名);

当然，如果你不想用SQL语句创建，也可以直接使用客户端工具创建。

比如我测试用的这个表叫做 case_data，要支持全文检索的字段叫做 case_name，使用下面的 SQL 创建索引，索引名称为 inde_case_name。

ALTER TABLE case_data ADD FULLTEXT index_case_name(`case_name`);

创建索引的过程比较缓慢，对于大数据量的表更慢，尤其是全文索引，这3万条数据对这一个字段创建索引的过程差不多10秒钟左右，如果是线上正在使用的服务，创建这种耗时索引就要酌情考虑一下什么时机创建比较合适了。

再次查询测试性能

全文索引创建好之后，就可以测试一下效果如何了，执行一下，等着见证奇迹。

select * from case_data where case_name like '%侵权责任%';

咦，怎么不仅没快，反而慢了一点儿。

别慌，姿势不太对。全文索引有专门对应的查询关键字。使用 match和against配合查询，match 表示要匹配的列名称，against 表示要查询的关键词。比如下面这样：

select * from case_data where match(case_name) against('侵权责任');

确实是快了，通过分析可以看出已经开始走全文索引了，扫描的行数已经是常数行了。

但是，一顿操作猛如虎，一看结果啥都没有啊。

因为全文检索是有精度的，是按照分词出来的关键词进行完全匹配的，也就是说当前的分词短语中并不存在侵权责任这个词，但是可能存在人身侵权责任、无故侵权责任人等短语。最简单的办法就是在查询侵权责任这个短语时，也要命中人身侵权责任、无故侵权责任人这两个短语，又类似于模糊查询了。

怎么办呢，这样写就可以了。

select * from case_data where match(case_name) against('*侵权责任*' in boolean mode);

这样再次查询，结果就出来了。为什么会这样呢，前面我们提到一个变量，叫做ft_boolean_syntax，这个变量中的符号就类似于正则表达式里支持的规则符号。

常见的匹配模式有下面这些：

空格：可选的，包含该词的顺序较高

"text"：全词匹配查找

text*：通配符查找，*只能放在后面

+text：必须包含，+只能放在词前面

-text：必须不包含，不能单独使用，如`+aaaa-cccc

>text：如果含有该词，提高词的相关性

<text：如果含有该词，降低词的相关性

()：条件组，如aaaa+(bbbb cccc)表示必须包含 bbbb 或 cccc

本来就叫全文检索了，结果又整个模糊查找，一点儿也不彻底呀，还有没有别的办法了。

有一个，在5.7版本开始就内置了中文分词插件 ngram，我们将刚才创建的索引删掉，然后重新用 ngram做分词重新建立索引。

ALTER TABLE case_data ADD FULLTEXT index_case_name(`case_name`) WITH PARSER ngram;

等个十几秒中，然后再执行第一次差不到数据的SQL。

select * from case_data where match(case_name) against('侵权责任');

再看查询结果，已经有数据了。

性能提升

我的测试数据只有2万多条，这种少量数据的情况下，性能是看不到提升的。并且还由于创建了索引，增大了存储空间。

但是将数据量提升十倍，到二十多万，会看到性能明显提升了几十倍。我在线上测试了 200万的表，用全文索引的方式0.5秒内能出结果，用 like 的话，喝完一杯茶，发现还在跑着。

因为全文检索本来就是适用于大数据量的场景，所以对于小样本的数据量，直接用 like也查不到哪儿去。

对于大数据量的场景，如果不引入ES等全文检索的中间件的情况下，用全文索引可以说是最快最划算的方式了。

如果对你有帮助，欢迎给个一键三连。

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