序文
使用 MATCH() で検索 ... AGAINST match() は列が検索されていることを示し、awards は文字列が検索されていることを示します。 デフォルトの単語分割を表示します(これらの単語を使用して異なるキーワードを区別します)。単語分割をカスタマイズして異なるキーワードを区別することもできます。 information_schema.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD から * を選択します。 のように +-------+ | 値 | +-------+ | ア | | について | | の | | は | | として | | で | | である | | 作成者 | | com | | ドイツ語 | | ja | | のために | | から | 3種類の全文検索方法 自然言語検索 MATCH AGAINSTでチェックする特定の文字列を渡します。デフォルトのメソッド ブール検索 検索文字列に演算子を追加します。「+」は必ず含むことを意味し、「-」は含まないことを意味し、「*」はワイルドカードを意味します。渡された文字列が短い場合やストップワードに含まれていても、フィルタリングされません。 クエリ拡張検索 検索文字列は自然言語検索を実行するために使用され、検索によって返された最も関連性の高い行の単語が検索文字列に追加され、検索が再度実行されると、クエリは2番目の検索からの行を返します。 関連パラメータ 関連パラメータを設定する innodb_ft_min_token_size デフォルト値は 3 です。これは、少なくとも 3 文字をキーワードとして使用できることを意味します。この値を増やすと、フルテキスト インデックスのサイズを小さくすることができます。 innodb_ft_max_token_size デフォルト値は 84 です。つまり、キーワードには最大 84 文字を含めることができます。この値を制限すると、フルテキスト インデックスのサイズを縮小できます。 nグラムトークンサイズ デフォルト値は 2 です。これは、組み込みの単語分割パーサーのキーワードとして 2 つの文字が使用されることを意味します。たとえば、「abcd」の全文インデックスを作成する場合、キーワードは「ab」、「bc」、「cd」です。 これら 3 つのパラメータは動的に変更できないことに注意してください。これらのパラメータを変更する場合は、MySQL サービスを再起動してフルテキスト インデックスを再確立する必要があります。 フルテキストインデックスを使用して InnoDB エンジンをテストする 準備する 1. 目標
2. ディスクIOの負荷を軽減するために以下のパラメータを設定します。 グローバルsync_binlog=100を設定します。 グローバル innodb_flush_log_at_trx_commit=2 を設定します。 3. 1kwデータをインポートしてフルテキストインデックスをテストする データはオンライン検索から得たものである 抽出コード: iyip 4. 記事テーブルの構造 テーブル「記事」を作成します( `id` bigint(10) NULLではない、 `url` varchar(1024) 文字セット latin1 NOT NULL デフォルト '', `title` varchar(256) NOT NULL デフォルト '', `source` varchar(32) DEFAULT '' COMMENT '真のソース', `keywords` varchar(32) デフォルト NULL, `publish_time` タイムスタンプ NULL デフォルト NULL、 主キー (`id`)、 キー `title_idx` (`title`) ) エンジン=InnoDB myloader を使用して複数のスレッドでテストデータをインポートする まずテストデータを解凍します tar -zxf mydumper_dump_article.tar.gz 時間 myloader -u $user -p $passwd -S $socket -t 32 -d /datas/dump_article -v 3 5. データのインポート後のデータ量とデータファイルおよびインデックスファイルのサイズ `article` から COUNT(*) を選択します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 10000000 | +----------+ セット1列(7.85秒) SELECT table_name, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbdata_size, CONCAT(FORMAT(SUM(index_length) / 1024 / 1024,2),'M') AS dbindex_size, CONCAT(FORMAT(SUM(data_length + index_length) / 1024 / 1024 / 1024,2),'G') AS `db_size(G)`, AVG_ROW_LENGTH,table_rows,update_time FROM information_schema.tables WHERE table_schema = DATABASE() and table_name='article'; +------------+-------------+--------------+-------------+----------------+------------+---------------------+ | テーブル名 | dbdata_size | dbindex_size | db_size(G) | AVG_ROW_LENGTH | テーブル行 | 更新時間 | +------------+-------------+--------------+-------------+----------------+------------+---------------------+ | 記事 | 3,710.00M | 1,003.00M | 4.60G | 414 | 9388739 | 2019-07-05 15:31:37 | +------------+-------------+--------------+-------------+----------------+------------+---------------------+ デフォルトの方法を使用してフルテキストインデックスを作成する 1. 表にはすでにキーワードフィールド(記事の内容の簡単な説明)があり、「,」が単語の区切りとして使用されています。 記事からキーワードを10個まで選択してください。 +-------------------------------------------------+ | キーワード | +-------------------------------------------------+ | NULL | | NULL | | 、結婚、愛| | ヘアスタイル、サイドパート、メイク、ファッション | | シャオ A、| | 、服の組み合わせ、女性、ファッション | | 美しい、女性| | バレンタインデー、東莞、女性 | | 肌、スキンケア、スキンケア、食品栄養、美容、ヘルスケア | | 三里屯、北京、ファッション | +-------------------------------------------------+ 2. 全文インデックスなしでキーワードを検索する テーブル全体のスキャンが必要です '%Fashion%' のようなキーワードが含まれる記事から count(*) を選択します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 163 | +----------+ セット1列目(7.56秒) 3. キーワードフィールドの全文インデックスを作成します(単語セグメントとして、を使用します)。 my.cnf 構成ファイルで innodb_ft_min_token_size を設定し、MySQL サービスを再起動します (キーワードとして使用される最小文字数は 2 で、キーワードとして使用されるデフォルトの文字数は 3 です) [mysqld] innodb_ft_min_token_size=2 3.1 カスタムストップワードの設定(単語の分割) mysqlを使用します。 テーブル my_stopwords(VALUE VARCHAR(30)) を作成します。エンジン = INNODB; my_stopwords(VALUE) に VALUE (',') を挿入します。 グローバル innodb_ft_server_stopword_table = 'mysql/my_stopwords' を設定します。 グローバル変数を表示します。WHERE Variable_name IN('innodb_ft_min_token_size','innodb_ft_server_stopword_table'); +---------------------------------+--------------------+ | 変数名 | 値 | +---------------------------------+--------------------+ | innodb_ft_min_token_size | 2 | | innodb_ft_server_stopword_table | mysql/my_stopwords | +---------------------------------+--------------------+ 3.2 全文インデックスを作成する テーブル article を変更し、フルテキスト インデックス idx_full_keyword(keywords) を追加します。 * [ ] クエリは正常、影響を受けた行は 0 行、警告は 1 件 (1 分 27.92 秒) * [ ] レコード: 0 重複: 0 警告: 1 3.3 残りのディスク容量は十分である必要があります。元のテーブルは 4.6G で、残りのディスク容量は 5.7G です。フルテキスト インデックスの追加も失敗します。 df -h ファイルシステムサイズ 使用済み 使用可能使用率 マウント先 /dev/vda1 7.8G 6.3G 1.2G 85% / tmpfs 1.9G 0 1.9G 0% /dev/shm /dev/mapper/vg_opt-lvol0 19G 12G 5.7G 68% /データ 元のテーブルサイズの一時ファイルが作成されます 8.6K 7月5日 16:19 #sql-5250_3533.frm 4.4G 7月5日 16:20 #sql-ib117-1768830977.ibd テーブル article を変更し、フルテキスト インデックス idx_full_keyword(keywords) を追加します。 エラー 1114 (HY000): テーブル「article」がいっぱいです 3.4 作成した全文インデックスを使用してキーワードの出現回数を照会する クエリの応答時間が大幅に改善され、わずか0.05秒になりました。「%time尚%」などのキーワードを使用すると7.56秒かかります。 select count(*) from article where match(keywords) against('%time尚%'); +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 163 | +----------+ セット内の1行(0.05秒) 3.5 複数のキーワードを同時に完全に一致させる必要がある場合は、ブール全文検索を使用します。 「北京市三里屯」に完全に一致するレコードの数を示します。select count(*) from article where match(keywords) against('+北京市三里屯' in boolean mode); +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 1 | +----------+ セット内の1行(0.06秒) 「Sanlitun」または「Beijing」に一致するレコードの数を示します。select count(*) from article where match(keywords) against('Sanlitun,Beijing'); +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 8 | +----------+ セット内の1行(0.06秒) 3.6 全文インデックスを作成した後、他のファイルも作成されます
ngram パーサーを使用して全文インデックスを作成する 1. タイトル フィールドの全文インデックスを作成します (このフィールドには固定ストップワードがなく、ngram パーサーを使用します) my.cnf 構成ファイルで ngram_token_size (デフォルトは 2、ngram のキーワードとして 2 文字) を設定し、MySQL サービスを再起動する必要があります。ここではデフォルト値の 2 を使用します。 記事のタイトルを 10 件まで選択してください。 +--------------------------------------------------------------------------------+ | タイトル | +--------------------------------------------------------------------------------+ | 価値がある | |Launchpad 江南皮革工場の小さな展示会 | |RAWの舞台裏の珍しい瞬間:「Mad Man」が舞台裏に運ばれる| |生: 息子は父親に向かって「お前は緑茶の息子だ」と叫んだ。彼は一人で4人と戦った。| | 細かく装飾された 30 平方メートルの小さなアパートメント 4 組、多数の写真、間取り図 | |ナイトクラブの女王によるセクシーなスモーキーキャットアイメイク| |ビッグショーがロック・ジョンソンを激しく非難 | |少女時代チェ・スヨンの服飾知識 リン・ユナ、ホアン・ミイン、キム・テヨン、チョン・スジョン| |徳陽でのアウトドア、花畑でのバーベキュー| +--------------------------------------------------------------------------------+ 2. タイトルフィールドの全文インデックスを作成する テーブル article を変更し、パーサー ngram を使用してフルテキスト インデックス ft_index_title(title) を追加します。 クエリは正常、影響を受けた行は 0 行 (3 分 29.22 秒) レコード: 0 重複: 0 警告: 0 3. 転置インデックスが作成されます(タイトルフィールドが長いほど、作成される転置インデックスが大きくなります)
4. 全文インデックスを作成せずにタイトル内のキーワードを検索する タイトルが '%Outdoor%' のような記事から count(*) を選択します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ セット1列(8.60秒) タイトルが '%Background%' のような記事から count(*) を選択します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 1142 | +----------+ 5. 全文インデックスを使用してキーワードを検索する 応答時間が大幅に改善されました 記事からcount(*)を選択し、titleと'Outdoor'が一致するか確認します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 22058 | +----------+ セット内の1行(0.07秒) タイトルが '%Background%' のような記事から count(*) を選択します。 +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 1142 | +----------+ セット1列目(8.31秒) 6. 検索キーワードの文字数が2を超える場合(ngram_token_sizeでサイズが定義されます)、不整合が発生することに注意してください。 通常の検索では、実際にこのキーワードを含むレコードの数は6です。 select count(*) from article where title like '%公子大%'; +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 6 | +----------+ セット1列目(8.40秒) 全文検索、キーワードを含むレコード数は9443件 select count(*) from article where match(title) against('公子大'); +----------+ | カウント(*) | +----------+ |9443| +----------+ セット内の1行(0.06秒) このキーワードを含む実際のレコード数は 1 です select count(*) from article where title like '%花田自服%'; +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 1 | +----------+ セット1列目(8.33秒) 全文検索でこのキーワードを含むレコードの数は3202です select count(*) from article where match(title) against('花田自服'); +----------+ | カウント(*) | +----------+ | 3202 | +----------+ セット内の1行(0.06秒) 結論は
参照する InnoDB FULLTEXT インデックス 要約する 以上がこの記事の全内容です。この記事の内容が皆様の勉強や仕事に何らかの参考学習価値をもたらすことを願います。123WORDPRESS.COM をご愛顧いただき、誠にありがとうございます。 以下もご興味があるかもしれません:
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