Fulltext：讓搜索更高效的利器

隨著互聯網的發展，數據呈指數級增長，我們急需高效的搜索演算法，來找到我們所需的信息。其中一個重要的演算法就是fulltext。在本文中，我們將從多個方面對fulltext進行詳細的闡述。

一、fulltext是什麼？

1、fulltext的定義

FULLTEXT()函數用於在MySQL資料庫表的TEXT列中查找一個或多個單詞的文本。該功能使MySQL可以使用自然的語言查詢：這意味著用戶可以鍵入針對表中數據的問題，就像在其他搜索引擎中一樣。

2、fulltext的帶來的優勢

相比於普通字元串匹配，fulltext的優勢主要在於：

• 在一些大型的表中，效率更高
• 搜索條件更靈活，可以匹配多個關鍵詞
• 可以忽略常見詞，如「a」「and」「the」等，從而提高搜索的精確度

二、fulltext和資料庫的集成

1、在MySQL中使用fulltext

CREATE TABLE articles (
    id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(200),
    body TEXT,
    FULLTEXT (title,body)
);

2、在PostgreSQL中使用fulltext

CREATE INDEX idx_articles_fts ON articles USING gin(to_tsvector('english', body));

3、在MongoDB中使用fulltext

db.articles.createIndex({title:"text", body:"text"})

三、fulltext和搜索引擎的結合

1、接入Elasticsearch

PUT /articles
{
    "settings": {
        "index": {
            "analysis": {
                "analyzer": {
                    "my_analyzer": {
                        "type": "custom",
                        "tokenizer": "standard",
                        "filter": [
                            "lowercase",
                            "stemmer"
                        ]
                    }
                }
            }
        }
    },
    "mappings": {
        "properties": {
            "title": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            },
            "body": {
                "type": "text",
                "analyzer": "my_analyzer"
            }
        }
    }
}

2、接入Solr

四、fulltext的優化和注意事項

1、優化

• 查詢優化：盡量使用基於滿足查詢條件的最小結果集來建立索引
• 存儲優化：fulltext索引佔用的磁碟空間較大，需要在存儲時進行優化
• 分詞優化：需要避免錯誤的片語合

2、注意事項

• fulltext並不能解決所有的搜索問題，請根據實際場景進行使用
• fulltext只能在某些具有該特性的資料庫中使用
• 需要進行不同資料庫中fulltext的語法調整

本文簡單介紹了fulltext在搜索方面的優勢，並結合MySQL、PostgreSQL、MongoDB以及搜索引擎如Elasticsearch和Solr的使用進行闡述。在使用時需要注意優化和一些注意事項。