InnoDB全文索引：N-gram Parser【转】

本文来自：http://mysqlserverteam.com/innodb%E5%85%A8%E6%96%87%E7%B4%A2%E5%BC%95%EF%BC%9An-gram-parser/

InnoDB默认的全文索引parser很是合适于Latin，由于Latin是经过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来讲，没有这样的分隔符。一个词能够由多个字来组成，因此咱们须要用不一样的方式来处理。在MySQL 5.7.6中咱们能使用一个新的全文索引插件来处理它们：n-gram parser.

什么是N-gram？

在全文索引中，n-gram就是一段文字里面连续的n个字的序列。例如，用n-gram来对”信息系统”来进行分词，获得的结果以下：

N-gram 例子

1 2 3 4

N=1 : '信', '息', '系', '统'; N=2 : '信息', '息系', '系统'; N=3 : '信息系', '息系统'; N=4 : '信息系统';

 如何在InnoDB中使用N-gram Parser？

N-gram parser是默认加载到MySQL中并能够直接使用的。咱们只须要在DDL中建立全文索引时使用WITH PARSER ngram。好比，下面的SQL语句在MySQL 5.7.6及更高版本上能够运行。

N-gram DDL示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9

mysql > CREATE TABLE articles (         FTS_DOC_ID BIGINT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,         title VARCHAR(100),         FULLTEXT INDEX ngram_idx(title) WITH PARSER ngram ) Engine=InnoDB CHARACTER SET utf8mb4; Query OK, 0 rows affected (0.06 sec) mysql> # ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT INDEX ngram_idx(title) WITH PARSER ngram; mysql> # CREATE FULLTEXT INDEX ngram_idx ON articles(title) WITH PARSER ngram;

咱们引入了一个新的全局变量叫ngram_token_size。由它来决定n-gram中n的大小，也就是词的大小。它的默认值是2，这个时候，咱们使用的是bigram。它的合法的取值范围是1到10。如今，咱们很天然会想到一个问题：实际应用中应该如何设置ngram_token_size值的大小呢？固然，咱们推荐使用2。可是你也能够经过以下这个简单的规则来能够选择任何合法的值：设置到你但愿能查询到的最小的词的大小。若是你想查询到单个字，那么咱们须要设置为1。 ngram_token_size的值设置的越小，全文索引占用的空间也越小。通常来讲，查询正好等于ngram_token_size的词，速度会更快，可是查询比它更长的词或短语，则会变慢。

N-gram分词处理

N-gram parser和系统默认的全文索引parser有以下不一样点：

1. 词大小检查：由于有了ngram_token_size，因此innodb_ft_min_token_size和innodb_ft_max_token_size将不适用于n-gram。
2. 无用词（stopword）处理：一般，对于一个新的词，咱们会查找stopwords表，看是否有匹配的词。若是有，这个词就不会加入到全文索引中。可是在n-gram中，咱们会查找stopwords表，看是否包含里面的词。这样处理的缘由是，在中日韩的文本中，有不少没有意义的字符，词语和标点符号。好比，若是咱们把‘的’加入到stopwords表中，那么对于句子‘信息的系统’，在默认状况下咱们分词结果为‘信息’，‘系统’。其中‘息的’和‘的系’被过滤掉了。

咱们能够经过查询INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE和INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_TABLE_TABLE来查询哪些词在全文索引里面。这是一个很是有用的调试工具。若是咱们发现一个包含某个词的文档，没有如咱们所指望的那样出如今查询结果中，那么这个词多是由于某些缘由不在全文索引里面。好比，它含有stopword，或者它的大小小于ngram_token_size等等。这个时候咱们就能够经过查询这两个表来确认。下面是一个简单的例子：

简单的调试示例

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

mysql> INSERT INTO articles (title) VALUES ('信息系统'); Query OK, 1 row affected (0.01 sec)   mysql> SET GLOBAL innodb_ft_aux_table="test/articles"; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)   mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE; +--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ | WORD   | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID | POSITION | +--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ | 信息   |            1 |           1 |         1 |      1 |        0 | | 息系   |            1 |           1 |         1 |      1 |        3 | | 系统   |            1 |           1 |         1 |      1 |        6 | +--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+ 3 rows in set (0.00 sec)

 N-gram查询处理

文本查询（Text Searches）

• 在天然语言模式（NATURAL LANGUAGE MODE)下，文本的查询被转换为n-gram分词查询的并集。例如，(‘信息系统’)转换为(‘信息 息系 系统’)。下面一个例子：
  
  天然语言模式示例    

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

  mysql> INSERT INTO articles (title) VALUES ('信息系统'), ('信息 系统'), ('信息的系统'), ('信息'), ('系统'), ('息系'); Query OK, 6 rows affected (0.01 sec) Records: 6  Duplicates: 0  Warnings: 0   mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST ('信息系统' IN NATURAL LANGUAGE MODE); +------------+-----------------+ | FTS_DOC_ID | title           | +------------+-----------------+ |          1 | 信息系统        | |          6 | 息系            | |          2 | 信息 系统       | |          3 | 信息的系统      | |          4 | 信息            | |          5 | 系统            | +------------+-----------------+ 6 rows in set (0.01 sec)

• 在布尔模式（BOOLEAN MODE)，文本查询被转化为n-gram分词的短语查询。例如，(‘信息系统’)转换为(“‘信息 息系 系统'”)。
  
  布尔模式示例

  1 2 3 4 5 6 7

  mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title) AGAINST('信息系统' IN BOOLEAN MODE); +------------+--------------+ | FTS_DOC_ID | title        | +------------+--------------+ |          1 | 信息系统     | +------------+--------------+ 1 row in set (0.00 sec)

通配符查询（Wildcard Searches）

• 若是前缀的长度比ngram_token_size小，那么查询结果将返回在全文索引中全部以这个词做为前缀的n-gram的词。
  
  通配符查询示例-1

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

  mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST ('信*' IN BOOLEAN MODE); +------------+-----------------+ | FTS_DOC_ID | title           | +------------+-----------------+ |          1 | 信息系统        | |          2 | 信息 系统       | |          3 | 信息的系统      | |          4 | 信息            | +------------+-----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)

• 若是前缀的长度大于等于ngam_token_size，那么这个查询则转换为一个短语（phrase search），通配符则被忽略。例如，(‘信息*’)转换为(‘”信息”‘）,(‘信息系*’)转换为(‘”信息 息系”‘）。
  
  通配符查询示例-2

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

  mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST ('信息*' IN BOOLEAN MODE); +------------+-----------------+ | FTS_DOC_ID | title           | +------------+-----------------+ |          1 | 信息系统        | |          2 | 信息 系统       | |          3 | 信息的系统      | |          4 | 信息            | +------------+-----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)   mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST ('信息系*' IN BOOLEAN MODE); +------------+--------------+ | FTS_DOC_ID | title        | +------------+--------------+ |          1 | 信息系统     | +------------+--------------+ 1 row in set (0.00 sec)

短语查询（Phrase Searches）

• 短语查询则被转换为n-gram分词的短语查询。好比，(‘信息系统’)转换为(‘”信息 息系 系统”‘）。
  
  短语查询示例

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

  mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST('"信息系统"' IN BOOLEAN MODE); +------------+--------------+ | FTS_DOC_ID | title        | +------------+--------------+ |          1 | 信息系统     | +------------+--------------+ 1 row in set (0.00 sec)   mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title) AGAINST ('"信息 系统"' IN BOOLEAN MODE); +------------+---------------+ | FTS_DOC_ID | title         | +------------+---------------+ |          2 | 信息 系统     | +------------+---------------+ 1 row in set (0.01 sec)

若是您想了解更多关于InnoDB全文索引的详细内容，能够参考用户手册中InnoDB全文索引的部分，还有Jimmy在Dr. Dobb上的精彩文章。若是您想了解更多关于n-gram的详细内容，则能够参考用户手册中n-gram parser的部分。

咱们很高兴在MySQL 5.7全文索引中加强对中日韩文的支持，这也是咱们工做中很重要的部分，但愿这个功能对你们有帮助。若是您有任何问题，能够在本blog中进行评论，提交一个服务需求，或者提交一个bug报告。

最后，感谢您使用MySQL！