深入探究MySQL数据库搜索引擎：优化技巧与应用技术 (mysql数据库搜索引擎)
MySQL数据库是目前广泛应用的关系数据库管理系统，它支持多种搜索引擎，包括MyISAM、InnoDB、MEMORY等等。在实现高效、快速的数据检索过程中，搜索引擎的优化技巧和应用技术至关重要。本文将深入探究MySQL数据库搜索引擎的优化技巧和应用技术，为读者提供实用的操作指南和技术支持。
一、MyISAM搜索引擎优化技巧
MyISAM搜索引擎是MySQL应用最为广泛的搜索引擎之一，它具有快速高效、容易理解、易于使用的特点。然而，在大量数据的处理过程中，MyISAM搜索引擎的性能存在不足，需要进行优化。以下是MyISAM搜索引擎的优化技巧：
1. 字段类型选择
在使用MyISAM搜索引擎时，选择适当的字段类型对性能的提升至关重要。不同的字段类型会对数据存储方式、索引结构等产生影响。例如，CHAR类型比VARCHAR类型占用的空间更大，但查找速度更快。同时，使用固定长度的字符串类型比变长的字符串类型对索引的效率更高。因此，在设计数据库表结构时应谨慎选择字段类型，优先考虑性能因素。
2. 索引优化
索引是优化MyISAM搜索引擎性能的关键之一。索引可以提高数据检索速度、优化查询计划，从而减少系统资源的占用。在使用MyISAM搜索引擎时，应合理设计并使用索引。合理的索引设计能够大大减少数据读取的IO次数，提升查询效率。同时，在索引的设计、建立和维护过程中，需要注意以下几点：
（1）索引字段应选择常用的字段或者频繁参与where、order by、group by等操作的字段。
（2）索引长度应该尽可能的短，这样能够减少占用磁盘的空间和IO量。
（3）索引应建立在数据量较小的字段上，可减少索引递归的层数，提升查询索引的效率。
3. 数据存储优化
在使用MyISAM搜索引擎时，数据存储的优化也是提升性能的重要一环。以下是进行数据存储优化的几点建议：
（1）减少字段数量：尽量减少不必要的字段。
（2）减少NULL字段的数量： NULL字段越少，数据的存储空间就越小，系统的查询效率就越高。
（3）优化表单中的大字段：将表单中的大字段拆分为物理表，通过引用该表的方式查询，从而提升查询效率。
二、InnoDB搜索引擎的应用技术
InnoDB搜索引擎是MySQL数据库管理系统中比较优秀的一个搜索引擎，该搜索引擎在处理事务和高并发性方面效果显著。下面介绍一些关于InnoDB搜索引擎的应用技术：
1. 事务优化
InnoDB搜索引擎具有事务性特征，因此，在使用InnoDB搜索引擎时，事务优化是必不可少的一环。以下是一些优化InnoDB搜索引擎的有用技巧：
（1）使用长事务：如果一项操作需要占用许多资源或涉及多个数据的修改，则应考虑使用长事务来完成这项操作。
（2）避免使用LOAD DATA：避免使用LOAD DATA来导入大量数据。在数据量很大时，单次的操作可能会占用大量的系统资源，造成系统的阻塞。
2. 性能监控
InnoDB搜索引擎的性能监控对优化搜索引擎非常有帮助。通过性能监控，可以了解InnoDB搜索引擎的性能表现和系统的负载情况，同时也可以及时诊断系统的问题，提高系统的稳定性和可用性。以下是几个性能监控的重点：
（1）InnoDB Data Locking：该指标用于监控是否发生了锁等待事件。在InnoDB搜索引擎中，为了保证数据的一致性，事务执行的同时需要获得锁。过多的锁等待事件将影响查询性能。
（2）InnoDB Data Reads：该指标用于监控InnoDB搜索引擎中的数据读取次数。
（3）InnoDB Buffer Pool：该指标用于监控内存缓存池的使用情况。通过该指标可以了解到缓存池的空间使用情况和淘汰机制等。
三、MEMORY搜索引擎的应用技术
MEMORY搜索引擎是MySQL搜索引擎中的一种，它将数据存放在内存中，可用于缓存一些数据和临时表的创建。以下是一些关于MEMORY搜索引擎的应用技术：
1. 合理设计缓存数据
MEMORY搜索引擎是采用内存存储数据的，因此，在实际应用中应合理设计缓存数据的大小，避免过多占用内存。以下是一些关于合理设计缓存数据的建议：
（1）尽量避免存储大字段，包括BLOB、TEXT等类型。
（2）避免使用比较长的字符串字段，尽量使用较短的字符串字段。
（3）在只读数据上应优先使用MEMORY搜索引擎，数据可被快速加载，并可极大的提高查询速度。
2. 优化内存使用
MEMORY搜索引擎在处理内存使用上非常敏感，因此，在应用过程中应注意内存使用的优化。以下是一些技巧：
（1）尽量不要使用临时表，以避免占用大量内存。
（2）不要使用LOCK TABLES等语句，因为它会占用资源，同时，也可能导致死锁。
（3）考虑使用INSERT DELAYED语句，尽量在执行INSERT语句时，减少占用内存的情况。
四、
MySQL搜索引擎的性能在各种应用场景中起着至关重要的作用。本文介绍了MyISAM、InnoDB、MEMORY搜索引擎的优化技巧和应用技术，供读者参考。在实际应用过程中，需要针对实际情况进行优化，不断进行性能测试和性能监控，不断找寻提升系统性能的优化技巧和应用技术。只有保持系统的高可用性和高性能，我们才能更有效地应对不断变化的应用需求。
相关问题拓展阅读：
怎么MySql添加全文索引
使用索引是数据库性能优化的必备技能之一。在MySQL数据库中，有四种索引：聚集索引(主键索引)、普通索引、唯一索引以及我们这里将要介绍的全文索引(FULLTEXT INDEX)。
全文索引(也称全文检索)是目前搜索引擎使用的一种关键技术。它能够利用「分词技术「等多乎凳种算法智能分析出文本文字中关键字词的频率及重要性，然后按照一定的算法规则智能地筛选出我们想要的搜索结果。在这里，我们就不追根究底其底层实现原理了，现在我们来看看在MySQL中如何创建并使用全文索引。
在MySQL中，创建全文索引相对比较简单。例如，我们有一个文章表(article)，其中有主键ID(id)、文章标题(title)、文章内容(content)三个字段。现在我们希望能够在title和content两个列上创建全文索引，article表及全文索引的创建SQL语句如下：
–创建article表
CREATE TABLE article (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
content TEXT,
FULLTEXT (title, content) –在title和content列上创建全文索引
);
上面就是在创建表的同时建立全文索引的SQL示例。此外，如果我们想要给已经存在的表的指定字段创建全文索引，同样以article表为例，我们可以使用如下SQL语句进行创建：
–给现有的article表的title和content字段创建全文索引
–索引名称为fulltext_article
ALTER TABLE article
ADD FULLTEXT INDEX fulltext_article (title, content)
在MySQL中创建全文索引之后，现在就该了解如何使用了。众所周知，在数据库中进行模糊查询是使用LIKE关键字进行查询，例如：
SELECT * FROM article WHERE content LIKE ‘%查询字符串%’
那么，我们使用全文索引也是这样用的吗？当然不是，我们必须使用特有的语法才能使用全文索引进行查询。例如橡顷逗，我们想要在article表的title和content列中全文检索指定的查询字符串，可以如下编写SQL语句：
SELECT * FROM article WHERE MATCH(title, content) AGAINST(‘查询字符串’)
强烈注意：MySQL自带的全文索引只能用于数据库引擎为MyISAM的数据表，如果是其他数据引擎，则全文索引不会生效。此外，MySQL自带的全文索引只能对英文进行全文检索梁卖，目前无法对中文进行全文检索。如果需要对包含中文在内的文本数据进行全文检索，我们需要采用Sphinx(斯芬克斯)/Coreseek技术来处理中文。本站将会在后续文章中对Sphinx以及Coreseek进行介绍。
备注1：目前，使用MySQL自带的全文索引时，如果查询字符串的长度过短将无法得到期望的搜索结果。MySQL全文索引所能找到的词的默认最小长度为4个字符。另外，如果查询的字符串包含停止词，那么该停止词将会被忽略。
备注2：如果可能，请尽量先创建表并插入所有数据后再创建全文索引，而不要在创建表时就直接创建全文索引，因为前者比后者的全文索引效率要高。
全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空模慎格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不悄码态，从MySQL5.7开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。
在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，
ngram_token_size=2
这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。
示例表结构：
CREATE TABLE articles (
id INTUNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
titleVARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body) WITH PARSER ngram
) ENGINE=InnoDBCHARACTER SET utf8mb4;
示例数据启源，有6行记录。
mysql> select * from articles\G
***************************1. row ***************************
id: 1
title: 数据库管理
body: 在本教程中我将向你展示如何管理数据库
***************************2. row ***************************
id: 2
title: 数据库应用开发
body: 学习开发数据库应用程序
***************************3. row ***************************
id: 3
title: MySQL完全手册
body: 学习MySQL的一切
***************************4. row ***************************
id: 4
title: 数据库与事务处理
body: 系统的学习数据库的事务概论
***************************5. row ***************************
id: 5
title: NoSQL精髓
body: 学习了解各种非结构化数据库
***************************6. row ***************************
id: 6
title: SQL 语言详解
body: 详细了解如果使用各种SQL
6 rows inset (0.00 sec)
显式指定全文检索表源
mysql> SETGLOBAL innodb_ft_aux_table=”new_feature/articles”;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。
mysql> SELECT *FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10;
+——++++++
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION |
+——++++++
| 中我 ||||||
| 习m ||||||
| 习了 ||||||
| 习开 ||||||
| 习数 ||||||
| 了解 ||||||
| 了解 ||||||
| 事务 ||||||
| 事务 ||||||
| 何管 ||||||
+——++++++
10 rows in set (0.00 sec)
这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。
接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。
1. 自然语言模式下检索：
A，得到符合条件的个数，
mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles
> WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURALLANGUAGE MODE);
++
| COUNT(*) |
++
||
++
row in set (0.05 sec)
B，得到匹配的比率，
mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURAL LANGUAGE MODE)
AS score FROM articles;
+—-++
| id| score |
+—-++
| 1 | 0.825 |
| 2 | 0.825 |
| 3 ||
| 4 | 0.825 |
| 5 | 0.4124 |
| 6 ||
+—-++
6rows in set (0.00 sec)
2. 布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：
A，匹配既有管理又有数据库的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST (‘+数据库 +管理’ IN BOOLEAN MODE);
+—-+++
| id| title | body |
+—-+++
| 1 | 数据库管理| 在本教程中我将向你展示如何管理数据库
|
+—-+++
1 rowin set (0.00 sec)
B，匹配有数据库，但是没有管理的记录，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST (‘+数据库 -管理’ IN BOOLEAN MODE);
+—-+—-++
| id| title| body|
+—-+—-++
| 2 | 数据库应用开发| 学习开发数据库应用程序 |
| 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论|
| 5 | NoSQL 精髓| 学习了解各种非结构化数据库 |
+—-+—-++
3rows in set (0.00 sec)
C，匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低，
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST (‘>数据库 +MySQL’ INBOOLEAN MODE);
+—-+-+—+
| id| title| body|
+—-+-+—+
| 3 | MySQL完全手册|学习MySQL的一切|
+—-+-+—+
1 rowin set (0.00 sec)
3，查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到，
mysql> SELECT * FROM articles
-> WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST (‘数据库’ WITH QUERY EXPANSION);
+—-+—-++
| id| title| body |
+—-+—-++
| 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库
| 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论
| 2 | 数据库应用开发| 学习开发数据库应用程序|
| 5 | NoSQL 精髓| 学习了解各种非结构化数据库 |
| 6 | SQL 语言详解| 详细了解如果使用各种SQL|
| 3 | MySQL完全手册| 学习MySQL的一切|
+—-+—-++
6rows in set (0.01 sec)
PHP与MYSQL实现搜索功能
算了。估计这次回答没分。
跟你聊聊所谓的智能搜索吧。
不用 like 实现你说的智能一些的搜索。首先你得做一套分词银慧系统。就是把你那一句话分成若干个词。
比如“你是个非常牛逼的二傻子”这句话。你不能把“你是个”当成一个词吧。 智能一点的分词应该是把“你、非常、牛逼、傻子”分出来。
然后就开始涉伏搏明及到一个权重问题了。就是 你分出来的这些词 到底你希望哪些符合条件的缺告结果排在签名。很明显上面那句话 傻子的权重要高一些。其次是牛逼。。。
然后 根据权重结果匹配呈现出结果来。。。
基本上 搜索引擎都是这么干的。 分词—数据查询—-权重排序—-结果呈现。。。。
我用php做一个模糊搜索引擎,但是一旦mysql数据表数据多了,查询速度就慢了,怎么办?
数据量大不要使用mysql来做模糊搜索，可以借助其它工具像Lucene之类。
1.避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的隐绝操作符。
2.优化SQL语句（让SQL语句更合理一些）。
3.优化数据库字段类型。（能用其他凳旦的尽量不要用VCHAR）
4.建立储存过程枣携扰。
模糊搜索本来就棚局慢，like如果是”%？%”形式时根本就无法用到主键索引，因此必然慢，但是like “链顷让乎兄?%” 就可以用到索引
你可以把已查询的数据放在单独的IP上不就可以了么
关于mysql数据库搜索引擎的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
