mysql全文索引实现原理 mysql innodb建立普通索引怎么写？
mysql innodb建立普通索引怎么写？
先从数据结构的角度来答。
题主应该知道B-树和B 树最重要的一个区别就是B 树只有叶节点存放数据，其余节点用来索引，而B-树是每个索引节点都会有Data域。
这就决定了B 树更适合用来存储外部数据，也就是所谓的磁盘数据。
从Mysql（Inoodb）的角度来看，B 树是用来充当索引的，一般来说索引非常大，尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别，所以为了减少内存的占用，索引也会被存储在磁盘上。
那么Mysql如何衡量查询效率呢？磁盘IO次数，B-树（B类树）的特定就是每层节点数目非常多，层数很少，目的就是为了就少磁盘IO次数，当查询数据的时候，最好的情况就是很快找到目标索引，然后读取数据，使用B 树就能很好的完成这个目的，但是B-树的每个节点都有data域（指针），这无疑增大了节点大小，说白了增加了磁盘IO次数（磁盘IO一次读出的数据量大小是固定的，单个数据变大，每次读出的就少，IO次数增多，一次IO多耗时啊！），而B 树除了叶子节点其它节点并不存储数据，节点小，磁盘IO次数就少。这是优点之一。
另一个优点是什么，B 树所有的Data域在叶子节点，一般来说都会进行一个优化，就是将所有的叶子节点用指针串起来。这样遍历叶子节点就能获得全部数据，这样就能进行区间访问啦。
至于MongoDB为什么使用B-树而不是B 树，可以从它的设计角度来考虑，它并不是传统的关系性数据库，而是以Json格式作为存储的nosql，目的就是高性能，高可用，易扩展。首先它摆脱了关系模型，上面所述的优点2需求就没那么强烈了，其次Mysql由于使用B 树，数据都在叶节点上，每次查询都需要访问到叶节点，而MongoDB使用B-树，所有节点都有Data域，只要找到指定索引就可以进行访问，无疑单次查询平均快于Mysql（但侧面来看Mysql至少平均查询耗时差不多）。
总体来说，Mysql选用B 树和MongoDB选用B-树还是以自己的需求来选择的。
MySQL全文索引应用简明教程？
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，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，[mysqld]ngram_token_size2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) ENGINEInnoDBCHARACTER SET utf8mb4示例数据，有6行记录。mysqlgt select * from articlesG**************************
*1. row ***************************id: 1title: 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: 2title: 数据库应用开发body: 学习开发数据库应用程序***************************3. row ***************************id: 3title: MySQL完全手册body: 学习MySQL的一切***************************4. row ***************************id: 4title: 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: 5title: NoSQL精髓body: 学习了解各种非结构化数据库***************************6. row ***************************id: 6title: SQL 语言详解body: 详细了解如果使用各种SQL6 rows inset (0.00 sec)显式指定全文检索表源mysqlgt SETGLOBAL innodb_ft_aux_table#34new_feature/articles#34Query 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。
mysqlgt SELECT *FROM information__FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10 ------ -------------- ------------- ----------- -------- ---------- | WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION | ------ -------------- ------------- ----------- -------- ---------- | 中我 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28 || 习m | 4 | 4 | 1 | 4 | 21 || 习了 | 6 | 6 | 1 | 6 | 16 || 习开 | 3 | 3 | 1 | 3 | 25 || 习数 | 5 | 5 | 1 | 5 | 37 || 了解 | 6 | 7 | 2 | 6 | 19 || 了解 | 6 | 7 | 2 | 7 | 23 || 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 12 || 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 40 || 何管 | 2 | 2 | 1 | 2 | 52 | ------ -------------- ------------- ----------- -------- ---------- 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，mysqlgtSELECT COUNT(*) FROM articles-gt WHERE MATCH (title,body) AGAINST (#39数据库#39 IN NATURALLANGUAGE MODE) ---------- | COUNT(*) | ---------- | 4 | ---------- 1 row in set (0.05 sec)B，得到匹配的比率，mysqlgtSELECT id, MATCH (title,body) AGAINST (#39数据库#39 IN NATURAL LANGUAGE MODE)AS score FROM articles ---- ---------------------- | id| score | ---- ---------------------- | 1 | 0.12403252720832825 || 2 | 0.12403252720832825 || 3 | 0 || 4 | 0.12403252720832825 || 5 | 0.062016263604164124 || 6 | 0 | ---- ---------------------- 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，mysqlgt SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)-gt AGAINST (#39 数据库 管理#39 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，mysqlgt SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)-gt AGAINST (#39 数据库 -管理#39 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，mysqlgt SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)-gt AGAINST (#39gt数据库 MySQL#39 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，mysqlgt SELECT * FROM articles-gt WHERE MATCH (title,body)-gt AGAINST (#39数据库#39 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)当然，我这里只是功能演示，更多的性能测试，大家有兴趣可以进行详细测试。由于N-grm是中文检索常用的分词算法，已经在互联网大量使用，这次集成到mysql中，想必效果上不会有太大的问题。
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