数据库like匹配的实现猜测
insert into test_fulltext values("王正科技全文")
select * from
test_fulltext where data like
"%王正%"
能够搜索到新插入的一行数据。
data字段并不是全文索引字段。
其实反而不要使用match
against去搜索,也就是不要使用全文搜索,使用全文搜索的话,会进入全文索引结构中去寻找数据。而刚好mysql对中文分词支持存在问题。所以mysql全文索引中建立的词典索引中不存在那个词语,比如
select
* from test_fulltext where MATCH(data) AGAINST(‘王正‘IN BOOLEAN MODE
)
提示此表不支持全文索引,也就是没有建立成全文索引
读者若有什么更好的看法,欢迎讨论
ALTER TABLE `test_fulltext`
ADD FULLTEXT INDEX
`idx_data` (`data`) USING HASH ;
BTREE
上面都错误,正确sql为:
ALTER
TABLE `test_fulltext` ADD FULLTEXT
(
`data`
)
因为全文索引不存在使用btree还是hash方式进行索引。就是一个词典,何来这种索引?
建立成全文索引后,使用
select
* from test_fulltext WHERE MATCH(`data`) AGAINST(‘王正‘IN BOOLEAN
MODE)
搜索不到
使用王正反而更加能够搜到到。
结论:like这种搜索,是全表扫描。是对字段中出现的内容全部进行匹配。相等匹配。不是不可以,就是效率低下,当数据量大的情况下很慢
数据库的实现思路可能为:逐个扫描所有行,然后拿到字段的内容。比如拿到了此行data字段的内容,然后把内容当成一个字符串去里面查找是否有出现过的词语
类似于
php的代码实现
if(strpos($data字段内容,要查找的字符串))!==false)
{
找到了字符串
}
like匹配是基于字符串的匹配(%就是对应正则匹配,也是字符串配对),这样的方式需要扫描表的所有行,拿到每行的内容进行字符串匹配。其实我的理解是:最大瓶颈就是需要全表扫描。至于里面的%正则匹配倒不是很大问题,这里速度不会成为瓶颈,反而全表扫描耗费是时间比较长是一个大问题。
郑重声明:本站内容如果来自互联网及其他传播媒体,其版权均属原媒体及文章作者所有。转载目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。