优化SQL中的全文搜索，核心在于告别传统低效的
LIKE %keyword%
在我看来，很多开发者在初期都会犯一个错误，就是对
LIKE
LIKE '%keyword%'
全文搜索技术，例如SQL Server的Full-Text Search，MySQL的Full-Text Index，或者PostgreSQL的Text Search，它们通过构建一种特殊的“倒排索引”（inverted index）来解决这个问题。简单来说，它不是索引整行数据，而是将文本内容拆分成一个个独立的词（token），然后记录每个词出现在哪些文档、哪个位置。这就像一本书的索引，你通过词语就能快速找到对应的页码，而不是一页一页地翻。
启用与创建全文索引：
首先，你需要在数据库层面启用全文搜索功能。以SQL Server为例，这通常涉及在服务器级别安装Full-Text Search组件，然后在数据库中创建一个“全文目录”（Full-Text Catalog），最后在目标表和列上创建全文索引。
-- 假设你已经安装了Full-Text Search组件
-- 1. 创建一个全文目录
CREATE FULLTEXT CATALOG MyFullTextCatalog AS DEFAULT;
-- 2. 在表上创建全文索引
-- 注意：表必须有一个唯一且非空的索引，通常是主键
CREATE FULLTEXT INDEX ON YourTable(
YourTextColumn -- 你要进行全文搜索的文本列
LANGUAGE 'Chinese (Simplified)' -- 指定语言，这很关键，影响分词效果
)
KEY INDEX PK_YourTable -- 引用表的唯一索引
ON MyFullTextCatalog;分词（Tokenization）的重要性：
分词是全文搜索的基石。当文本被索引时，数据库会使用一个“分词器”（Word Breaker）将文本分解成独立的、可搜索的词项。例如，“优化SQL中的全文搜索”可能会被分词为“优化”、“SQL”、“中”、“的”、“全文”、“搜索”。不同的语言有不同的分词规则，比如中文需要基于词典进行切分，而英文则主要基于空格和标点。
选择正确的语言分词器至关重要。如果你的内容是中文，却使用了英文分词器，那么“北京大学”可能被错误地视为两个独立的词，而不是一个整体。SQL Server允许你在创建索引时指定语言，这直接影响了分词、词干提取（stemming，即将“running”和“ran”都归结为“run”）和停用词（stop words，如“的”、“是”、“a”、“the”等常见词，通常不被索引）的处理。
查询全文索引：
一旦索引建立完成，你就可以使用专门的全文搜索函数进行查询，如SQL Server的
CONTAINS
FREETEXT
-- 使用CONTAINS进行精确匹配或布尔搜索 SELECT * FROM YourTable WHERE CONTAINS(YourTextColumn, '"全文搜索" AND 优化'); -- 查找同时包含“全文搜索”和“优化”的文档 -- 使用FREETEXT进行更自然的语言搜索 SELECT * FROM YourTable WHERE FREETEXT(YourTextColumn, '如何让SQL搜索更快更智能'); -- 数据库会理解并分解这个短语
CONTAINSTABLE
FREETEXTTABLE
SELECT T.*, KEY_TBL.RANK
FROM YourTable AS T
INNER JOIN CONTAINSTABLE(YourTable, YourTextColumn, 'SQL AND 优化') AS KEY_TBL
ON T.YourPrimaryKeyColumn = KEY_TBL.[KEY]
ORDER BY KEY_TBL.RANK DESC;这些函数利用了全文索引的强大能力，能够以远超
LIKE
在我看来，理解全文索引和传统B-tree索引的根本差异，是掌握文本搜索优化的第一步。我们日常使用的传统索引，比如为主键或某个字段建立的索引，它们是高度结构化的。它们通常基于B-tree数据结构，将数据按照特定列的值进行排序存储，非常擅长处理精确匹配、范围查询（
WHERE ID > 100
然而，当面对非结构化的、长度不定的文本数据时，传统索引就显得力不从心了。如果你想在文章内容中搜索“人工智能”这个词，传统索引无法直接告诉你哪些文章包含这个词，因为它索引的是整个文本字段，而不是字段内部的每个词。
LIKE '%人工智能%'
全文索引则完全不同。它采用的是“倒排索引”（Inverted Index）机制。你可以把它想象成一本书的“关键词索引”：它不是按页码顺序记录每页有什么内容，而是先列出所有关键词，然后每个关键词后面都跟着它出现过的所有页码和位置。例如，一个倒排索引可能会这样记录：
这种结构天生就是为文本搜索而设计的。当执行搜索查询时，数据库可以直接通过倒排索引找到包含特定词项的文档，而无需扫描原始文本。更重要的是，全文索引在构建过程中会进行一系列复杂的语言学处理：
这些处理使得全文索引不仅速度快，还能理解词语的变体，提供更智能、更相关的搜索结果。它能够进行复杂的布尔逻辑查询（AND, OR, NOT）、短语查询、近义词查询，甚至基于词频和位置进行相关性排名，这些都是传统索引无法提供的能力。所以，在我看来，对于任何涉及大量文本内容检索的应用，全文索引都是一个不可或缺的基石。
选择合适的全文搜索语言和分词器，是全文索引效果好坏的关键，这绝不是一个可以随意跳过的步骤。我个人在处理多语言项目时深有体会，一个看似微小的语言设置，可能导致搜索结果天差地别。
选择合适的语言和分词器：
数据库的全文搜索功能通常内置了多种语言的分词器（Word Breaker）。当你创建全文索引时，你需要明确指定索引列的语言。
running
run
如果你处理的是中文内容，但错误地选择了英文分词器，那么“北京大学”可能被当作一个长字符串，或者被错误地拆分成单个汉字，导致搜索“北京”时无法找到“北京大学”，或者搜索“大学”时也找不到。正确选择
LANGUAGE 'Chinese (Simplified)'
LANGUAGE 'Japanese'
自定义分词有必要吗？
这要分情况讨论，但我的经验是，对于大多数通用场景，数据库内置的分词器已经足够好用。然而，在一些特定领域或特殊需求下，自定义分词确实变得很有必要。
何时需要自定义分词：
如何进行自定义（概念性）：
自定义分词通常不是直接修改底层的分词算法，而是通过配置数据库提供的扩展机制。
我的建议是，先从默认的语言分词器开始，观察其效果。只有当发现搜索结果存在明显问题，例如关键词无法被正确识别、相关度低下时，才考虑投入精力进行自定义分词。过度自定义不仅复杂，也可能引入新的问题。很多时候，通过调整查询语句（如使用短语搜索
"北京大学"
全文搜索虽然强大，但并非没有性能瓶颈，我个人在项目实践中就遇到过不少挑战。理解这些瓶颈并学会如何调优和监控，对于构建稳定高效的搜索服务至关重要。
常见的性能瓶颈：
索引构建和更新（Indexing Time）：
查询性能（Query Time）：
AND
OR
NOT
FORMSOF(THESAURUS, ...)
CONTAINSTABLE
FREETEXTTABLE
硬件资源不足：
调优和监控策略：
优化索引维护：
优化查询语句：
CONTAINSTABLE
FREETEXTTABLE
RANK
TOP
OFFSET/FETCH
JOIN
JOIN
配置停用词和同义词：
硬件资源监控和扩展：
Full Text Scan
定期维护索引：
在我看来，全文搜索的调优是一个持续的过程，没有一劳永逸的解决方案。我们需要不断地监控、分析和调整，才能确保它在不断变化的业务需求和数据量下，始终保持高效和响应迅速。
以上就是如何优化SQL中的全文搜索？通过全文索引和分词技术提升搜索效率的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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