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InnoDB全文索引：N-gram Parser

InnoDB默认的全文索引parser非常合适于Latin，因为Latin是通过空格来分词的。但对于像中文，日文和韩文来说，没有这样的分隔符。一个词可以由多个字来组成，所以我们需要用不同的方式来处理。在 MySQL 5.7.6 中我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，得到的结果如下：

N-gram 例子

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中并可以直接使用的。我们只需要在DDL中创建全文索引时使用WITH PARSER ngram。比如，下面的SQL语句在 MySQL 5.7.6 及更高版本上可以运行。

N-gram DDL示例

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;

我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，我们使用的是bigram。它的合法的取值范围是1到10。现在，我们很自然会想到一个问题：实际应用中应该如何设置 ngram_token_size 值的大小呢？当然，我们推荐使用2。但是你也可以通过如下这个简单的规则来可以选择任何合法的值：设置到你希望能查询到的最小的词的大小。如果你想查询到单个字，那么我们需要设置为1。 ngram_token_size 的值设置的越小，全文索引占用的空间也越小。一般来说，查询正好等于 ngram_token_size 的词，速度会更快，但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有如下不同点：

词大小检查：因为有了 ngram_token_size ，所以 innodb_ft_min_token_size 和 innodb_ft_max_token_size 将不适用于n-gram。
无用词（stopword）处理：通常，对于一个新的词，我们会查找 stopwords 表，看是否有匹配的词。如果有，这个词就不会加入到全文索引中。但是在n-gram中，我们会查找 stopwords 表，看是否包含里面的词。这样处理的原因是，在中日韩的文本中，有很多没有意义的字符，词语和标点符号。比如，如果我们把‘的’加入到 stopwords 表中，那么对于句子‘信息的系统’，在默认情况下我们分词结果为‘信息’，‘系统’。其中‘息的’和‘的系’被过滤掉了。

我们可以通过查询 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。这是一个非常有用的调试工具。如果我们发现一个包含某个词的文档，没有如我们所期望的那样出现在查询结果中，那么这个词可能是因为某些原因不在全文索引里面。比如，它含有stopword，或者它的大小小于 ngram_token_size 等等。这个时候我们就可以通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

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）

在自然语言模式（ 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：

自然语言模式示例

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

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）

如果前缀的长度比 ngram_token_size 小，那么查询结果将返回在全文索引中所有以这个词作为前缀的n-gram的词。

通配符查询示例-1

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)

如果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

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。比如，(‘信息系统’)转换为(‘”信息息系系统”‘）。

短语查询示例

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)

如果您想了解更多关于InnoDB全文索引的详细内容，可以参考用户手册中I nnoDB全文索引的部分，还有Jimmy在 Dr. Dobb 上的精彩文章。如果您想了解更多关于n-gram的详细内容，则可以参考用户手册中 n-gram parser 的部分。

我们很高兴在MySQL 5.7全文索引中增强对中日韩文的支持，这也是我们工作中很重要的部分，希望这个功能对大家有帮助。如果您有任何问题，可以在本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！

正文到此结束