本篇是全文索引终篇，来细聊下 MySQL 全文索引对中文如何处理。在了解 MySQL 全文索引如何处理中文之前，先来看看什么是分词。
MySQL 全文索引默认是基于单字节流处理的，也就是按照单词与停止词（默认空格或者标点符号）来划分各个关键词，并且把关键词的文档ID和位置保存到辅助表用于后期检索。这种对英文，数字类的单字节字符处理很好， 比如“I am a boy!”， 每个单词很明确的用空格分割，后期查询只需要按照以空格为分隔符的单词检索就行，这些我前面三篇文章已经详细讲过。但是这种分割方法对多字节字符比如中文不是很友好，对中文来说每个字就是单独的字，无规律的字可以组成词，但是各个词之间不需要按照空格来分割。举个例子：“为中国人自豪” ，这句话包含了三个词“为”，“中国人”，“自豪”。如果按照默认的全文索引处理，搜索其中任何子句，结果肯定是出不来。这也间接导致大家说 MySQL 的全文检索结果不准确，不靠谱，其实并非如此，主要是MySQL 全文索引对分词以及停止符界定有差异。例如下面，表 ft_ch ，有三条记录，怎么查都没有没有结果。
mysql> create table ft_ch(id int unsigned auto_increment primary key, s1 varchar(200),fulltext ft_s1(s1));
Query OK, 0 rows affected (0.39 sec)
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against ('我是');
Empty set (0.00 sec)
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against ('中国');
Empty set (0.00 sec)
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against ('我是中');
Empty set (0.01 sec)
但这张表其实有记录：
mysql> select * from ft_ch;
+----+--------------------------------------+
| id | s1 |
+----+--------------------------------------+
| 1 | 我是中国人你是哪里人？ |
| 2 | 我是中国人，你是哪里人？ |
| 3 | 我是中国人 你是哪里人？ |
+----+--------------------------------------+
3 rows in set (0.00 sec)问题出在哪里呢？ 回顾下之前介绍的全文索引，可能就想到了，分词长度不够或者是停止词不对，分词长度见下面参数，停止词默认是空格或者标点符号。
mysql> show variables like '%innodb_ft_%token%';
+--------------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+--------------------------+-------+
| innodb_ft_max_token_size | 84 |
| innodb_ft_min_token_size | 3 |
+--------------------------+-------+
2 rows in set (0.00 sec)这两个参数定义了最小和最大的分词长度，在此范围内，包含边界的关键词都会被检索出来。之前的查询没有结果的原因就是 SQL 提供的关键词没有触发停止词的边界。 那修改 SQL 里的关键词，再来查询一次，把检索关键词变为 “我是中国人”, 这个关键词刚好后面有一个停止词（空格或者逗号）。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against ('我是中国人');
+----+--------------------------------------+
| id | s1 |
+----+--------------------------------------+
| 2 | 我是中国人，你是哪里人？ |
| 3 | 我是中国人 你是哪里人？ |
+----+--------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)结果是有了，但是不完整，ID 为 1 的记录没有被查出来。什么原因呢？分词的最小边界是不是太大了？ 的确如此，不过调小分词的大小，比如把参数 innodb_ft_min_token_siz e调小到 2 ，那必须得把数据重新录入，类似下面这样：
insert into ft_ch(s1) values ("我是中国人，你是哪里人？");
这数据看起来很怪，按照设置的分词大小，并以空格分割这句话，明显这样数据就乱了，或者说，之后查出来的数据得重新组合处理。显然这样不可行。那 MySQL 有无办法按照国人的思维录入数据，并且还能正常查询出来结果吗？答案是肯定的。
MySQL 从 5.7 就原生提供了处理中文的插件 ngram 来解决这个问题。下面我来介绍下中文处理插件 Ngram .
查看 Ngram 插件是否正常加载， 结果显示为 ON 代表加载成功。
mysql> select * from information_schema.plugins where plugin_name = 'ngram'\G
*************************** 1. row ***************************
PLUGIN_NAME: ngram
PLUGIN_VERSION: 0.1
PLUGIN_STATUS: ACTIVE
PLUGIN_TYPE: FTPARSER
PLUGIN_TYPE_VERSION: 1.1
PLUGIN_LIBRARY: NULL
PLUGIN_LIBRARY_VERSION: NULL
PLUGIN_AUTHOR: Oracle Corp
PLUGIN_DESCRIPTION: Ngram Full-Text Parser
PLUGIN_LICENSE: GPL
LOAD_OPTION: ON
1 row in set (0.00 sec)Ngram 插件只有一个单独的系统参数，那就是配置分词长度，默认为 2 ，也就是 2 个字为一个分词。
mysql> show variables like '%ngram%';
+------------------+-------+
| Variable_name | Value |
+------------------+-------+
| ngram_token_size | 2 |
+------------------+-------+
1 row in set (0.00 sec)那针对表 ft_ch ， 把全文索引由默认改为 Ngram ，只需加上 with parser ngram 子句即可。
mysql> alter table ft_ch drop key ft_s1, add fulltext ft_s1_n( s1) with parser ngram;
Query OK, 0 rows affected (0.35 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0为了验证 ngram 插件，我再插入一条没有标点符号的记录
mysql> insert into ft_ch(s1) values('我是中国人你是哪里人');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)接下来再次执行之前的查询，现在有结果了。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against ('中国');
+----+--------------------------------------+
| id | s1 |
+----+--------------------------------------+
| 1 | 我是中国人你是哪里人？ |
| 2 | 我是中国人，你是哪里人？ |
| 3 | 我是中国人 你是哪里人？ |
| 4 | 我是中国人你是哪里人 |
+----+--------------------------------------+
4 rows in set (0.00 sec)接下来再看看这些记录到底是怎么分词的，跟默认全文检索分词有什么不一样？针对表 ft_ch ，克隆一张表 ft_en .
mysql> create table ft_en like ft_ch;
Query OK, 0 rows affected (0.40 sec)
mysql> alter table ft_en drop key ft_s1_n, add fulltext ft_s1 (s1);
Query OK, 0 rows affected (0.34 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> insert into ft_en select * from ft_ch;
Query OK, 4 rows affected (0.02 sec)
Records: 4 Duplicates: 0 Warnings: 0开启监测表ft_en.
mysql> set global innodb_ft_aux_table = 'ytt/ft_en';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)查看全文检索缓存表，可以看到分词记录是按照停止词来划分的，其实对中文来说，这样的索引很不完整。
mysql> select word,doc_id,position,doc_count from information_schema.innodb_ft_index_cache;
+--------------------------------+--------+----------+-----------+
| word | doc_id | position | doc_count |
+--------------------------------+--------+----------+-----------+
| 你是哪里人 | 3 | 18 | 2 |
| 你是哪里人 | 4 | 16 | 2 |
| 我是中国人 | 3 | 0 | 2 |
| 我是中国人 | 4 | 0 | 2 |
| 我是中国人你是哪里人 | 2 | 0 | 2 |
| 我是中国人你是哪里人 | 5 | 0 | 2 |
+--------------------------------+--------+----------+-----------+
6 rows in set (0.00 sec)切换为 ngram 索引表
mysql> set global innodb_ft_aux_table = 'ytt/ft_ch';
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)查看全文索引缓存表，可以看到分词数据严格按照设定的个数来划分，没有任何冗余数据，也没有按照停止词来分，这点更适合对中文的处理。
mysql> SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_CACHE;
+--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID | POSITION |
+--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| 中国 | 6 | 6 | 1 | 6 | 6 |
| 人你 | 6 | 6 | 1 | 6 | 12 |
| 你是 | 6 | 6 | 1 | 6 | 15 |
| 哪里 | 6 | 6 | 1 | 6 | 21 |
| 国人 | 6 | 6 | 1 | 6 | 9 |
| 我是 | 6 | 6 | 1 | 6 | 0 |
| 是中 | 6 | 6 | 1 | 6 | 3 |
| 是哪 | 6 | 6 | 1 | 6 | 18 |
| 里人 | 6 | 6 | 1 | 6 | 24 |
+--------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
9 rows in set (0.00 sec)以上结果还可以发现，标点符号并没有在分词里显示，Ngram 默认把这部分优化掉了（这也就是默认分词为 2 的原因）。
除了分词数据保存方式不同，其他和默认的全文索引没有任何异同。
例如看看内部索引表存储是否类似，查询出来结果和默认的也一样。
mysql> select table_id from information_schema.innodb_tables where name = 'ytt/ft_ch' into @tid; Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql> select table_id,name from information_schema.innodb_tables where name like concat('ytt/fts_',lpad(hex(@tid),16,'0'),'%');
+----------+---------------------------------------------------+
| table_id | name |
+----------+---------------------------------------------------+
| 1431 | ytt/fts_0000000000000596_being_deleted |
| 1432 | ytt/fts_0000000000000596_being_deleted_cache |
| 1433 | ytt/fts_0000000000000596_config |
| 1434 | ytt/fts_0000000000000596_deleted |
| 1435 | ytt/fts_0000000000000596_deleted_cache |
| 1442 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_1 |
| 1443 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_2 |
| 1444 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_3 |
| 1445 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_4 |
| 1446 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_5 |
| 1447 | ytt/fts_0000000000000596_00000000000002be_index_6 |
+----------+---------------------------------------------------+
11 rows in set (0.00 sec)那把全文所以你变为 ngram 后，只是检索了是否有结果，至于结果是不是正确的，依然没有做校验。为了能更好的说明结果的准确性，我重新插入两行记录：
mysql> truncate ft_ch;
Query OK, 0 rows affected (0.52 sec)
mysql> insert into ft_ch(s1) values('我是中国人，你呢？');
Query OK, 1 row affected (0.02 sec)
mysql> insert into ft_ch(s1) values('我是外国人，你呢？');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)那接下来看看 ngram 插件对搜索结果的影响。match against 默认是自然语言模式，搜索关键词“中国人”，两行记录都被匹配了出来，但是明显 ID 为 2 的记录不符合检索关键词，为什么 MySQL 把不相干的记录也打印出来？ 原因在于，自然语言模式会把搜索关键词按照分词大小做一个并集，也就是说关键词"中国人"被切分为“中国”,“国人”两个关键词，MySQL 用 OR 的方式来输出结果，这样就把包含“中国”或者“国人”的记录全部打印出来， 所以结果有两条！但是这并不是我们预期的结果。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('中国人' in natural language mode);
+----+-----------------------------+
| id | s1 |
+----+-----------------------------+
| 1 | 我是中国人，你呢？ |
| 2 | 我是外国人，你呢？ |
+----+-----------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)为了让结果准确无误，就必须用布尔模式，在布尔模式下，只选关键词对应的结果，那下面结果就是对的。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('中国人' in boolean mode);
+----+-----------------------------+
| id | s1 |
+----+-----------------------------+
| 1 | 我是中国人，你呢？ |
+----+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)那这时如果想任何结果都能匹配呢？比如，单个词的匹配？ 这时布尔模式也得不到想要的结果。 那其实并不是结果不正确，而是分词太大。 这条 SQL 的搜索关键词只有一个字，分词大小默认为 2 ，结果肯定不对。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('国' in boolean mode);
Empty set (0.01 sec)此时可以修改分词为 1 ，在配置文件里修改参数 ngram_token_size=1 ；重启 MySQL 服务。
监测表 ft_ch
mysql> set global innodb_ft_aux_table='ytt/ft_ch';
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)修改分词大小，必须重建索引。 可以看到分词数据把标点符号也包含进去了，这也就是 MySQL 的 ngram 插件分词默认为 2 的原因。
mysql> alter table ft_ch drop key ft_s1_n;
Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> alter table ft_ch add fulltext ft_s1_n(s1) with parser ngram;
Query OK, 0 rows affected (0.25 sec)
Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> select * from information_schema.innodb_ft_index_table;
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID | POSITION |
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
| ， | 2 | 3 | 2 | 2 | 15 |
| ， | 2 | 3 | 2 | 3 | 15 |
| ？ | 2 | 3 | 2 | 2 | 24 |
| ？ | 2 | 3 | 2 | 3 | 24 |
| 中 | 2 | 2 | 1 | 2 | 6 |
| 人 | 2 | 3 | 2 | 2 | 12 |
| 人 | 2 | 3 | 2 | 3 | 12 |
| 你 | 2 | 3 | 2 | 2 | 18 |
| 你 | 2 | 3 | 2 | 3 | 18 |
| 呢 | 2 | 3 | 2 | 2 | 21 |
| 呢 | 2 | 3 | 2 | 3 | 21 |
| 国 | 2 | 3 | 2 | 2 | 9 |
| 国 | 2 | 3 | 2 | 3 | 9 |
| 外 | 3 | 3 | 1 | 3 | 6 |
| 我 | 2 | 3 | 2 | 2 | 0 |
| 我 | 2 | 3 | 2 | 3 | 0 |
| 是 | 2 | 3 | 2 | 2 | 3 |
| 是 | 2 | 3 | 2 | 3 | 3 |
+------+--------------+-------------+-----------+--------+----------+
18 rows in set (0.00 sec)接下来之前的 SQL 重新执行，结果肯定有了。
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('国' in boolean mode);
+----+-----------------------------+
| id | s1 |
+----+-----------------------------+
| 1 | 我是中国人，你呢？ |
| 2 | 我是外国人，你呢？ |
+----+-----------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('中国人' in boolean mode);
+----+-----------------------------+
| id | s1 |
+----+-----------------------------+
| 1 | 我是中国人，你呢？ |
+----+-----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select * from ft_ch where match(s1) against('人，' in boolean mode);
+----+-----------------------------+
| id | s1 |
+----+-----------------------------+
| 1 | 我是中国人，你呢？ |
| 2 | 我是外国人，你呢？ |
+----+-----------------------------+
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