SQL Server 全文搜索功能介紹
SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search)是基于分詞的文本檢索功能,依賴于全文索引。全文索引不同于傳統(tǒng)的平衡樹(B-Tree)索引和列存儲索引,它是由數(shù)據(jù)表構(gòu)成的,稱作倒轉(zhuǎn)索引(Invert Index),存儲分詞和行的唯一鍵的映射關(guān)系。倒轉(zhuǎn)索引是在創(chuàng)建全文索引或更新全文索引時,由SQL Server自動創(chuàng)建和維護(hù)的。全文索引主要包含三種分析器:分詞器(Word Breaker)、詞干分析器(stemmer)和同義詞分析器。全文索引中存儲的數(shù)據(jù)是分詞及其位置等信息,分詞是基于特定語言的語法規(guī)則,按照特定的符號尋找詞語的邊界,把文本分解為“單詞”,每一個單詞叫做一個分詞(term);全文索引有時會提取分詞的詞干,把詞干的多種派生形式存儲為單一詞干,這個過程叫做提取詞干;根據(jù)用戶提供的自定義同義詞列表,把相關(guān)的單詞轉(zhuǎn)換為同義詞,這個過程叫做提取同義詞。
生成全文索引是把用戶表中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞(Word breaker)和提取詞干(Stemmer),并轉(zhuǎn)換同義詞(Thesaurus),過濾掉分詞中的停用詞(Stopword),最后把處理之后的數(shù)據(jù)存儲到全文索引中。把數(shù)據(jù)存儲到全文數(shù)據(jù)的過程叫做填充(Populate)或爬蟲(Crawl)進(jìn)程,全文索引的更新方式可以手動填充,自動填充,或增量填充。
一,創(chuàng)建全文目錄和唯一索引
創(chuàng)建全文索引之前,必須創(chuàng)建全文目錄(Full-Text Catalog),全文目錄用于組織全文索引,是全文索引的容器。每一個全文索引必須屬于一個全文目錄。全文目錄是個邏輯結(jié)構(gòu),跟數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)(Schema)相同,根據(jù)全文索引的存儲位置無關(guān)。
create fulltext catalog catalog_test as default;
為了創(chuàng)建全文索引,基礎(chǔ)表上必須存在一個唯一的(unique)、單列的(single-column)、非空的(non-nullable)的索引,全文引擎使用該索引把基礎(chǔ)表上的每行數(shù)據(jù)映射唯一索引鍵上,倒轉(zhuǎn)索引存儲的就是該索引鍵和分詞之間的映射關(guān)系。
create unique index uidx_dbLogID on [dbo].[DatabaseLog] ([DatabaseLogID]);
二,創(chuàng)建全文索引
每個表只能創(chuàng)建一個全文索引,創(chuàng)建全文索引時,必須考慮全文索引存儲的文件組,全文索引關(guān)聯(lián)的停用詞列表,全文索引的更新方式,以及跟文本關(guān)聯(lián)的語言,全文索引列必須是文本字段,例如:
create fulltext index on [dbo].[DatabaseLog] ( [tsql] language 1033 ) key index ui_dbLogID on (catalog_test,filegroup [primary]) with(change_tracking=off ,no population ,stoplist=system);
1,語言(language)
選項 language 是可選的,用于指定列級別的語言,該選項的值可以是語言的名稱或LCID,如果沒有指定language選項,那么使用SQL Server實例的默認(rèn)語言。從系統(tǒng)視圖 sys.fulltext_languages (Transact-SQL)中查看系統(tǒng)支持的語言及其對應(yīng)的LCID 和名稱。
2,全文目錄(fulltext_catalog)
選項fulltext_catalog_name 用于指定全文索引的分組,
3,文件組(filegroup)
選項 filegroup filegroup_name 用于指定全文索引存儲的文件組,如果沒有指定文件組,那么全文索引和基礎(chǔ)表存儲在相同的文件組中。由于更新全文索引是IO密集型操作,因此,為了更快的更新全文索引,最好把全文索引存儲在不同于基礎(chǔ)表的的物理硬盤或文件組上,以達(dá)到最大的IO并發(fā)。
4,填充全文索引的方式
和普通的索引相同,當(dāng)基礎(chǔ)表數(shù)據(jù)更新時,全文索引必須自動更新,這是系統(tǒng)默認(rèn)的行為,也可以配置手動更新全文索引,或者間隔特定的時間點自動更新全文索引。
選項CHANGE_TRACKING 用于指定跟全文索引列相關(guān)的數(shù)據(jù)更新(Update,Delete,或Insert)是否需要同步到全文索引,
•CHANGE_TRACKING = MANUAL :手動更新
•CHANGE_TRACKING =AUTO:自動更新,默認(rèn)設(shè)置,當(dāng)基礎(chǔ)表數(shù)據(jù)變化時,全文索引自動更新,
•CHANGE_TRACKING =OFF , NO POPULATION:不更新,指定選項NO POPULATION,表明在創(chuàng)建全文索引之后,SQL Server不會更新(populate)全文索引;如果未指定選項NO POPULATION,在創(chuàng)建全文索引之后,SQL Server更新全文索引。
5,停用詞(STOPLIST)
停用詞(StopWord)也稱作噪音詞,每一個全文索引都會關(guān)聯(lián)一個停用詞列表,默認(rèn)情況下,全文索引關(guān)聯(lián)的是系統(tǒng)停用詞(system stoplist)。全文引擎把停用詞從分詞中刪除,使全文索引不會包含停用詞。
STOPLIST [ = ] { OFF | SYSTEM | stoplist_name }
三,填充全文索引
填充全文索引也叫做爬蟲(crawl)進(jìn)程,或填充(Population)進(jìn)程。由于創(chuàng)建或填充全文索引會消耗大量的系統(tǒng)(IO、內(nèi)存)資源,因此盡量選擇在系統(tǒng)空閑時對全文索引進(jìn)行填充。在創(chuàng)建全文索引時,通過指定選項 CHANGE_TRACKING= MANUAL,或 CHANGE_TRACKING= OFF, NO POPULATION,新建的全文索引不會立即填充,用戶可以選擇在系統(tǒng)空閑時,使用 alter fulltext index 語句執(zhí)行填充操作。只有填充全文索引之后,全文索引才包含基礎(chǔ)表的分詞數(shù)據(jù)。
alter fulltext index
on table_name
start { full | incremental | update } population;
更新全文索引有三種方式:
•FULL POPULATION:全部填充,從基礎(chǔ)表中獲取每一行,重新編入全文索引;
•INCREMENTAL POPULATION:增量填充,前提是基礎(chǔ)表中包含timestamp字段,從上一次填充之后,只把更新之后的數(shù)據(jù)編入全文索引;
•UPDATE POPULATION:更新填充,從上一次填充之后執(zhí)行更新(insert、update、或delete)操作的數(shù)據(jù)行重新編入索引;
在創(chuàng)建全文索引時,如果指定CHANGE_TRACKING=AUTO 或 CHANGE_TRACKING= OFF , 那么新建的全文索引會立即開始填充進(jìn)程。
四,使用 contains 謂詞查詢?nèi)乃饕?/strong>
如果想要在查詢中使用全文索引,通常使用CONTAINS謂詞來調(diào)用全文索引,實現(xiàn)比LIKE關(guān)鍵字更復(fù)雜的文本匹配查詢,而LIKE關(guān)鍵字是模糊匹配,不會調(diào)用全文索引。
例如,利用contains謂詞執(zhí)行單個分詞的完全匹配查詢:
select [tsql] from [dbo].[DatabaseLog] where contains([tsql], 'searchword', language 1033);
全文查詢跟Like相比,速度更快,支持的搜索功能更復(fù)雜,使用contains謂詞,不僅能夠執(zhí)行分詞的完全匹配或分詞的前綴匹配查詢,還能夠執(zhí)行基于詞根的查詢,基于自定義同義詞的查詢,基于距離和順序的相鄰分詞查詢。但是,和Like 相比,contains謂詞不能進(jìn)行后綴匹配查詢。
contains謂詞返回的結(jié)果是布爾值,如果全文索引列中包含指定的關(guān)鍵字或查找模式(pattern),返回TRUE;否則,返回FALSE。
contains謂詞支持word查詢和短語查詢,word是指單個分詞,短語(phrase)是由多個word和間隔的空格組成的,對于短語,必須使用雙引號,將多個word組成一個短語。
1,邏輯組合查詢
使用and ,and not, 或 or 邏輯運算符 匹配多個word 或 多個phrase
CONTAINS(Name, '"Mountain" OR "Road" ') CONTAINS(Name, ' Mountain OR Road ')
2,前綴查詢
使用contains謂詞進(jìn)行前綴匹配,和like 'prefix%'功能相同,只不過contains謂詞使用“*”作為通配符,“*”匹配0,1或多個字符,前綴匹配的寫法是:'"prefix*"',全文索引只能執(zhí)行前綴匹配。
CONTAINS(Name, ' "Chain*" ') CONTAINS(Name, '"chain*" OR "full*"')
3,查詢同義詞(thesaurus)或詞干(stemmer)
Stemmer(詞干),例如,根據(jù)語法規(guī)程,英語的動詞 根據(jù)數(shù)(單數(shù),復(fù)數(shù)),人稱,時態(tài)的不同而存在不同的變化形式,這些單詞都是同源的。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (INFLECTIONAL, ride) ')
THESAURUS (同義詞),需要導(dǎo)入XML進(jìn)行配置,SQL Server 提供一個默認(rèn)的Thesaurus file,是Empty的。如果在Thesaurus file 配置“Author”,“Writer”,“journalist” 是同義詞,在使用fulltext index查詢時,只要滿足任意一個同義詞,都匹配成功。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (THESAURUS, author) ')
4,距離查詢
使用 near 函數(shù),查詢匹配相鄰分詞的數(shù)據(jù)行,near函數(shù)的定義如下,用于需要在查詢模式中指定距離查詢的查詢模式:
NEAR ( ( { <simple_term> | <prefix_term> } [ ,…n ] ) [, <maximum_distance> ] [, <match_order> ] )
例如:使用Near 函數(shù)指定相鄰分詞的距離和匹配順序,near((term1,term2,term3),5)表示任意兩個term之間的距離不能超過5, near((term1,term2,term3),5,true),表示任意兩個term的距離不能超過5,并且按照 term1,term2,term3的順序存在于字符串中。
--regardless of the intervening distance and regardless of order CONTAINS(column_name, 'NEAR(term1,"term3 term4")') --searches for "AA" and "BB", in either order, within a maximum distance of five CONTAINS(column_name, 'NEAR((AA,BB),5)') --in the specified order with regardless of the distance CONTAINS(column_name, 'NEAR ((Monday, Tuesday, Wednesday), MAX, TRUE)')
對于 near((term1,term2,term3),5,true),term1 和 term5之間最多存在5個term,不包括內(nèi)部的搜索分詞,“term2”,例如:
CONTAINS(column_name, 'NEAR((AA,BB,CC),5)')
這個查詢會匹配下面的文本,注意,內(nèi)部的搜索分詞CC沒有計算距離:
BB one two CC three four five AA
例如,在原文本中,分詞bike和control的最大距離不能超過10,分詞bike必須出現(xiàn)在分詞control的前面:
CONTAINS(Comments , 'NEAR((bike,control), 10, TRUE)')
SQL Server提供的全文搜索功能,比LIKE關(guān)鍵字豐富,具備初級的全文搜索功能,速度快,維護(hù)簡單,缺點是,全文搜索功能非常有限,在實際的開發(fā)中,可以配合開源的全文搜索引擎,例如,Solr,Elasticsearch等來開發(fā)功能更強大的全文搜索功能。
總結(jié)
以上所述是小編給大家介紹的SQL Server 全文搜索功能介紹,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問歡迎給我留言,小編會及時回復(fù)大家的!
相關(guān)文章
SQL Server誤區(qū)30日談 第23天 有關(guān)鎖升級的誤區(qū)
在SQL Server 2005和之前的版本,頁鎖會直接升級到表鎖。在SQL Server 2005或SQL Server 2008,你可以通過如下跟蹤標(biāo)志改變鎖升級的行為2013-01-01
SQL Server 數(shù)據(jù)太多優(yōu)化的方法
本文介紹了幾種優(yōu)化SQLServer數(shù)據(jù)庫性能的方法,包括索引優(yōu)化、數(shù)據(jù)分區(qū)和分表、數(shù)據(jù)歸檔、存儲和硬件優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫參數(shù)和配置優(yōu)化、批量數(shù)據(jù)處理、清理無用數(shù)據(jù)、使用緩存、并行查詢與并發(fā)以及SQLServer實例優(yōu)化,這些方法可以幫助在處理大量數(shù)據(jù)時保持較好的性能2024-11-11
SQL語句過濾條件放在on與where子句中的區(qū)別和聯(lián)系淺析
在寫SQL語句的時候,我們經(jīng)常會用到各種表連接,還有各種分組聚合函數(shù),下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于SQL語句過濾條件放在on與where子句中的區(qū)別和聯(lián)系,需要的朋友可以參考下2022-09-09
sqlserver replace函數(shù) 批量替換數(shù)據(jù)庫中指定字段內(nèi)指定字符串參考方法
SQL Server有 replace函數(shù),可以直接使用;Access數(shù)據(jù)庫的replace函數(shù)只能在Access環(huán)境下用,不能用在Jet SQL中,所以對ASP沒用,在ASP中調(diào)用該函數(shù)會提示錯誤.2010-05-05
sql server刪除前1000行數(shù)據(jù)的方法實例
最近處理數(shù)據(jù)的時候遇到了個問題,需要利用sql刪除表格的前1000行數(shù)據(jù),嘗試過后這里給大家分享下過程,所以下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于sql server刪除前1000行數(shù)據(jù)的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2021-08-08
SQL Server數(shù)據(jù)庫日志查看若已滿需要清理的三種解決方案
因為數(shù)據(jù)量較大,對數(shù)據(jù)庫表操作比較多,日志的模式,又是完全模式,所以會產(chǎn)生較大的日志文件,那么怎么清理呢,本文給大家介紹了SQL Server數(shù)據(jù)庫日志查看若已滿需要清理的三種解決方案,需要的朋友可以參考下2024-04-04
sql函數(shù) REGEXP_REPLACE的使用方法小結(jié)
假設(shè)您的數(shù)據(jù)在正文中有不必要的空格,您希望用單個空格來替換它們,利用REPLACE函數(shù) ,這篇文章給大家介紹sql函數(shù) REGEXP_REPLACE的使用方法小結(jié),感興趣的朋友一起看看吧2023-11-11
在Sql Server中調(diào)用外部EXE執(zhí)行程序引發(fā)的問題
這篇文章主要介紹了在Sql Server中調(diào)用外部EXE執(zhí)行程序引發(fā)的問題及解決方法,非常不錯,具有參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2016-08-08

