SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search)是基于分词的文本检索功能,依赖于全文索引。全文索引不同于传统的平衡树(B-Tree)索引和列存储索引,它是由数据表构成的,称作倒转索引(Invert Index),存储分词和行的唯一键的映射关系。倒转索引是在创建全文索引或更新全文索引时,由SQL Server自动创建和维护的。全文索引主要包含三种分析器:分词器(Word Breaker)、词干分析器(stemmer)和同义词分析器。全文索引中存储的数据是分词及其位置等信息,分词是基于特定语言的语法规则,按照特定的符号寻找词语的边界,把文本分解为“单词”,每一个单词叫做一个分词(term);全文索引有时会提取分词的词干,把词干的多种派生形式存储为单一词干,这个过程叫做提取词干;根据用户提供的自定义同义词列表,把相关的单词转换为同义词,这个过程叫做提取同义词。
生成全文索引是把用户表中的文本数据进行分词(Word breaker)和提取词干(Stemmer),并转换同义词(Thesaurus),过滤掉分词中的停用词(Stopword),最后把处理之后的数据存储到全文索引中。把数据存储到全文数据的过程叫做填充(Populate)或爬虫(Crawl)进程,全文索引的更新方式可以手动填充,自动填充,或增量填充。
一,创建全文目录和唯一索引
创建全文索引之前,必须创建全文目录(Full-Text Catalog),全文目录用于组织全文索引,是全文索引的容器。每一个全文索引必须属于一个全文目录。全文目录是个逻辑结构,跟数据库的架构(Schema)相同,根据全文索引的存储位置无关。
create fulltext catalog catalog_test as default;
为了创建全文索引,基础表上必须存在一个唯一的(unique)、单列的(single-column)、非空的(non-nullable)的索引,全文引擎使用该索引把基础表上的每行数据映射唯一索引键上,倒转索引存储的就是该索引键和分词之间的映射关系。
create unique index uidx_dbLogID on [dbo].[DatabaseLog] ([DatabaseLogID]);
二,创建全文索引
每个表只能创建一个全文索引,创建全文索引时,必须考虑全文索引存储的文件组,全文索引关联的停用词列表,全文索引的更新方式,以及跟文本关联的语言,全文索引列必须是文本字段,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,语言(language)
选项 language 是可选的,用于指定列级别的语言,该选项的值可以是语言的名称或LCID,如果没有指定language选项,那么使用SQL Server实例的默认语言。从系统视图 sys.fulltext_languages (Transact-SQL)中查看系统支持的语言及其对应的LCID 和名称。
2,全文目录(fulltext_catalog)
选项fulltext_catalog_name 用于指定全文索引的分组,
3,文件组(filegroup)
选项 filegroup filegroup_name 用于指定全文索引存储的文件组,如果没有指定文件组,那么全文索引和基础表存储在相同的文件组中。由于更新全文索引是IO密集型操作,因此,为了更快的更新全文索引,最好把全文索引存储在不同于基础表的的物理硬盘或文件组上,以达到最大的IO并发。
4,填充全文索引的方式
和普通的索引相同,当基础表数据更新时,全文索引必须自动更新,这是系统默认的行为,也可以配置手动更新全文索引,或者间隔特定的时间点自动更新全文索引。
选项CHANGE_TRACKING 用于指定跟全文索引列相关的数据更新(Update,Delete,或Insert)是否需要同步到全文索引,
"htmlcode">
STOPLIST [ = ] { OFF | SYSTEM | stoplist_name }
三,填充全文索引
填充全文索引也叫做爬虫(crawl)进程,或填充(Population)进程。由于创建或填充全文索引会消耗大量的系统(IO、内存)资源,因此尽量选择在系统空闲时对全文索引进行填充。在创建全文索引时,通过指定选项 CHANGE_TRACKING= MANUAL,或 CHANGE_TRACKING= OFF, NO POPULATION,新建的全文索引不会立即填充,用户可以选择在系统空闲时,使用 alter fulltext index 语句执行填充操作。只有填充全文索引之后,全文索引才包含基础表的分词数据。
alter fulltext index on table_name start { full | incremental | update } population;
更新全文索引有三种方式:
"color: #ff0000">四,使用 contains 谓词查询全文索引
如果想要在查询中使用全文索引,通常使用CONTAINS谓词来调用全文索引,实现比LIKE关键字更复杂的文本匹配查询,而LIKE关键字是模糊匹配,不会调用全文索引。
例如,利用contains谓词执行单个分词的完全匹配查询:
select [tsql] from [dbo].[DatabaseLog] where contains([tsql], 'searchword', language 1033);
全文查询跟Like相比,速度更快,支持的搜索功能更复杂,使用contains谓词,不仅能够执行分词的完全匹配或分词的前缀匹配查询,还能够执行基于词根的查询,基于自定义同义词的查询,基于距离和顺序的相邻分词查询。但是,和Like 相比,contains谓词不能进行后缀匹配查询。
contains谓词返回的结果是布尔值,如果全文索引列中包含指定的关键字或查找模式(pattern),返回TRUE;否则,返回FALSE。
contains谓词支持word查询和短语查询,word是指单个分词,短语(phrase)是由多个word和间隔的空格组成的,对于短语,必须使用双引号,将多个word组成一个短语。
1,逻辑组合查询
使用and ,and not, 或 or 逻辑运算符 匹配多个word 或 多个phrase
CONTAINS(Name, '"Mountain" OR "Road" ') CONTAINS(Name, ' Mountain OR Road ')
2,前缀查询
使用contains谓词进行前缀匹配,和like 'prefix%'功能相同,只不过contains谓词使用“*”作为通配符,“*”匹配0,1或多个字符,前缀匹配的写法是:'"prefix*"',全文索引只能执行前缀匹配。
CONTAINS(Name, ' "Chain*" ') CONTAINS(Name, '"chain*" OR "full*"')
3,查询同义词(thesaurus)或词干(stemmer)
Stemmer(词干),例如,根据语法规程,英语的动词 根据数(单数,复数),人称,时态的不同而存在不同的变化形式,这些单词都是同源的。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (INFLECTIONAL, ride) ')
THESAURUS (同义词),需要导入XML进行配置,SQL Server 提供一个默认的Thesaurus file,是Empty的。如果在Thesaurus file 配置“Author”,“Writer”,“journalist” 是同义词,在使用fulltext index查询时,只要满足任意一个同义词,都匹配成功。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (THESAURUS, author) ')
4,距离查询
使用 near 函数,查询匹配相邻分词的数据行,near函数的定义如下,用于需要在查询模式中指定距离查询的查询模式:
NEAR ( ( { <simple_term> | <prefix_term> } [ ,…n ] ) [, <maximum_distance> ] [, <match_order> ] )
例如:使用Near 函数指定相邻分词的距离和匹配顺序,near((term1,term2,term3),5)表示任意两个term之间的距离不能超过5, near((term1,term2,term3),5,true),表示任意两个term的距离不能超过5,并且按照 term1,term2,term3的顺序存在于字符串中。
--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)')
对于 near((term1,term2,term3),5,true),term1 和 term5之间最多存在5个term,不包括内部的搜索分词,“term2”,例如:
CONTAINS(column_name, 'NEAR((AA,BB,CC),5)')
这个查询会匹配下面的文本,注意,内部的搜索分词CC没有计算距离:
BB one two CC three four five AA
例如,在原文本中,分词bike和control的最大距离不能超过10,分词bike必须出现在分词control的前面:
CONTAINS(Comments , 'NEAR((bike,control), 10, TRUE)')
SQL Server提供的全文搜索功能,比LIKE关键字丰富,具备初级的全文搜索功能,速度快,维护简单,缺点是,全文搜索功能非常有限,在实际的开发中,可以配合开源的全文搜索引擎,例如,Solr,Elasticsearch等来开发功能更强大的全文搜索功能。
总结
以上所述是小编给大家介绍的SQL Server 全文搜索功能介绍,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问欢迎给我留言,小编会及时回复大家的!
《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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