【java】全文索引,普通索引，以及ES搜索引擎组件的关系

全文索引初识

MySQL 中的全文索引是一种特殊的索引类型，用于对文本列进行高效的全文搜索。以下是关于 MySQL 全文索引的一些重要信息：

1. 基本概念与原理：
   • 目的：通过关键字的匹配进行查询过滤，实现基于相似度的查询，以便从数据库中快速找出包含特定关键字的文本信息。例如，在文章管理系统中，快速查找包含特定关键词的文章。
   • 实现方式：一般通过倒排索引实现。倒排索引记录着关键词到其所在文档（即表中的行）的映射，在搜索时可以快速定位到包含关键词的行。
2. 支持的版本、存储引擎和数据类型：
   • 版本支持：MySQL 5.6 以前的版本，只有 MyISAM 存储引擎支持全文索引；5.6 及以后的版本，MyISAM 和 InnoDB 存储引擎均支持全文索引。
   • 数据类型：只有字段的数据类型为 char、varchar、text 及其系列才可以建全文索引。
3. 创建全文索引：
   • 在创建表时创建：

CREATE TABLE table_name (
    column1 datatype1,
    column2 datatype2,
   ...
    FULLTEXT INDEX index_name (column_to_index)
);

- **在已存在的表上创建**：

CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column_to_index);

- **使用 `ALTER TABLE` 创建**：

ALTER TABLE table_name ADD FULLTEXT INDEX index_name (column_to_index);

4. 使用全文索引进行查询：
   • 使用 MATCH 和 AGAINST 关键字进行查询。例如：

SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('search_text');

- 其中 `column_name` 是创建全文索引的列名，`search_text` 是要搜索的关键词。查询结果将返回包含该关键词的行。

5. 检索模式：
   • 自然语言模式（Natural Language Mode）：这是默认的检索模式，表示查询带有指定关键词的文档。例如，SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('keyword')，查询结果是包含 keyword 的文档，会根据相关性对结果进行排序，相关性由多个因素决定，如关键词在文档中出现的次数、在索引列中的数量、多少个文档包含该关键词等。
   • 布尔模式（Boolean Mode）：用户可以在查询中自定义某个被搜索词语的相关性。可以使用一些前缀修饰符来定制查询，例如 + 表示行记录中必须包含此关键字，- 表示行记录中必须不包含此关键字，> 提高该词的相关性使查询结果靠前，< 降低该词的相关性使查询结果靠后，* 星号通配符只能接在词后面。例如 SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('+keyword1 -keyword2' IN BOOLEAN MODE)，表示查询结果必须包含 keyword1 且不包含 keyword2。
6. 注意事项与限制：
   • 最小搜索长度：MySQL 中的全文索引有最小搜索长度的限制，对于长度小于该限制的词语，不会被索引。MyISAM 引擎下默认最小搜索长度是 4，InnoDB 引擎下是 3。
   • 索引的维护：在对全文索引的列进行更新操作时，索引需要重新构建，这可能会降低更新性能。
   • 性能考虑：虽然全文索引可以提高文本搜索的性能，但在数据量非常大的情况下，创建和维护全文索引可能会占用较多的存储空间和计算资源，需要根据实际情况进行优化。

与普通索引对比

1. 定义和用途
   • 普通索引：普通索引是一种基本的索引类型，主要用于加速数据库中数据的查找操作。它是基于数据的精确匹配，例如在一个 id 列上建立普通索引，当使用 WHERE id = 某个值 这样的查询语句时，数据库可以通过索引快速定位到对应的行。它就像是一本书的目录，通过页码（索引值）快速定位到具体的章节（数据行）。
   • 全文索引：全文索引主要用于在文本数据类型（如 CHAR、VARCHAR、TEXT）的列中进行全文搜索。它能够基于文本内容中的关键词匹配来查找数据，而且还可以根据相似度等因素对搜索结果进行排序。比如在一个文章内容列建立全文索引后，可以查找包含特定关键词或者与关键词相似度较高的文章。
2. 数据匹配方式
   • 普通索引：普通索引在进行检索时，通常是基于严格的等式匹配（如 =、<、>、IN 等操作符）。例如在一个存储用户年龄的列 age 上有普通索引，查询语句 SELECT * FROM users WHERE age = 30 会利用这个索引快速找到年龄为30岁的用户记录。如果使用 LIKE 关键字，并且模式不是以通配符开头（如 column LIKE 'value%'），普通索引也可能会被部分利用，但效率会比等式匹配低。而对于以通配符开头的 LIKE 语句（如 column LIKE '%value'），普通索引基本无法有效利用，数据库通常需要进行全表扫描。
   • 全文索引：全文索引是基于文本内容中的单词、短语等进行匹配。它可以处理自然语言的语义信息，比如在搜索文章时，它会考虑单词的出现频率、位置等因素来判断相关性。例如，在一个文章表的 content 列建立了全文索引，查询语句 SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('database optimization') 会找到所有包含 “database optimization” 这个关键词的文章，并按照相关性排序。
3. 索引结构差异
   • 普通索引：普通索引的数据结构通常是B - 树（B - Tree）或者B + 树（B+ Tree）。这种结构使得在进行精确匹配查找时非常高效，因为数据在树中的存储是有序的，可以通过比较操作快速定位到目标数据。以B + 树为例，它的叶子节点存储了实际的数据记录或者指向数据记录的指针，中间节点用于索引数据的快速定位，通过对索引列值的比较（如大小比较）在树中进行搜索。
   • 全文索引：全文索引一般采用倒排索引（Inverted Index）结构。倒排索引存储了单词（或术语）与包含这些单词的文档（在数据库中表现为表中的行）之间的映射关系。例如，对于一个文档集合，倒排索引会记录每个单词出现在哪些文档中。这样在进行全文搜索时，先查找关键词对应的文档列表，然后根据相关性等因素进一步筛选和排序，大大提高了文本搜索的效率。
4. 性能和适用场景差异
   • 普通索引：
     • 性能：在精确匹配查询（如通过主键或唯一键查询）时性能很好，能够快速定位数据。但对于包含通配符的模糊查询（特别是以通配符开头的 LIKE 查询）性能不佳。
     • 适用场景：适用于经常进行精确匹配的列，如主键、外键、具有唯一约束的列，或者经常用于范围查询（如日期范围、数字范围）的列。
   • 全文索引：
     • 性能：在进行全文搜索，尤其是对长文本进行基于关键词的搜索时性能优势明显。但创建和维护全文索引可能会占用较多的资源，并且对于小型文本或者非文本数据类型没有太大作用。
     • 适用场景：适用于对文本内容进行搜索的场景，如文章数据库、产品描述数据库、论坛帖子等，用于快速找到包含特定关键词的文本内容。

与ES对比

1. 架构和设计理念
   • MySQL 全文索引：
     • MySQL 是一个传统的关系型数据库管理系统。其全文索引是作为数据库的一个功能组件存在，主要是为了在关系型数据存储的基础上，对文本类型的列提供全文搜索的支持。它的设计是紧密围绕着数据库的事务处理、数据一致性等传统数据库功能展开的。
     • 例如，在一个简单的电子商务商品表中，使用 MySQL 全文索引可以在商品描述列中查找包含特定关键词的商品记录，并且这种查询是在数据库事务的框架内进行的，与表中的其他数据操作（如插入、更新、删除）遵循相同的事务规则。
   • Elasticsearch（ES）全文搜索：
     • Elasticsearch 是一个专门用于分布式全文搜索和分析的引擎。它的设计理念是围绕大规模数据的高效搜索和分析，具有高度的可扩展性和分布式架构。它将数据存储在索引（Index）中，这些索引是为了快速检索而优化的结构，与传统数据库的表结构有很大不同。
     • 例如，在一个日志分析系统中，ES 可以接收来自大量服务器的日志数据，并构建索引用于快速搜索日志中的特定错误信息或者事件，这种架构使得它能够处理海量的、动态变化的数据。
2. 数据存储和索引结构
   • MySQL 全文索引：
     • MySQL 的全文索引主要采用倒排索引结构，在存储方面，它是与数据库的表紧密结合的。索引的创建和维护是基于表中的列，并且受到数据库存储引擎（如 InnoDB 或 MyISAM）的影响。
     • 例如，InnoDB 存储引擎下的全文索引存储在表空间内，与表的数据和其他索引一起存储。对于文本数据，它会根据一定的规则（如最小词长限制）进行索引构建，并且在数据更新时，需要按照数据库的更新机制来维护索引。
   • Elasticsearch 全文搜索：
     • ES 使用的也是倒排索引，但它的索引结构更加复杂和灵活。它将文档（Document）作为基本的数据单元，一个索引可以包含多个类型（Type，在较新版本中逐渐弱化此概念）的文档。文档中的每个字段（Field）都可以被独立索引，并且可以设置不同的分析器（Analyzer）来处理字段内容，如进行分词、词干提取等操作。
     • 例如，在一个包含多种文档类型（如文章、评论、用户信息）的 ES 索引中，对于文章类型的文档，可以通过自定义的分析器对文章标题和内容字段进行分词和索引，使得搜索更加精准和灵活。同时，ES 的索引可以分布在多个节点上，通过分片（Shard）和副本（Replica）机制来实现数据的高可用性和大规模存储。
3. 功能特性
   • 查询语言和功能：
     • MySQL 全文索引：查询主要通过 SQL 语句中的 MATCH AGAINST 子句进行。它支持自然语言模式和布尔模式查询。在自然语言模式下，可以进行简单的关键词搜索，并根据相关性返回结果；在布尔模式下，可以使用一些操作符（如 +、-、>、<）来更精确地控制搜索条件。但功能相对比较基础，主要用于简单的文本搜索场景。
     • Elasticsearch 全文搜索：具有非常强大的查询语言，支持多种查询类型，如全文查询（Match Query）、短语查询（Phrase Query）、多字段查询（Multi - Match Query）、模糊查询（Fuzzy Query）等。可以通过复杂的查询组合和过滤器（Filter）来精确地定位所需的数据。例如，可以使用布尔查询（Boolean Query）来同时满足多个条件，包括必须包含某些关键词、不能包含某些关键词、某个字段的取值范围等。
   • 数据分析和聚合功能：
     • MySQL 全文索引：MySQL 本身是一个数据库管理系统，虽然可以通过一些查询和函数进行简单的数据统计和分析，但在全文搜索方面，数据分析和聚合功能相对较弱。主要还是集中在基于文本搜索的结果返回上。
     • Elasticsearch 全文搜索：ES 不仅能够进行全文搜索，还具有强大的数据分析和聚合功能。可以通过聚合操作（Aggregation）来对搜索结果进行分组、统计、排序等操作。例如，在一个电商产品搜索场景中，不仅可以搜索到符合关键词的产品，还可以通过聚合操作统计出不同品牌、不同价格区间的产品数量等信息。
4. 性能和扩展性
   • 性能方面：
     • MySQL 全文索引：在中小规模的数据量和相对简单的搜索场景下，MySQL 全文索引可以提供较好的性能。但随着数据量的增大和搜索复杂度的增加，性能可能会受到影响。特别是在高并发的全文搜索场景下，由于数据库的事务处理机制和资源竞争等因素，可能会出现响应延迟。
     • Elasticsearch 全文搜索：ES 专为高性能全文搜索而设计，在处理大规模数据和高并发搜索请求时表现出色。它通过分布式架构、缓存机制和优化的索引结构等多种手段来保证快速响应。例如，通过将索引分片存储在多个节点上，实现并行搜索，减少单个节点的搜索压力。
   • 扩展性方面：
     • MySQL 全文索引：MySQL 的扩展性主要体现在通过数据库集群（如主从复制、读写分离等方式）来增加系统的容量和处理能力。但在全文搜索方面，由于其索引结构和功能的限制，对于大规模的全文搜索数据的扩展相对复杂，并且可能会受到数据库整体架构的限制。
     • Elasticsearch 全文搜索：ES 具有天生的分布式和可扩展性。可以很容易地通过添加节点来扩展存储容量和搜索性能。它的分片和副本机制使得数据可以在多个节点之间灵活分配，并且在节点故障时能够快速恢复数据和搜索功能。
5. 存储引擎的区别

全文索引使用的是innodb ES使用的是Lucene

1. MySQL InnoDB 存储引擎与全文索引
   • 存储引擎特点：InnoDB 是 MySQL 中一种常用的存储引擎，具有事务支持、行级锁定、外键约束等特性。它主要用于存储和管理关系型数据，提供了可靠的数据存储和高效的事务处理机制。
   • 全文索引集成方式：当在 InnoDB 中使用全文索引时，全文索引是在 InnoDB 存储引擎的框架内构建和维护的。它与 InnoDB 的存储结构（如 B + 树索引用于常规数据索引）相互配合，以实现对文本数据的全文搜索功能。例如，在一个包含用户评论的 InnoDB 表中，全文索引会根据 InnoDB 存储引擎的规则存储索引数据，在进行查询时，会考虑 InnoDB 的事务隔离级别等因素。
   • 局限性：InnoDB 的全文索引在功能和性能上有一定的局限性。在功能方面，它的查询语法相对简单，主要通过 MATCH AGAINST 进行自然语言模式和布尔模式查询。在性能上，虽然在一定数据量下能够满足需求，但随着数据量的增加和搜索复杂度的提高，可能会面临性能瓶颈，因为它需要在关系型数据库的事务处理和存储机制的约束下工作。
2. Elasticsearch 与 Lucene
   • Lucene 核心地位：Elasticsearch 是基于 Lucene 构建的。Lucene 是一个高性能的、成熟的全文搜索引擎库，它提供了强大的文本处理和索引构建功能。ES 在 Lucene 的基础上进行封装和扩展，提供了分布式、可扩展、易于使用的全文搜索和数据分析平台。
   • 功能扩展与优化：ES 利用 Lucene 的倒排索引结构，通过添加分布式架构、集群管理、数据分片和副本机制、强大的查询语言和丰富的数据分析功能等来满足企业级的全文搜索和数据分析需求。例如，ES 可以通过分布式集群来处理海量数据，而 Lucene 本身更侧重于单机环境下的高效文本搜索。ES 还提供了各种插件和配置选项，用于优化索引构建过程和搜索性能，这些都是在 Lucene 基础上的扩展。
   • 协同工作方式：在 ES 中，Lucene 的索引构建和搜索操作是在后台自动进行的。当向 ES 中添加文档时，ES 会使用 Lucene 的 API 来构建索引，将文档内容分词、处理并存储到倒排索引中。在搜索时，ES 同样利用 Lucene 的搜索功能，根据用户的查询请求在索引中查找匹配的文档，并返回结果。ES 通过管理多个 Lucene 索引（通过分片和副本），实现了数据的分布式存储和高可用性。