這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)SQL Server 的全文搜索功能，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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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，默認設(shè)置，當基礎(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）進程，或填充（Population）進程。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程。

四，使用 contains 謂詞查詢?nèi)乃饕?/p>

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），需要導入XML進行配置，SQL Server 提供一個默認的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。

關(guān)于“SQL Server 的全文搜索功能”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)頁標題：SQLServer的全文搜索功能
URL鏈接：http://jinyejixie.com/article30/ppehpo.html

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