创建全文索引(FullText index)
创建表的同时创建全文索引
FULLTEXT (name) WITH PARSER ngram
通过 alter table 的方式来添加
alter table `das`.`staff_base` add fulltext index staff_base_name(`name`) with parser ngram;
直接通过create index的方式（未测试)
CREATE FULLTEXT INDEX ft_email_name ON `student` (`name`)
也可以在创建索引的时候指定索引的长度：
CREATE FULLTEXT INDEX ft_email_name ON `student` (`name`(20))
删除全文索引(未测试)
直接使用 drop index(注意：没有 drop fulltext index 这种用法)
DROP INDEX full_idx_name ON tommy.girl ;
使用 alter table的方式
ALTER TABLE tommy.girl DROP INDEX ft_email_abcd;
使用全文索引
使用全文索引的格式： MATCH (columnName) AGAINST (‘string‘)
1. 自然语言模式下检索：
得到符合条件的个数
SELECT COUNT(*) FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库‘ IN NATURALLANGUAGE MODE);
得到匹配的比率
SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库‘ IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS score FROM articles;
2. 布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：
匹配既有管理又有数据库的记录
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘+数据库 +管理‘ IN BOOLEAN MODE);
匹配有数据库，但是没有管理的记录
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘+数据库 -管理‘ IN BOOLEAN MODE);
匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘>数据库 +MySQL‘ INBOOLEAN MODE);
3. 查询扩展模式，比如要搜索数据库，那么MySQL，oracle，DB2也都将会被搜索到
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库‘ WITH QUERY EXPANSION);
4. ft_boolean_syntax (+ -><()~*:""&|)使用的例子：
+ : 用在词的前面，表示一定要包含该词，并且必须在开始位置。
eg: +Apple 匹配："Apple123" , "tommy, Apple"
- : 不包含该词，所以不能只用「-yoursql」这样是查不到任何row的，必须搭配其他语法使用。
eg: MATCH (name) AGAINST (‘-lime +oracle‘)
匹配到： 所有不包含lime，但包含oracle的记录
空(也就是默认情况)，表示可选的，包含该词的顺序较高。
例子：
apple banana 找至少包含上面词中的一个的记录行。或的关系
+apple +juice 两个词均在被包含。与的关系
+apple macintosh 包含词 “apple”，但是如果同时包含 “macintosh”，它的排列将更高一些
+apple -macintosh 包含 “apple” 但不包含 “macintosh”
> :提高该字的相关性，查询的结果会排在比较靠前的位置。
< :降低相关性，查询的结果会排在比较靠后的位置。
先不使用 >< 可以看到完全匹配的排的比较靠前
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷‘ in boolean mode);
单独使用 > 使用了>的李秀琴马上就排到最前面了
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷 >李秀琴‘ in boolean mode);
单独使用 < 看到没，不是人也排到最前面了，这里使用的可是 < 哦，说好的降低相关性呢，往下看吧。
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷 <不是人‘ in boolean mode);
同时使用>< 到这里终于有答案了，只要使用了 ><的都会往前排，而且>的总是排在<的前面
1. 只要使用 ><的总比没用的 靠前
2. 使用 >的一定比 <的排的靠前 (这就符合相关性提高和降低)
3. 使用同一类的，使用的越早，排的越前。
select * from tommy.girl where match(girl_name) against(‘张欣婷 >李秀琴 <练习册 <不是人>是个鬼‘ in boolean mode);
( )：可以通过括号来使用字条件。
eg: +aaa +(>bbb <ccc)
找到有aaa和bbb和ccc，aaa和bbb，或者aaa和ccc(因为bbb，ccc前面没有+，所以表示可有可无)，然后 aaa&bbb > aaa&bbb&ccc > aaa&ccc
~ :将其相关性由正转负，表示拥有该字会降低相关性，但不像「-」将之排除，只是排在较后面。
eg: +apple ~macintosh 先匹配apple，但如果同时包含macintosh，就排名会靠后。
* :通配符，这个只能接在字符串后面。
MATCH (girl_name) AGAINST (‘+*ABC*‘) #错误，不能放前面
MATCH (girl_name) AGAINST (‘+张筱雨*‘) #正确
" " :整体匹配，用双引号将一段句子包起来表示要完全相符，不可拆字。
eg: "tommy huang" 可以匹配 tommy huang xxxxx 但是不能匹配 tommy is huang。
MyBatis 中 使用 全文索引注意：
前端传入数据格式name:""，name:"lime oracle"
package com.das.mapper.service; import org.apache.commons.lang3.StringUtils; import org.apache.ibatis.jdbc.SQL; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * @Author liangmy * @Date 2018/2/26 */ public class ServiceBaseProvider { public String getServiceBaseList(Map<String, Object> map){ StringBuffer name = new StringBuffer(); for(String str : (null == map.get("name") ? " " : map.get("name").toString().trim() + " ").split(" ")){ name.append("+" + str + " "); } if(name.length() > 2) { name.deleteCharAt(name.length() - 1); } String level = null == map.get("level") ? "" : map.get("level").toString(); System.err.println(name); System.err.println(level); return new SQL(){ { SELECT("id"); FROM("service_base"); if(!StringUtils.isEmpty(name)) { WHERE("match(name) against(\"" + name.toString() + "\" in boolean mode)"); } if(!StringUtils.isEmpty(level)){ AND().WHERE("JSON_CONTAINS(level,‘" + level + "‘)"); } } }.toString(); } }
啦啦啦
