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MySQL 的 FULLTEXT 配合 ngram 分词器，是一种 轻量但强大 的解决方案，适合处理中文、带符号文本（如 N3-2016-7语法7）的全文搜索。
本文将介绍 MySQL + ngram 的最佳使用方式，包括：
✅ 配置环境
✅ 建立索引
✅ 查询语法
✅ 性能优化
✅ 常见问题
🧠 一、ngram 分词器简介
ngram（N-Gram）分词 是一种固定长度切词的方式。
例如对词语 N3-2016：
-
ngram_token_size = 2 → 分为：
N3、3-、-2、20、01、16 -
ngram_token_size = 3 → 分为：
N3-、3-2、-20、201、016
适合处理：
-
无自然分隔符的语言（如中文）
-
编码、编号、短词（如 SKU、题号、文章编号）
🛠️ 二、环境要求
-
✅ MySQL 5.7.6+（推荐 8.0+）
-
✅ 表引擎必须是 InnoDB
-
✅ 字符集推荐使用 utf8mb4
⚙️ 三、开启 ngram 分词功能
1. 查看当前系统设置
SHOW VARIABLES LIKE 'ngram_token_size';
默认值是 2，你也可以全局修改：
SET GLOBAL ngram_token_size = 2; -- 修改为 2-gram
⚠️ 注意：修改后需 重启 MySQL 服务生效，且需 重建全文索引。
📑 四、表结构与索引设计
示例表：
CREATE TABLE t_question (id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,question_content TEXT,FULLTEXT (question_content) WITH PARSER ngram
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
✅
WITH PARSER ngram是关键
✅ 推荐为TEXT字段创建全文索引
若已有表：
ALTER TABLE t_question
ADD FULLTEXT(question_content) WITH PARSER ngram;
🔍 五、查询语法示例
1. 普通全文搜索（自动分词）
SELECT * FROM t_question
WHERE MATCH(question_content)
AGAINST('N3 2016' IN BOOLEAN MODE);
✅ 空格隔开多个关键词
✅ 可匹配如N3-2016-7语法7
2. 精准匹配（AND）
SELECT * FROM t_question
WHERE MATCH(question_content)
AGAINST('+N3 +2016' IN BOOLEAN MODE);
+表示必须包含
3. 模糊匹配（带通配符）
SELECT * FROM t_question
WHERE MATCH(question_content)
AGAINST('N3* 2016*' IN BOOLEAN MODE);
⚠️ 通配符仅在 BOOLEAN MODE 下部分生效，ngram 本身已实现了前缀模糊能力。
4. 预处理数据以提高匹配率
将符号（如 -、/）替换为空格以便更好分词：
UPDATE t_question
SET question_content = REPLACE(question_content, '-', ' ');
也可以在搜索时处理关键词：
SELECT * FROM t_question
WHERE MATCH(question_content)
AGAINST(REPLACE('N3-2016-7', '-', ' ') IN BOOLEAN MODE);
🚀 六、性能优化建议
| 优化项 | 建议 |
|---|---|
| ✅ 字段类型 | 使用 TEXT 类型，不建议用 VARCHAR 超过 767 字节 |
| ✅ 字符集 | 使用 utf8mb4，兼容所有字符 |
| ✅ 查询语法 | 使用 BOOLEAN MODE 支持更多操作符 |
| ✅ 排序限制 | 查询加 LIMIT、避免 ORDER BY MATCH() 造成排序慢 |
| ✅ 表数据变更 | 更新/删除后需注意索引同步，定期优化表（OPTIMIZE TABLE） |
🧱 七、MySQL ngram 与其他方案对比
| 方案 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
LIKE %keyword% | 简单 | 性能差 | 小数据量 |
FULLTEXT（默认） | 快、支持英文 | 不支持中文 | 英文搜索 |
FULLTEXT + ngram | 支持中文和符号、轻量 | 精度略低于 NLP 分词 | 中小项目、编码类内容搜索 |
| Elasticsearch | 强大、支持复杂分析 | 运维成本高 | 搜索引擎、大数据量 |
| Jieba / HanLP | 可控性强、精度高 | 不支持数据库原生索引 | NLP 应用、离线分析 |
🧩 八、常见问题 FAQ
❓1. 中文搜索无结果？
请确认是否：
-
使用了
WITH PARSER ngram -
字符集为
utf8mb4 -
数据和查询内容一致
-
ngram_token_size合适
❓2. 如何支持带符号内容（如 N3-2016）？
使用 ngram 可将其切割为 N3、3-、-2 等小词组，实现模糊匹配。
❓3. 索引是否生效？
可用以下命令查看全文索引：
SHOW INDEX FROM t_question;
也可 EXPLAIN 查询看是否使用了 FULLTEXT 索引。
✅ 九、最佳实践总结
| 项目 | 推荐做法 |
|---|---|
| ✅ 字段 | TEXT 类型字段建全文索引 |
| ✅ 索引 | 使用 WITH PARSER ngram |
| ✅ 查询 | 使用 AGAINST + BOOLEAN MODE + 空格关键词 |
| ✅ 兼容性 | 使用 MySQL 8.0+，InnoDB 引擎 |
| ✅ 性能 | 合理使用 LIMIT，避免排序瓶颈 |
| ✅ 文本规范化 | 去除无意义符号、统一大小写，提升匹配率 |
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