如何利用MySQL的JSON类型实现一个高性能的搜索引擎？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

利用MySQL的JSON类型实现高性能搜索引擎：讲座实录

各位同学，大家好！今天我们来聊聊如何利用MySQL的JSON类型实现一个高性能的搜索引擎。很多人可能觉得MySQL做搜索引擎有点“大材小用”，毕竟有Elasticsearch、Solr等专业的搜索引擎存在。但在一些数据量不大、对实时性要求高、或者已经 heavily 依赖 MySQL 的应用场景下，利用MySQL自身的能力构建搜索引擎，无疑是一个快速、轻量且高效的方案。尤其是 MySQL 5.7 之后对 JSON 类型的原生支持，以及 MySQL 8.0 对 JSON Path 的增强和倒排索引的支持，使得在MySQL中构建一个简单的全文搜索引擎成为可能。

一、为什么选择MySQL JSON作为搜索引擎？

在深入技术细节之前，我们先明确一下使用MySQL JSON作为搜索引擎的优势和劣势，以便更好地判断是否适合您的项目。

优点	缺点	适用场景
1. 简化架构：无需引入额外的搜索引擎服务，减少运维成本。	1. 性能瓶颈：相比专业搜索引擎，在大规模数据下性能较差。	1. 数据量较小，对性能要求不高的应用。
2. 实时性高：数据即时更新，搜索结果也是最新的。	2. 功能局限：缺乏复杂的搜索功能，如拼写纠错、相关性排序等。	2. 对实时性要求高的应用，比如实时监控系统、在线客服系统等。
3. 易于集成：与现有MySQL应用无缝集成，开发成本低。	3. 维护成本：需要自己实现索引和搜索逻辑，有一定的开发成本。	3. 已经 heavily 依赖 MySQL 的应用，不想引入新的技术栈。
4. 节省成本：无需额外的服务器和授权费用。		4. 需要快速搭建一个原型系统，验证搜索功能的可行性。

二、核心技术：JSON类型与相关函数

MySQL JSON 类型允许我们将半结构化的数据存储在数据库中。这为我们构建灵活的数据模型提供了可能，也为实现搜索引擎奠定了基础。

JSON类型：用于存储JSON格式的数据。

CREATE TABLE documents (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    data JSON
);

JSON函数：MySQL 提供了一系列用于操作 JSON 数据的函数，这是我们构建搜索引擎的关键。常用的函数包括：
- JSON_EXTRACT(json_doc, path)：从 JSON 文档中提取指定路径的值。
- JSON_CONTAINS(json_doc, val[, path])：判断 JSON 文档是否包含指定的值。
- JSON_CONTAINS_PATH(json_doc, one_or_all, path[, path] ...)：判断 JSON 文档是否包含指定的路径。
- JSON_SEARCH(json_doc, one_or_all, search_str[, escape_char[, path] ...])：在 JSON 文档中搜索指定的字符串。
- JSON_ARRAY([val[, val] ...])：创建一个 JSON 数组。
- JSON_OBJECT([key, val[, key, val] ...])：创建一个 JSON 对象。
- JSON_INSERT(json_doc, path, val[, path, val] ...)：向 JSON 文档中插入新的键值对。
- JSON_REPLACE(json_doc, path, val[, path, val] ...)：替换 JSON 文档中指定路径的值。
- JSON_REMOVE(json_doc, path[, path] ...)：从 JSON 文档中删除指定的路径。

三、简单的全文搜索实现

我们先从一个最简单的全文搜索实现开始，逐渐深入。假设我们的 documents 表存储了文章的标题和内容，我们希望能够根据关键词搜索文章。

数据准备

INSERT INTO documents (data) VALUES
('{"title": "MySQL JSON Search", "content": "This article demonstrates how to use MySQL JSON for search."}'),
('{"title": "JSON Data in MySQL", "content": "Learn how to store and query JSON data in MySQL."}'),
('{"title": "Full-Text Search with MySQL", "content": "Explore full-text search capabilities in MySQL."}');

简单搜索

使用 JSON_EXTRACT 和 LIKE 运算符进行搜索：
```
SELECT id, JSON_EXTRACT(data, '$.title') AS title
FROM documents
WHERE JSON_EXTRACT(data, '$.title') LIKE '%MySQL%'
   OR JSON_EXTRACT(data, '$.content') LIKE '%MySQL%';
```
这个查询很简单，但效率很低，因为它需要对每一行数据进行全表扫描，并提取 JSON 数据进行比较。

四、利用虚拟列和索引优化搜索

为了提高搜索效率，我们可以创建虚拟列，并将需要搜索的字段提取到虚拟列中，然后对虚拟列创建索引。

创建虚拟列

ALTER TABLE documents
ADD COLUMN title VARCHAR(255) GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(data, '$.title')) VIRTUAL,
ADD COLUMN content TEXT GENERATED ALWAYS AS (JSON_EXTRACT(data, '$.content')) VIRTUAL;

注意：虚拟列是 MySQL 5.7.6 引入的特性。

创建索引
```
CREATE INDEX idx_title ON documents (title);
CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON documents (content);  -- 使用 FULLTEXT 索引
```
这里我们对 title 列创建了普通索引，对 content 列创建了 FULLTEXT 索引。 FULLTEXT 索引更适合全文搜索，可以利用 MySQL 的内置全文搜索功能。
优化后的搜索
```
SELECT id, title
FROM documents
WHERE title LIKE '%MySQL%'
   OR MATCH (content) AGAINST ('MySQL'); -- 使用 MATCH AGAINST 进行全文搜索
```
使用虚拟列和索引后，搜索效率大大提高。MATCH AGAINST 提供了更灵活的全文搜索功能，例如：
- MATCH (column) AGAINST ('keyword')：简单搜索包含关键词的文档。
- MATCH (column) AGAINST ('+keyword1 -keyword2' IN BOOLEAN MODE)：布尔模式搜索，包含 keyword1 但不包含 keyword2 的文档。
- MATCH (column) AGAINST ('keyword' WITH QUERY EXPANSION)：查询扩展搜索，搜索与关键词相关的文档。

五、进阶：构建倒排索引

虽然 MySQL 提供了 FULLTEXT 索引，但在某些情况下，我们可能需要更精细的控制，或者需要支持更复杂的搜索功能。这时，我们可以自己构建倒排索引。

倒排索引的概念

倒排索引是一种将文档中的词语映射到文档的索引结构。与传统的正向索引（文档 -> 词语）相反，倒排索引将词语作为索引，指向包含该词语的文档。

例如，对于以下文档：
- 文档1： "MySQL JSON Search"
- 文档2： "JSON Data in MySQL"
倒排索引如下：
- MySQL: [文档1, 文档2]
- JSON: [文档1, 文档2]
- Search: [文档1]
- Data: [文档2]
- in: [文档2]

构建倒排索引表

我们需要创建一个表来存储倒排索引。

CREATE TABLE inverted_index (
    term VARCHAR(255) NOT NULL,
    document_id INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (term, document_id)
);

生成倒排索引数据

我们需要编写一个存储过程或者脚本来分析文档，提取词语，并将词语和文档 ID 插入到 inverted_index 表中。这里提供一个存储过程的示例（需要安装 mysql-udf-regexp 插件来支持正则表达式）：

DELIMITER //

CREATE PROCEDURE generate_inverted_index(IN doc_id INT, IN doc_content TEXT)
BEGIN
    DECLARE term VARCHAR(255);
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    DECLARE n INT;
    DECLARE term_list TEXT;

    -- 清理文本，转换为小写，去除标点符号
    SET doc_content = LOWER(REGEXP_REPLACE(doc_content, '[^a-zA-Z0-9\s]+', ''));

    -- 将文本分割成词语列表 (这里只是简单示例，实际应用中需要更复杂的文本分析)
    SET term_list = doc_content;
    SET n = LENGTH(term_list) - LENGTH(REPLACE(term_list, ' ', '')) + 1;

    WHILE i <= n DO
        SET term = TRIM(SUBSTRING_INDEX(term_list, ' ', 1));
        SET term_list = SUBSTRING(term_list, LENGTH(term) + 2);

        -- 插入倒排索引数据
        INSERT IGNORE INTO inverted_index (term, document_id) VALUES (term, doc_id);

        SET i = i + 1;
    END WHILE;
END //

DELIMITER ;

-- 创建触发器，当文档插入或更新时，自动生成倒排索引
DELIMITER //

CREATE TRIGGER documents_after_insert
AFTER INSERT
ON documents
FOR EACH ROW
BEGIN
    CALL generate_inverted_index(NEW.id, JSON_EXTRACT(NEW.data, '$.content'));
END //

DELIMITER ;

DELIMITER //

CREATE TRIGGER documents_after_update
AFTER UPDATE
ON documents
FOR EACH ROW
BEGIN
    -- 先删除旧的倒排索引
    DELETE FROM inverted_index WHERE document_id = NEW.id;
    -- 重新生成倒排索引
    CALL generate_inverted_index(NEW.id, JSON_EXTRACT(NEW.data, '$.content'));
END //

DELIMITER ;

-- 创建触发器，当文档删除时，自动删除倒排索引
DELIMITER //

CREATE TRIGGER documents_after_delete
AFTER DELETE
ON documents
FOR EACH ROW
BEGIN
    DELETE FROM inverted_index WHERE document_id = OLD.id;
END //

DELIMITER ;

这个存储过程和触发器实现了自动生成和维护倒排索引的功能。当我们插入、更新或删除 documents 表中的数据时，inverted_index 表会自动更新。

使用倒排索引进行搜索
```
SELECT d.id, JSON_EXTRACT(d.data, '$.title') AS title
FROM documents d
INNER JOIN inverted_index i ON d.id = i.document_id
WHERE i.term = 'mysql';
```
这个查询使用了 inverted_index 表来查找包含关键词 "mysql" 的文档。通过倒排索引，我们可以快速定位到包含指定词语的文档，而无需扫描整个 documents 表。

六、高级技巧与注意事项

分词：上面的示例只是简单地使用空格分割词语。在实际应用中，我们需要使用更复杂的分词算法，例如：
- 基于规则的分词：根据预定义的规则进行分词，例如：中文分词。
- 基于统计的分词：利用统计模型进行分词，例如：HMM、CRF。
- 可以使用一些开源的分词库，例如： jieba (Python)、IK Analyzer (Java)。
停用词：停用词是指在文档中频繁出现，但对搜索没有太大意义的词语，例如："的"、"是"、"a"、"the" 等。我们需要在生成倒排索引时，过滤掉这些停用词，以减少索引的大小，提高搜索效率。
词干提取 (Stemming)：词干提取是指将词语转换为其词根形式的过程，例如："running" -> "run"、"cars" -> "car"。词干提取可以提高搜索的召回率，但也会降低搜索的精度。
大小写转换：将所有文本转换为小写，可以避免大小写敏感的问题。
相关性排序：简单的倒排索引只能返回包含关键词的文档，但不能对文档进行相关性排序。为了提高用户体验，我们需要实现相关性排序算法，例如： TF-IDF、BM25。
缓存：对于频繁访问的搜索结果，可以使用缓存来提高性能。可以使用 MySQL 的查询缓存，或者使用 Redis 等外部缓存。
分页：对于大量搜索结果，需要进行分页显示。可以使用 LIMIT 和 OFFSET 子句来实现分页。
事务：在更新倒排索引时，需要使用事务来保证数据的一致性。
监控：需要监控 MySQL 的性能，例如： CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等。可以使用 MySQL 的性能监控工具，例如： performance_schema、sys schema。

七、进一步优化：MySQL 8.0 JSON增强

MySQL 8.0 对 JSON 功能进行了增强，包括：

JSON Path 增强：提供了更强大的 JSON Path 语法，可以更方便地提取和操作 JSON 数据。
JSON 数组函数：提供了更多的 JSON 数组函数，例如： JSON_ARRAYAGG、JSON_MERGE_PRESERVE。
JSON 索引： MySQL 8.0 允许对 JSON 列创建索引，可以显著提高 JSON 查询的性能。

利用这些增强功能，我们可以进一步优化我们的搜索引擎。例如，我们可以使用 JSON Path 增强来简化 JSON 数据的提取，使用 JSON 索引来提高 JSON 查询的性能。

总结

今天，我们探讨了如何利用MySQL的JSON类型构建搜索引擎。从简单的 LIKE 查询，到利用虚拟列和索引优化，再到构建倒排索引，我们逐步深入地了解了各种技术细节。虽然 MySQL JSON 搜索引擎在性能和功能上无法与专业的搜索引擎相比，但在一些特定场景下，它仍然是一个非常有价值的解决方案。

核心要点

灵活运用JSON类型及其函数，构建灵活的数据模型。
利用虚拟列和索引优化搜索性能，特别是FULLTEXT索引。
倒排索引是实现高性能全文搜索的关键。
MySQL 8.0的JSON增强功能可以进一步优化搜索引擎。

希望今天的讲座对大家有所帮助！谢谢！

利用MySQL的JSON类型实现高性能搜索引擎：讲座实录

发表回复 取消回复

发表回复取消回复