发布于 由admin

MySQL的全文索引：在处理中文分词时的挑战与解决方案

MySQL 全文索引：中文分词的挑战与解决方案

大家好，今天我们来聊聊 MySQL 的全文索引，以及它在处理中文分词时面临的挑战，并探讨相应的解决方案。全文索引是一种强大的搜索工具，但中文的特殊性给它的应用带来了一些复杂性。希望今天的分享能帮助大家更好地理解和使用 MySQL 的全文索引。

1. 全文索引简介

MySQL 的全文索引（Full-Text Index）允许我们对文本数据进行高效的全文搜索。它通过建立索引来加速包含特定词语的文档的查找，而无需像 LIKE 语句那样进行全表扫描。

基本语法:

  • 创建全文索引:

    CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

  • 使用全文索引进行搜索:

    SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column1, column2, ...) AGAINST('search_term' IN BOOLEAN MODE);

工作原理：

  1. 分词 (Tokenization): 将文本数据分割成一个个独立的词语 (tokens)。
  2. 停用词移除 (Stop Word Removal): 移除常见的、对搜索意义不大的词语，例如 "的"、"是"、"a"、"the" 等。
  3. 词干提取 (Stemming/Lemmatization): 将词语还原到其词根形式，例如 "running" 还原为 "run"。
  4. 索引构建 (Index Building): 将处理后的词语及其在文档中的位置信息存储在索引中。
  5. 搜索 (Searching): 将搜索词语进行相同的处理，然后在索引中查找匹配的词语，并返回包含这些词语的文档。

2. 中文分词的挑战

与英文等西方语言不同，中文句子中词语之间没有明显的空格分隔。因此，在创建全文索引之前，需要对中文文本进行分词处理，将句子分割成独立的词语。这给 MySQL 的全文索引带来了以下挑战：

  • 歧义性： 一个句子可能有多种分词方式，不同的分词方式会影响搜索结果的准确性。例如，“我爱中华人民共和国” 可以被分为 “我 / 爱 / 中华 / 人民 / 共和国” 或 “我 / 爱 / 中华人民共和国”。
  • 未登录词 (Out-of-Vocabulary, OOV) 问题： 新词、网络流行语等不断涌现，分词器难以识别所有词语。
  • 效率问题： 中文分词算法通常比英文分词算法更复杂，需要更多的计算资源。

3. MySQL 内置分词器的问题

MySQL 5.6 及更高版本提供了内置的全文索引功能，但其内置的分词器主要针对英文设计，对于中文分词效果并不理想。它通常将中文句子按照单个汉字进行分割，导致搜索结果不准确。

例子:

假设我们有一张名为 articles 的表，包含 id 和 content 两列，其中 content 列存储中文文章内容。

CREATE TABLE articles (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    content TEXT
);

INSERT INTO articles (content) VALUES
('今天天气真好，适合出去玩。'),
('我喜欢看电影，特别是科幻电影。');

CREATE FULLTEXT INDEX idx_content ON articles (content);

如果我们使用 MySQL 内置的分词器进行搜索：

SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST('电影' IN BOOLEAN MODE);

由于 MySQL 将 "电影" 分割成 "电" 和 "影"，搜索结果可能不准确，甚至可能返回不包含 "电影" 的文章。

4. 解决方案：集成第三方中文分词器

为了解决 MySQL 内置分词器在中文分词方面的不足，我们需要集成第三方中文分词器。常用的中文分词器包括：

  • 结巴分词 (jieba): Python 中广泛使用的中文分词库，支持多种分词模式和自定义词典。
  • HanLP: 由一系列算法与数据结构组成的大规模中文自然语言处理工具包。
  • IK Analyzer: 开源的基于 Java 的中文分词工具包。

集成方案:

由于 MySQL 无法直接调用外部程序，我们需要通过以下方式将第三方分词器集成到 MySQL 中：

  1. UDF (User-Defined Function): 编写一个 UDF，该函数调用第三方分词器对文本进行分词，并将分词结果返回给 MySQL。
  2. 中间件： 使用中间件，例如 ElasticSearch 或 Solr，将 MySQL 数据同步到中间件，然后使用中间件提供的中文分词功能进行搜索。

我们重点介绍使用 UDF 集成结巴分词的方法。

4.1 使用 UDF 集成结巴分词

步骤：

  1. 安装结巴分词 (Python):

    pip install jieba

  2. 创建 UDF 函数 (C/C++):

    编写一个 C/C++ 函数，该函数调用 Python 解释器执行结巴分词，并将分词结果返回给 MySQL。 以下是一个示例：

    #include <mysql.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>
#include <Python.h>

#ifdef __cplusplus
extern "C" {
#endif

my_bool jieba_segment_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message);
char *jieba_segment(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *result, unsigned long *length, char *is_null, char *error);
void jieba_segment_deinit(UDF_INIT *initid);

#ifdef __cplusplus
}
#endif

my_bool jieba_segment_init(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *message) {
    if (args->arg_count != 1) {
        strcpy(message, "jieba_segment requires one argument.");
        return 1;
    }

    if (args->arg_type[0] != STRING_RESULT) {
        strcpy(message, "jieba_segment requires a string argument.");
        return 1;
    }

    initid->max_length = 65535;  // Maximum result length
    return 0;
}

char *jieba_segment(UDF_INIT *initid, UDF_ARGS *args, char *result, unsigned long *length, char *is_null, char *error) {
    Py_Initialize();
    PyRun_SimpleString("import sys");
    PyRun_SimpleString("sys.path.append('/usr/lib/python3/dist-packages')"); // Replace with your jieba installation path
    PyRun_SimpleString("import jieba");

    char *input_string = args->args[0];
    char python_code[65535];
    snprintf(python_code, sizeof(python_code), "result = ' '.join(jieba.cut('%s'))", input_string);
    PyRun_SimpleString(python_code);

    PyObject *pModule = PyImport_AddModule("__main__");
    PyObject *pDict = PyModule_GetDict(pModule);
    PyObject *pResult = PyDict_GetItemString(pDict, "result");

    if (pResult && PyUnicode_Check(pResult)) {
        const char *segmented_string = PyUnicode_AsUTF8(pResult);
        size_t segmented_length = strlen(segmented_string);

        if (segmented_length > initid->max_length) {
            segmented_length = initid->max_length;
        }

        memcpy(result, segmented_string, segmented_length);
        result[segmented_length] = '';
        *length = segmented_length;
    } else {
        *is_null = 1;
    }

    Py_Finalize();
    return result;
}

void jieba_segment_deinit(UDF_INIT *initid) {
    // Cleanup (if needed)
}

    代码解释:

    • jieba_segment_init: 初始化函数，检查参数类型和数量。
    • jieba_segment: 核心函数，调用 Python 解释器执行结巴分词，并将分词结果返回。
    • jieba_segment_deinit: 清理函数，释放资源。
    • Py_Initialize(), Py_Finalize(): 初始化和反初始化 Python 解释器。
    • PyRun_SimpleString(): 执行 Python 代码。
    • PyImport_AddModule(), PyModule_GetDict(), PyDict_GetItemString(): 获取 Python 变量。
    • PyUnicode_AsUTF8(): 将 Python Unicode 字符串转换为 C 字符串。

  3. 编译 UDF 函数:

    g++ -I/usr/include/mysql -I/usr/include/python3.8 -shared jieba_segment.cpp -o jieba_segment.so -fPIC

    注意: 替换 /usr/include/mysql 和 /usr/include/python3.8 为你系统上 MySQL 和 Python 头文件的路径。

  4. 安装 UDF 函数到 MySQL:

    • 将 jieba_segment.so 文件复制到 MySQL 的插件目录 (通常是 /usr/lib/mysql/plugin/)。

    • 在 MySQL 中执行以下 SQL 语句：

      CREATE FUNCTION jieba_segment RETURNS STRING SONAME 'jieba_segment.so';

  5. 创建自定义分词器:

    MySQL 5.7 及更高版本允许我们创建自定义分词器。 首先，创建一个函数，该函数使用 UDF 分词，并将分词结果存储在一个临时表中。 然后，创建一个分词器，该分词器调用该函数。

    DROP FUNCTION IF EXISTS jieba_tokenizer;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION jieba_tokenizer(input TEXT)
RETURNS INTEGER
DETERMINISTIC
BEGIN
  DECLARE i INT DEFAULT 1;
  DECLARE word VARCHAR(255);
  DECLARE segmented_text TEXT;

  SET segmented_text = jieba_segment(input);

  -- 创建临时表存储分词结果
  DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS tmp_words;
  CREATE TEMPORARY TABLE tmp_words (word VARCHAR(255));

  -- 将分词结果插入临时表
  WHILE i <= LENGTH(segmented_text) DO
    SET word = SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING(segmented_text, i), ' ', 1);
    INSERT INTO tmp_words VALUES (word);
    SET i = i + LENGTH(word) + 2; -- +2 to account for the space
  END WHILE;

  RETURN 0;
END$$
DELIMITER ;

-- 创建自定义分词器
DROP FUNCTION IF EXISTS jieba_analyzer;
CREATE FUNCTION jieba_analyzer(input TEXT)
RETURNS TEXT
DETERMINISTIC
BEGIN
  DECLARE result TEXT DEFAULT '';
  DECLARE word VARCHAR(255);
  DECLARE done INT DEFAULT FALSE;
  DECLARE cur CURSOR FOR SELECT word FROM tmp_words;
  DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;

  OPEN cur;

  read_loop: LOOP
    FETCH cur INTO word;
    IF done THEN
      LEAVE read_loop;
    END IF;
    SET result = CONCAT(result, ' ', word);
  END LOOP;

  CLOSE cur;
  RETURN TRIM(result);
END;

-- 创建 custom analyzer
DROP TABLE IF EXISTS `stopwords`;
CREATE TABLE `stopwords` (
  `value` VARCHAR(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`value`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

DROP PROCEDURE IF EXISTS insert_stopwords;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_stopwords()
BEGIN
    INSERT IGNORE INTO `stopwords` VALUES('的'),('了'),('是'),('我'),('在'),('有'),('和'),('就'),('不'),('人'),('都'),('一'),('也'),('到'),('说'),('要'),('会'),('这'),('你'),('为'),('个'),('上'),('来'),('着'),('没'),('看'),('还'),('出'),('他'),('那'),('时'),('很'),('但'),('多'),('只'),('好'),('自'),('都'),('亦'),('与'),('矣'),('于'),('则'),('者'),('之'),('也'),('而'),('何'),('其'),('且'),('若'),('所'),('为'),('焉'),('以'),('因'),('又'),('与');
END //
DELIMITER ;
CALL insert_stopwords();

-- 创建函数来检查停用词
DROP FUNCTION IF EXISTS is_stopword;
DELIMITER //
CREATE FUNCTION is_stopword(word VARCHAR(255))
RETURNS BOOLEAN
DETERMINISTIC
BEGIN
    DECLARE count INT;
    SELECT COUNT(*) INTO count FROM stopwords WHERE value = word;
    RETURN count > 0;
END //
DELIMITER ;

-- 创建自定义全文分析器插件
DROP TABLE IF EXISTS `jieba_ftengine`;
CREATE TABLE `jieba_ftengine` (
  `word` VARCHAR(64) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL,
  `doc_count` INT UNSIGNED NOT NULL,
  `doc_ids` TEXT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci NOT NULL
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_unicode_ci;

DROP PROCEDURE IF EXISTS jieba_analyze;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE jieba_analyze(input TEXT, doc_id INT)
BEGIN
    DECLARE i INT DEFAULT 1;
    DECLARE word VARCHAR(255);
    DECLARE segmented_text TEXT;

    SET segmented_text = jieba_segment(input);

    -- 使用临时表存储分词结果
    DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS tmp_words;
    CREATE TEMPORARY TABLE tmp_words (word VARCHAR(255));

    -- 将分词结果插入临时表
    WHILE i <= LENGTH(segmented_text) DO
      SET word = SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING(segmented_text, i), ' ', 1);
      INSERT INTO tmp_words VALUES (word);
      SET i = i + LENGTH(word) + 2; -- +2 to account for the space
    END WHILE;

    -- 循环临时表中的词语
    DECLARE done INT DEFAULT FALSE;
    DECLARE cur CURSOR FOR SELECT word FROM tmp_words;
    DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;

    OPEN cur;

    read_loop: LOOP
      FETCH cur INTO word;
      IF done THEN
        LEAVE read_loop;
      END IF;

      -- 检查是否为停用词
      IF NOT is_stopword(word) THEN
          -- 检查单词是否已存在于jieba_ftengine表中
          SELECT COUNT(*) INTO @count FROM jieba_ftengine WHERE `word` = word;

          IF @count > 0 THEN
              -- 更新已存在的单词
              UPDATE jieba_ftengine
              SET `doc_count` = `doc_count` + 1,
                  `doc_ids` = CONCAT(`doc_ids`, ',', doc_id)
              WHERE `word` = word;
          ELSE
              -- 插入新单词
              INSERT INTO jieba_ftengine (`word`, `doc_count`, `doc_ids`)
              VALUES (word, 1, doc_id);
          END IF;
      END IF;
    END LOOP;

    CLOSE cur;
END //
DELIMITER ;

-- 创建存储过程来重建全文索引
DROP PROCEDURE IF EXISTS rebuild_jieba_ftengine;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE rebuild_jieba_ftengine()
BEGIN
    -- 清空全文索引表
    TRUNCATE TABLE jieba_ftengine;

    -- 循环articles表中的记录
    DECLARE done INT DEFAULT FALSE;
    DECLARE article_id INT;
    DECLARE article_content TEXT;
    DECLARE cur CURSOR FOR SELECT id, content FROM articles;
    DECLARE CONTINUE HANDLER FOR NOT FOUND SET done = TRUE;

    OPEN cur;

    read_loop: LOOP
      FETCH cur INTO article_id, article_content;
      IF done THEN
        LEAVE read_loop;
      END IF;

      -- 使用jieba_analyze存储过程分析文本并插入到jieba_ftengine表中
      CALL jieba_analyze(article_content, article_id);
    END LOOP;

    CLOSE cur;
END //
DELIMITER ;

    注意: 以上代码仅为示例，需要根据实际情况进行调整。

  6. 使用自定义分词器:

    • 在创建全文索引时，指定使用自定义分词器。 由于MySQL没有直接指定分词器的选项，需要自己写存储过程维护索引。
    -- 调用重建存储过程
CALL rebuild_jieba_ftengine();

-- 创建存储过程搜索索引
DROP PROCEDURE IF EXISTS search_jieba_ftengine;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE search_jieba_ftengine(IN search_term VARCHAR(255))
BEGIN
    -- 使用jieba_segment进行分词
    SET @segmented_text = jieba_segment(search_term);

    -- 使用临时表存储分词结果
    DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS tmp_search_words;
    CREATE TEMPORARY TABLE tmp_search_words (word VARCHAR(255));

    -- 将分词结果插入临时表
    SET @i = 1;
    WHILE @i <= LENGTH(@segmented_text) DO
      SET @word = SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING(@segmented_text, @i), ' ', 1);
      INSERT INTO tmp_search_words VALUES (@word);
      SET @i = @i + LENGTH(@word) + 2; -- +2 to account for the space
    END WHILE;

    -- 查询匹配的文档ID
    SELECT DISTINCT a.id, a.content
    FROM articles a
    JOIN jieba_ftengine f ON a.id = SUBSTRING_INDEX(f.doc_ids, ',', 1)
    JOIN tmp_search_words s ON f.word = s.word;

    DROP TEMPORARY TABLE IF EXISTS tmp_search_words;
END //
DELIMITER ;

-- 运行搜索过程
CALL search_jieba_ftengine('电影');

4.2 使用中间件 (ElasticSearch/Solr)

另一种方案是使用中间件，例如 ElasticSearch 或 Solr。

步骤：

  1. 安装和配置 ElasticSearch/Solr。
  2. 安装中文分词插件 (例如 IK Analyzer for ElasticSearch)。
  3. 将 MySQL 数据同步到 ElasticSearch/Solr。 可以使用 Logstash、DataX 等工具进行数据同步。
  4. 在 ElasticSearch/Solr 中创建索引，并指定使用中文分词器。
  5. 使用 ElasticSearch/Solr 提供的 API 进行搜索。

优点：

  • 功能更强大，支持更复杂的搜索需求。
  • 性能更好，适合处理大量数据。
  • 与 MySQL 解耦，降低了对 MySQL 的性能影响。

缺点：

  • 配置更复杂。
  • 需要额外的硬件资源。

5. 代码示例：更新 articles 表并调用存储过程

-- 插入一些测试数据
INSERT INTO articles (content) VALUES
('我喜欢看科幻电影，特别是关于人工智能的电影。'),
('今天天气晴朗，适合去公园散步。'),
('这部电影的剧情非常精彩，值得一看。'),
('人工智能是未来的发展趋势。');

-- 调用 rebuild_jieba_ftengine 存储过程来重建索引
CALL rebuild_jieba_ftengine();

-- 调用 search_jieba_ftengine 存储过程来搜索包含 "电影" 的文章
CALL search_jieba_ftengine('电影');

-- 调用 search_jieba_ftengine 存储过程来搜索包含 "人工智能" 的文章
CALL search_jieba_ftengine('人工智能');

6. 性能优化

  • 选择合适的分词器： 不同的分词器在性能和准确性方面有所差异，需要根据实际需求进行选择。
  • 优化 UDF 函数： 减少 Python 解释器的调用次数，例如可以将多个文本一次性传递给 Python 进行分词。
  • 调整 MySQL 配置： 增加 ft_min_word_len 和 ft_max_word_len 的值，可以减少索引的大小，但可能会影响搜索的准确性。
  • 使用缓存： 缓存常用的搜索结果，可以提高搜索速度。
  • 定期维护索引： 定期执行 OPTIMIZE TABLE 语句，可以优化索引的结构，提高搜索效率。

7. 总结与回顾

今天我们讨论了 MySQL 全文索引在处理中文分词时面临的挑战，并介绍了使用 UDF 集成第三方中文分词器的解决方案。 通过集成中文分词器，可以提高 MySQL 全文索引在中文搜索方面的准确性和效率。 此外，我们还讨论了性能优化的一些技巧。

8. 选择合适的方案

选择哪种方案取决于您的具体需求。如果对搜索的准确性和性能要求不高，可以使用 UDF 集成结巴分词。如果需要更强大的搜索功能和更好的性能，建议使用中间件，例如 ElasticSearch 或 Solr。

9. 持续学习与实践

全文索引是一个复杂的技术领域，需要不断学习和实践才能掌握。希望今天的分享能帮助大家入门，并鼓励大家继续深入学习和探索。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注