其实全文检索在MySQL里面很早就支持了，只不过一直以来只支持英文。缘由是他从来都使用空格来作为分词的分隔符，而对于中文来讲，显然用空格就不合适，需要针对中文语义进行分词。这不，从MySQL 5.7开始，MySQL内置了ngram全文检索插件，用来支持中文分词，并且对MyISAM和InnoDB引擎有效。

在使用中文检索分词插件ngram之前，先得在MySQL配置文件里面设置他的分词大小，比如，

[mysqld] 
ngram_token_size=2 
这里把分词大小设置为2。要记住，分词的SIZE越大，索引的体积就越大，所以要根据自身情况来设置合适的大小。

示例表结构：

CREATE TABLE articles ( 
 id INTUNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY, 
 titleVARCHAR(200), 
 body TEXT, 
 FULLTEXT (title,body) WITH PARSER ngram 
 ) ENGINE=InnoDBCHARACTER SET utf8mb4; 
 示例数据，有6行记录。mysql> select * from articles\G 
**********************1. row ********************** 
 id: 1 
 title: 数据库管理 
 body: 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 
**********************2. row ********************** 
 id: 2 
 title: 数据库应用开发 
 body: 学习开发数据库应用程序 
**********************3. row ********************** 
 id: 3 
 title: MySQL完全手册 
 body: 学习MySQL的一切 
**********************4. row ********************** 
 id: 4 
 title: 数据库与事务处理 
 body: 系统的学习数据库的事务概论 
**********************5. row ********************** 
 id: 5 
 title: NoSQL精髓 
 body: 学习了解各种非结构化数据库 
**********************6. row ********************** 
 id: 6 
 title: SQL 语言详解 
 body: 详细了解如果使用各种SQL 
 6 rows inset (0.00 sec) 
 显式指定全文检索表源mysql> SETGLOBAL innodb_ft_aux_table=”new_feature/articles”; 
 Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 
 通过系统表，就可以查看到底是怎么划分articles里的数据。mysql> SELECT *FROM information_schema.INNODB_FT_INDEX_CACHE LIMIT 20,10; 
 +——+————–+————-+———–+——–+———-+ 
 | WORD | FIRST_DOC_ID | LAST_DOC_ID | DOC_COUNT | DOC_ID| POSITION | 
 +——+————–+————-+———–+——–+———-+ 
 | 中我 | 2 | 2 | 1 | 2 | 28 | 
 | 习m | 4 | 4 | 1 | 4 | 21 | 
 | 习了 | 6 | 6 | 1 | 6 | 16 | 
 | 习开 | 3 | 3 | 1 | 3 | 25 | 
 | 习数 | 5 | 5 | 1 | 5 | 37 | 
 | 了解 | 6 | 7 | 2 | 6 | 19 | 
 | 了解 | 6 | 7 | 2 | 7 | 23 | 
 | 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 12 | 
 | 事务 | 5 | 5 | 1 | 5 | 40 | 
 | 何管 | 2 | 2 | 1 | 2 | 52 | 
 +——+————–+————-+———–+——–+———-+


10 rows in set (0.00 sec) 
这里可以看到，把分词长度设置为2，所有的数据都只有两个一组。上面数据还包含了行的位置，ID等等信息。 
接下来，我来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。

一、自然语言模式下检索： 
1、得到符合条件的个数， 

mysql>SELECT COUNT(*) FROM articles 
 -> WHERE MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURALLANGUAGE MODE); 
 +———-+ 
 | COUNT(*) | 
 +———-+ 
 | 4 | 
 +———-+ 
 1 row in set (0.05 sec) 
 2、得到匹配的比率， 
 mysql>SELECT id, MATCH (title,body) AGAINST (‘数据库’ IN NATURAL LANGUAGE MODE) 
 AS score FROM articles; 
 +—-+———————-+ 
 | id| score | 
 +—-+———————-+ 
 | 1 | 0.12403252720832825 | 
 | 2 | 0.12403252720832825 | 
 | 3 | 0 | 
 | 4 | 0.12403252720832825 | 
 | 5 | 0.062016263604164124| 
 | 6 | 0 | 
 +—-+———————-+


6rows in set (0.00 sec) 
二、布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些： 
1、匹配既有管理又有数据库的记录， 

mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) 
 -> AGAINST (‘+数据库 +管理’ IN BOOLEAN MODE); 
 +—-+————+————————————–+ 
 | id| title | body | 
 +—-+————+————————————–+ 
 | 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 | 
 +—-+————+————————————–+ 
 1 rowin set (0.00 sec) 
 2、匹配有数据库，但是没有管理的记录， 
 mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) 
 -> AGAINST (‘+数据库 -管理’ IN BOOLEAN MODE); 
 +—-+——————+—————————-+ 
 | id| title | body | 
 +—-+——————+—————————-+ 
 | 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 | 
 | 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 | 
 | 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 | 
 +—-+——————+—————————-+ 
 3 rows in set (0.00 sec) 
 3、匹配MySQL，但是把数据库的相关性降低， 
 mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) 
 -> AGAINST (‘>数据库 +MySQL’ INBOOLEAN MODE); 
 +—-+—————+—————–+ 
 | id| title | body | 
 +—-+—————+—————–+ 
 | 3 | MySQL完全手册 |学习MySQL的一切 | 
 +—-+—————+—————–+ 
 1 rowin set (0.00 sec) 
 三、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， 
 mysql> SELECT * FROM articles 
 -> WHERE MATCH (title,body) 
 -> AGAINST (‘数据库’ WITH QUERY EXPANSION); 
 +—-+——————+————————————–+ 
 | id| title | body | 
 +—-+——————+————————————–+ 
 | 1 | 数据库管理 | 在本教程中我将向你展示如何管理数据库 | 
 | 4 | 数据库与事务处理 | 系统的学习数据库的事务概论 | 
 | 2 | 数据库应用开发 | 学习开发数据库应用程序 | 
 | 5 | NoSQL 精髓 | 学习了解各种非结构化数据库 | 
 | 6 | SQL 语言详解 | 详细了解如果使用各种SQL | 
 | 3 | MySQL完全手册 | 学习MySQL的一切 | 
 +—-+——————+————————————–+ 
 6 rows in set (0.01 sec)


当然，我这里只是功能演示，更多的性能测试，大家有兴趣可以进行详细测试。由于N-grm是中文检索常用的分词算法，已经在互联网大量使用，这次集成到MySQL中，想必效果上不会有太大的问题。