面试题：MySQL自然语言与布尔全文索引在数据量增长下的性能差异及优化策略

Question

当数据库数据量逐渐增大时，MySQL的自然语言全文索引和布尔全文索引在性能方面会出现怎样的差异？针对这些差异，你会采取哪些优化策略来提升查询效率？

Answer 1

性能差异

1. 自然语言全文索引：
   • 查询相关性：更注重查询结果的相关性。当数据量增大时，它会综合考虑文档中词的频率、位置等因素来返回与查询词最相关的结果。由于其对结果相关性的复杂计算，随着数据量增加，查询时计算开销会增大，性能可能会有所下降。
   • 查询速度：相对布尔全文索引，在大数据量下，因为要进行复杂的相关性计算，查询速度可能变慢。
2. 布尔全文索引：
   • 查询相关性：基于布尔逻辑，不考虑词的频率等相关性因素，只关注词是否存在于文档中。所以在大数据量下，不会因复杂的相关性计算而增加额外开销。
   • 查询速度：在大数据量下，由于其查询逻辑简单，只是判断词的存在与否，查询速度相对自然语言全文索引可能会更快，尤其适用于对结果相关性要求不高，只需要快速筛选出包含某些关键词记录的场景。

优化策略

1. 自然语言全文索引优化策略：
   • 索引优化：
     • 确保索引字段选择合理，只对真正需要进行全文检索的字段建立索引，避免冗余索引增加存储和查询负担。
     • 定期维护索引，如使用OPTIMIZE TABLE语句来整理索引碎片，提高索引的查询效率。
   • 查询优化：
     • 尽量使用短而精准的查询词，减少不必要的宽泛查询，降低相关性计算量。
     • 可以结合其他条件（如主键、其他索引字段）进行过滤，先缩小查询范围，再进行全文检索，减少需要计算相关性的数据量。
2. 布尔全文索引优化策略：
   • 索引优化：
     • 同样要合理选择建立布尔全文索引的字段，避免过度索引。
     • 对于大数据量，可以考虑分表，将数据按一定规则（如时间、地区等）划分到不同表中，然后对每个表分别建立布尔全文索引，这样可以在查询时减少单个索引的扫描范围。
   • 查询优化：
     • 尽量使用高效的布尔逻辑组合，例如避免复杂的多层嵌套逻辑，简化查询语句，使数据库能更快速地执行布尔判断。
     • 利用缓存机制，对于经常查询的布尔全文索引结果进行缓存，减少重复查询数据库的开销。