面试题：MySQL全文索引的优化策略及与其他索引的比较

Question

在大数据量下，如何对MySQL全文索引进行优化以提升查询性能？同时，请对比全文索引与普通索引、前缀索引在存储结构、查询效率、适用场景等方面的区别。

Answer 1

MySQL全文索引优化提升查询性能的方法

1. 数据预处理：
   • 数据清洗：在插入数据到MySQL之前，对文本数据进行清洗，去除无用的字符、HTML标签等，减少索引数据量。例如，如果数据包含大量HTML标签，可以使用正则表达式去除这些标签。
   • 词干提取和分词优化：选择合适的分词器，对于英文可以使用Snowball词干提取器，对于中文可以使用结巴分词等。并且根据业务需求，合理调整分词的粒度，避免过粗或过细的分词影响查询效果。
2. 索引设计：
   • 字段选择：只对必要的字段建立全文索引，避免对过长或不常用查询的字段建立索引，减少索引空间占用。比如在一篇文章表中，如果文章摘要字段很少用于查询，就不必对其建立全文索引。
   • 多字段索引：当多个字段经常一起用于查询时，创建多字段全文索引。例如，在商品表中，商品名称和商品描述字段经常一起用于搜索，可创建一个包含这两个字段的全文索引。
3. 查询优化：
   • 避免前缀查询：全文索引不适合前缀查询（如LIKE 'abc%'），尽量使用MATCH AGAINST语法进行查询。例如：SELECT * FROM table_name WHERE MATCH(column_name) AGAINST('keyword' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
   • 限制返回字段：只返回需要的字段，减少数据传输量。例如：SELECT id, title FROM article WHERE MATCH(content) AGAINST('tech' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
4. 服务器配置：
   • 增加内存：适当增加MySQL服务器的内存，如调整innodb_buffer_pool_size参数，使更多的索引数据可以缓存到内存中，减少磁盘I/O。
   • 优化磁盘I/O：使用高速磁盘，如SSD，提高数据读写速度，特别是在大数据量下，能显著提升索引的加载和查询速度。

全文索引与普通索引、前缀索引的区别

存储结构

1. 普通索引：存储的是索引字段的值和对应的行指针。对于MyISAM存储引擎，索引文件和数据文件是分离的，索引文件中存储索引值和指向数据文件的指针；对于InnoDB存储引擎，索引和数据存储在同一个文件中，普通索引存储的是主键值（如果是二级索引），通过主键值再找到对应的数据行。
2. 前缀索引：与普通索引类似，但只存储索引字段值的前几个字符（前缀），这样可以减少索引的存储空间。例如，对一个很长的字符串字段，只取前10个字符作为索引值存储。
3. 全文索引：采用倒排索引结构。它会对文本进行分词，将每个词作为索引项，记录包含该词的文档ID（在MySQL表中即行ID）以及词在文档中的位置等信息。这种结构更适合处理文本数据的复杂查询。

查询效率

1. 普通索引：适合精确匹配查询，如WHERE column = 'value'。在大数据量下，如果查询条件是范围查询（如WHERE column > 'value'），普通索引也能利用索引进行快速定位，但如果是复杂的文本查询，如查找包含某个词的文本，普通索引效率很低，因为它没有对文本进行分词处理。
2. 前缀索引：对于前缀匹配查询（如LIKE 'prefix%'）有较好的性能，因为它存储的是前缀，在一定程度上减少了索引扫描范围。但对于非前缀匹配的复杂查询，效率不如全文索引。
3. 全文索引：在处理复杂文本查询，如查找包含多个词、模糊匹配等场景下，效率远高于普通索引和前缀索引。因为它基于倒排索引结构，能够快速定位包含查询词的文档。但对于简单的精确匹配查询，其效率与普通索引相当甚至略低，因为全文索引的结构相对复杂，查询时需要额外的解析和处理。

适用场景

1. 普通索引：适用于精确匹配的查询场景，如用户登录时根据用户名查询用户信息，或者范围查询场景，如查询某个时间段内的订单数据。
2. 前缀索引：适用于字符串字段较长，且经常进行前缀匹配查询的场景，如根据城市名称的前几个字符查询相关城市信息，同时希望减少索引存储空间的情况。
3. 全文索引：适用于处理大量文本数据的复杂查询，如文章搜索、商品描述搜索等场景，需要查找包含某些关键词的文本内容。