这不，从MySQL5.7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: 1title: 数据库管理body: 在本教程中偶将向你展示如何管理数据库***************************2. row ***************************id: 2title: 数据库应用开发body: 学习开发数据库应用程序***************************3. row ***************************id: 3title: MySQL完全手册body: 学习MySQL的一切***************************4. row ***************************id: 4title: 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: 5title: NoSQL精髓body: 学习了解各种非结构化数据库***************************6. row ***************************id: 6title: SQL 语言详解body: 详细了解如果使用各种SQL6 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 |+——+————–+————-+———–+——–+———-+| 中偶 | 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，偶来进行一系列检索示范，使用方法和原来英文检索一致。1. 自然语言模式下检索：A，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)B，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)2. 布尔模式下搜索，这个就相对于自然模式搜索来的复杂些：A，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 | 在本教程中偶将向你展示如何管理数据库|+—-+————+————————————–+1 rowin set (0.00 sec)B，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 |+—-+——————+—————————-+3rows in set (0.00 sec)C，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)3，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 | 在本教程中偶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 |+—-+——————+————————————–+6rows in set (0.01 sec)当然，偶这里只是功能演示，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。
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