SQL Server性能优化运用SQL Server的全文检索来提高模糊匹配的效率

Posted 2021-03-24 lonelyxmas

tags:

篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了SQL Server性能优化运用SQL Server的全文检索来提高模糊匹配的效率相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

原文:【SQL Server性能优化】运用SQL Server的全文检索来提高模糊匹配的效率

今天去面试，这个公司的业务需要模糊查询数据，之前他们通过mongodb来存储数据，但他们说会有丢数据的问题，我从业务上了解到，显然对他们公司而言，丢数是绝对不能允许的。

另外，他们说之前也用过SQL Server的全文检索，但速度不够快，不如用mongodb快，当然我不太清楚他们所谓快的具体定义，比如查询只需要1秒，还是1分钟。他们的系统现在采用的是SQL Server，通过复制来实现高可用性，因为他们说备份数据库需要很长时间。我在想，这确实解决了可用性问题，但没解决性能问题，可以考虑分表，把大的表拆分到多个数据库，每个数据库可以通过复制来实现可用性。

我觉得他们可能更需要一个架构师，来决定采用何种技术解决他们现在的技术问题，因为这种技术问题，显然不是靠DBA的优化就能解决的；其次才是需要DBA，让DBA来管理、维护、优化系统。

当时在面试的时候，我表示虽然在博客里也写了一篇关于SQL Server全文索引的文章，但在实际工作中确实也没有用到。回去以后，我想了想，觉得这个问题还是可以通过SQL Server的全文索引来尝试一下。

引用自己之前写的一篇全文检索的文章: http://blog.csdn.net/yupeigu/article/details/7792955

上面的文章是去年写的，当时在看《SQL Server 2008 实战》这本书，看完后，觉得不能只是看书，不然很快就会忘记，于是在空闲的时候，把书上的东西实践了一下，算是装模做样的把书上的代码抄写了一遍，就算是实践过了，放心了。但其实很快就忘记了，就算抄写10遍，也会忘记，学了不用等于不学。不过这也没办法，因为学了这个全文检索，公司里也用不到。

现在回想一下，这种实践有点像以前小学和初中时抄写错别字一下，字写错了，老师会说：“你把这个句子抄写100遍”，一开始抄写的时候，还挺认真的，但写了一会，手就开始酸了。

于是手上握着5支笔，开始抄写，这样就能一次抄写5遍，效率提高了好多倍，现在想想这个是偷工减料，但也包含了优化的思想，那就是同时用更多的资源(这里是5支笔)来做事。

但再想想，其实这种学习效率其实是很差的，本质上就是做了不少的无用功，没必要抄写那么多遍，所以就有另一种优化，那就是少做无用之事，少做无用功。

言归正传，现在有这样一个问题，有个字段，文本型的，可能会有上万个文字，现在要从表中，通过这个字段的文本，找到复合要求的记录，那么从SQL Server数据库的角度，有什么方法呢？

我觉得通过使用全文检索，能少做不少的无用功。下面是例子。

一、首先是普通的方法：


set statistics io on
set statistics time on 
 
create database wc
go
 
use wc
go
 
 
create table tbl_word
(
i int not null primary key identity(1,1),
v nvarchar(max)   --存储大量文字
)
go
--delete from tbl_word
 
insert into tbl_word
values(‘我的一个兴趣是看电影。‘),
      (‘我的一个爱好是看电影和电视剧‘)
 
insert into tbl_word
values(replicate(‘我的一个爱好是看电影和电视剧‘,1000) + ‘兴趣‘ +
       replicate(‘我的爱好是看电视剧和film和动漫‘,1500))
 
go 1000
 
insert into tbl_word
values(‘我的一个兴趣是看电影。‘),
      (‘我的一个爱好是看电影和电视剧‘)
 
go 100
 
insert into tbl_word
values(replicate(‘我的一个爱好是看电影和电视剧‘,1000) + ‘haha‘ +
       replicate(‘我的爱好是看电视剧和film和动漫‘,1500))
 
go
 
 
/*
SQL Server 分析和编译时间: 
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 3 毫秒。
(1 行受影响)
表 ‘tbl_word‘。扫描计数 1，逻辑读取 1509 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 5 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间 = 484 毫秒，占用时间 = 490 毫秒。
*/
select *
from tbl_word
where v like ‘%haha%‘

二、全文检索的方法：


create fulltext catalog cat_production_document  
go
 
 
--从系统干扰词表，来创建自定义的干扰词表，因为系统干扰词表是无法修改的
CREATE FULLTEXT STOPLIST WCX
from system stoplist;
go
 
 
create fulltext index on dbo.tbl_word  --在这个表上建全文索引  
(  
   v
)  
key index PK__tbl_word__3BD019960BC6C43E    --键索引,一般是表的主键,这里需要修改为具体的名称 
on cat_production_document          --全文目录  
with (CHANGE_TRACKING AUTO,         --全文索引会随着表数据的修改而自动更新  
      StopList=wcx);             --是用自定义的干扰字表 
go
 
 
ALTER FULLTEXT INDEX ON dbo.tbl_word
enable  
go
 
set statistics io on
set statistics time on
 
--查询基于变形的,字面的,同义的匹配方式搜索全文列  
--会返回要搜索文本中包含的单词以及单词的同义词,变形词(复数)的记录
/*
SQL Server 分析和编译时间: 
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间: 
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 5 毫秒。
(1 行受影响)
表 ‘tbl_word‘。扫描计数 0，逻辑读取 3 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 3 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
(1 行受影响)
 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 10 毫秒。
SQL Server 分析和编译时间: 
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
 SQL Server 执行时间:
   CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
*/ 
SELECT *  
from dbo.tbl_word  
WHERE FREETEXT (v,        --带全文索引的列名  
                ‘haha‘); --要搜索的文本

从上面的2段代码在执行时所消耗的时间，就可以清楚的看出2种方法的效率差异，全文索引的效率提高了50倍左右。

其实采用合适的技术（比如，这里的全文检索技术，就很适合模糊查询），就能提高不少性能。

3、全文检索的问题

有时候，我们发现有些词是找不到的，这个主要是因为干扰词的影响，比如我们查询"是"，那么就没有记录返回。

通过dm_fts_parser，我们可以知道sql server 的全文服务，是如何来断词分词的。


--1. 但是如果我们查询"是",会发现没有返回记录
SELECT *  
from dbo.tbl_word  
WHERE FREETEXT (v,        --带全文索引的列名  
                ‘是‘); --要搜索的文本  
 
 
 
--2.查询地区标识
select name,
       alias,
       lcid  --地区标识符 
from sys.syslanguages
where name = ‘简体中文‘
/*
name	alias	lcid
简体中文	Simplified Chinese	2052
*/
 
 
--3.干扰词列表id 
select *
from sys.fulltext_stoplists
/*
stoplist_id	name
5	WCX
*/      
 
 
--4.是否可以被全文引擎识别,也就是对内容,断词后的结果
--"是"是一个Noise Word ,也就是干扰词
select special_term,
       display_term,
       source_term  
from sys.dm_fts_parser  
      (‘我的一个兴趣是看电影。‘,  --要搜索的字符串   
       2052,             --地区标识符   
       5,                --干扰词列表id    
       0)                --是否区分重音  
/*
special_term	display_term	source_term
Noise Word	我	我的一个兴趣是看电影。
Noise Word	的	我的一个兴趣是看电影。
Noise Word	一	我的一个兴趣是看电影。
Noise Word	个	我的一个兴趣是看电影。
Exact Match	兴趣	我的一个兴趣是看电影。
Noise Word	是	我的一个兴趣是看电影。
Exact Match	看	我的一个兴趣是看电影。
Exact Match	电影	我的一个兴趣是看电影。
*/       
 
 
 
--5.1 我们可以查询一下干扰词列表,发现 "是" 是一个干扰词
SELECT stopword 
FROM sys.fulltext_stopwords 
WHERE language_id = 2052 and stopword = ‘是‘
/*
stopword
是
*/
 
 
--5.2把干扰词"是"去掉
ALTER FULLTEXT STOPLIST wcx  
DROP ‘是‘ language ‘Simplified Chinese‘;  
 
 
 
--5.3再次查询,没有结果返回,发现已去掉这个干扰词
SELECT stopword 
FROM sys.fulltext_stopwords 
WHERE language_id = 2052 and stopword = ‘是‘
 
 
 
--5.4 会返回3000多条记录
SELECT *  
from dbo.tbl_word  
WHERE FREETEXT (v,        --带全文索引的列名  
                ‘是‘); --要搜索的文本  
 
 
 
--5.5 但考虑到这个"是"没什么意义,所以还是需要加到干扰词列表中       
ALTER FULLTEXT STOPLIST wcx  
add ‘是‘ language ‘Simplified Chinese‘;  
 
 
 
--5.6 再次查询,没有返回任何记录,说明干扰词起作用了
SELECT *  
from dbo.tbl_word  
WHERE FREETEXT (v,        --带全文索引的列名  
                ‘是‘); --要搜索的文本  
 
 
 
 
--6.1 改成使用系统干扰词列表
ALTER FULLTEXT INDEX on tbl_word --表名
SET STOPLIST=system  ;--指定使用的全文非索引字表为系统干扰词列表
 
 
--6.2 启动填充，如果CHANGE_TRACKING != AUTO，则需要启动一次填充才使新设定的全文非索引字表生效;
ALTER FULLTEXT INDEX on tbl_word --表名
START FULL POPULATION