SQL Server 的全文搜索(Full-Text Search）是基於分詞的文本檢索功能，依賴於全文索引。全文索引不同於傳統的平衡樹（B-Tree）索引和列存儲索引，它是由數據表構成的，稱作倒轉索引（Invert Index），存儲分詞和行的唯一鍵的映射關系。倒轉索引是在創建全文索引或更新全文索引時，由SQL Server自動創建和維護的。全文索引主要包含三種分析器：分詞器（Word Breaker）、詞干分析器（stemmer）和同義詞分析器。全文索引中存儲的數據是分詞及其位置等信息，分詞是基於特定語言的語法規則，按照特定的符號尋找詞語的邊界，把文本分解為“單詞”，每一個單詞叫做一個分詞（term)；全文索引有時會提取分詞的詞干，把詞干的多種派生形式存儲為單一詞干，這個過程叫做提取詞干；根據用戶提供的自定義同義詞列表，把相關的單詞轉換為同義詞，這個過程叫做提取同義詞。
生成全文索引是把用戶表中的文本數據進行分詞（Word breaker）和提取詞干（Stemmer），並轉換同義詞（Thesaurus），過濾掉分詞中的停用詞（Stopword），最后把處理之后的數據存儲到全文索引中。把數據存儲到全文數據的過程叫做填充（Populate）或爬蟲（Crawl）進程，全文索引的更新方式可以手動填充，自動填充，或增量填充。
一，全文搜索的基本組件
1，分詞器
分詞器（Word Breaker），顧名思義，用於分詞，它根據特定語言的語法規則，分割文本中的單詞，分詞器在拆分單詞時，還會記錄每個分詞在字符串中的位置，分詞器把分詞，分詞的位置，文檔ID，全文索引列的序號等信息的組合，稱作標記（Token）。
例如，對於語句"Kitty is a cute cat"，在全文索引填充時，分詞器把該語句拆分成5個單詞：Kitty，is，a，cute，cat。
雖然停用詞不會添加到全文索引中，但是分詞的位置會被考慮。“Kitty” ，“cute” 和 “cat”的Position 分別是1，4 和 5。通過分詞的位置，全文搜索
2，停用詞
停用字詞列表（StopList）是非索引字詞的列表，每個StopList中存儲的分詞都是不會用於搜索的分詞，叫做停用詞（StopWords），全文索引不會存儲停用詞，但是停用詞所占的位置會被記錄，如果對停用詞進行contians查詢，即使基礎表（underly table）中的字段中存在該停用詞，全文索引也不會返回任何數據行。通常情況下，停用詞（Stopword）都是常用的單詞，在語句中出現的頻率十分高，過濾掉停用詞，能夠減少全文索引的size，提高全文查詢的性能。
3，詞干（Stemmer） 和 同義詞（Thesaurus）
- ran
- running
- runs
- runner (perhaps)
同義詞詞典（Thesaurus）是一個XML文件，用於定義特定語言的同義詞列表，例如，我們可以設置“Author” ， “Writer” ，“journalist”是同義詞。
二，創建全文索引
創建全文索引之前，必須創建全文目錄（Full-Text Catalog），全文目錄用於組織全文索引，是全文索引的容器。每一個全文索引必須屬於一個全文目錄。全文目錄是個邏輯結構，跟數據庫的架構（Schema）相同，根據全文索引的存儲位置無關。
create fulltext catalog catalog_test as default;
為了創建全文索引，基礎表上必須存在一個唯一的（unique）、單列的（single-column）、非空的（non-nullable）的索引，全文引擎使用該索引把基礎表上的每行數據映射唯一索引鍵上，倒轉索引存儲的就是該索引鍵和分詞之間的映射關系。
create unique index uidx_dbLogID on [dbo].[DatabaseLog] ([DatabaseLogID]);
每個表只能創建一個全文索引，創建全文索引時，必須考慮全文索引存儲的文件組，全文索引關聯的停用詞列表，全文索引的更新方式，以及跟文本關聯的語言，全文索引列必須是文本字段，例如：
create fulltext index on [dbo].[DatabaseLog] ( [tsql] language 1033 ) key index ui_dbLogID on (catalog_test,filegroup [primary]) with(change_tracking=off ,no population ,stoplist=system);
1，語言（language）
選項 language 是可選的，用於指定列級別的語言，該選項的值可以是語言的名稱或LCID，如果沒有指定language選項，那么使用SQL Server實例的默認語言。從系統視圖 sys.fulltext_languages (Transact-SQL)中查看系統支持的語言及其對應的LCID 和名稱。
2，全文目錄（fulltext_catalog）
選項fulltext_catalog_name 用於指定全文索引的分組，
3，文件組（filegroup）
選項 filegroup filegroup_name 用於指定全文索引存儲的文件組，如果沒有指定文件組，那么全文索引和基礎表存儲在相同的文件組中。由於更新全文索引是IO密集型操作，因此，為了更快的更新全文索引，最好把全文索引存儲在不同於基礎表的的物理硬盤或文件組上，以達到最大的IO並發。
4，填充全文索引的方式
和普通的索引相同，當基礎表數據更新時，全文索引必須自動更新，這是系統默認的行為，也可以配置手動更新全文索引，或者間隔特定的時間點自動更新全文索引。
選項CHANGE_TRACKING 用於指定跟全文索引列相關的數據更新（Update，Delete，或Insert）是否需要同步到全文索引，
- CHANGE_TRACKING = MANUAL ：手動更新
- CHANGE_TRACKING =AUTO：自動更新，默認設置，當基礎表數據變化時，全文索引自動更新，
- CHANGE_TRACKING =OFF , NO POPULATION：不更新，指定選項NO POPULATION，表明在創建全文索引之后，SQL Server不會更新（populate）全文索引；如果未指定選項NO POPULATION，在創建全文索引之后，SQL Server更新全文索引。
5，停用詞（STOPLIST）
停用詞（StopWord）也稱作噪音詞，每一個全文索引都會關聯一個停用詞列表，默認情況下，全文索引關聯的是系統停用詞（system stoplist）。全文引擎把停用詞從分詞中刪除，使全文索引不會包含停用詞。
STOPLIST [ = ] { OFF | SYSTEM | stoplist_name }
三，填充全文索引
填充全文索引也叫做爬蟲（crawl）進程，或填充（Population）進程。由於創建或填充全文索引會消耗大量的系統（IO、內存）資源，因此盡量選擇在系統空閑時對全文索引進行填充。在創建全文索引時，通過指定選項 CHANGE_TRACKING= MANUAL，或 CHANGE_TRACKING= OFF, NO POPULATION，新建的全文索引不會立即填充，用戶可以選擇在系統空閑時，使用 alter fulltext index 語句執行填充操作。只有填充全文索引之后，全文索引才包含基礎表的分詞數據。
alter fulltext index on table_name start { full | incremental | update } population;
更新全文索引有三種方式：
- FULL POPULATION：全部填充，從基礎表中獲取每一行，重新編入全文索引；
- INCREMENTAL POPULATION：增量填充，前提是基礎表中包含timestamp字段，從上一次填充之后，只把更新之后的數據編入全文索引；
- UPDATE POPULATION：更新填充，從上一次填充之后執行更新（insert、update、或delete）操作的數據行重新編入索引；
在創建全文索引時，如果指定CHANGE_TRACKING=AUTO 或 CHANGE_TRACKING= OFF ， 那么新建的全文索引會立即開始填充進程。
四，使用 contains 謂詞查詢全文索引
如果想要在查詢中使用全文索引，通常使用CONTAINS謂詞來調用全文索引，實現比LIKE關鍵字更復雜的文本匹配查詢，而LIKE關鍵字是模糊匹配，不會調用全文索引。
例如，利用contains謂詞執行單個分詞的完全匹配查詢：
select [tsql] from [dbo].[DatabaseLog] where contains([tsql], 'searchword', language 1033);
全文查詢跟Like相比，速度更快，支持的搜索功能更復雜，使用contains謂詞，不僅能夠執行分詞的完全匹配或分詞的前綴匹配查詢，還能夠執行基於詞根的查詢，基於自定義同義詞的查詢，基於距離和順序的相鄰分詞查詢。但是，和Like 相比，contains謂詞不能進行后綴匹配查詢。
contains謂詞返回的結果是布爾值，如果全文索引列中包含指定的關鍵字或查找模式（pattern），返回TRUE；否則，返回FALSE。
contains謂詞支持word查詢和短語查詢，word是指單個分詞，短語（phrase）是由多個word和間隔的空格組成的，對於短語，必須使用雙引號，將多個word組成一個短語。
1，邏輯組合查詢
使用and ，and not， 或 or 邏輯運算符 匹配多個word 或 多個phrase
CONTAINS(Name, '"Mountain" OR "Road" ') CONTAINS(Name, ' Mountain OR Road ')
2，前綴查詢
使用contains謂詞進行前綴匹配，和like 'prefix%'功能相同，只不過contains謂詞使用“*”作為通配符，“*”匹配0，1或多個字符，前綴匹配的寫法是：'"prefix*"'，全文索引只能執行前綴匹配。
CONTAINS(Name, ' "Chain*" ') CONTAINS(Name, '"chain*" OR "full*"')
3，查詢同義詞（thesaurus）或詞干（stemmer）
Stemmer（詞干），例如，根據語法規程，英語的動詞 根據數（單數，復數），人稱，時態的不同而存在不同的變化形式，這些單詞都是同源的。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (INFLECTIONAL, ride) ')
THESAURUS （同義詞），需要導入XML進行配置，SQL Server 提供一個默認的Thesaurus file，是Empty的。如果在Thesaurus file 配置“Author”，“Writer”，“journalist” 是同義詞，在使用fulltext index查詢時，只要滿足任意一個同義詞，都匹配成功。
CONTAINS(Description, ' FORMSOF (THESAURUS, author) ')
4，距離查詢
使用 near 函數，查詢匹配相鄰分詞的數據行，near函數的定義如下，用於需要在查詢模式中指定距離查詢的查詢模式：
NEAR ( ( { <simple_term> | <prefix_term> } [ ,…n ] ) [, <maximum_distance> ] [, <match_order> ] )
例如：使用Near 函數指定相鄰分詞的距離和匹配順序，near((term1,term2，term3),5)表示任意兩個term之間的距離不能超過5, near((term1,term2，term3),5,true)，表示任意兩個term的距離不能超過5，並且按照 term1，term2，term3的順序存在於字符串中。
--regardless of the intervening distance and regardless of order CONTAINS(column_name, 'NEAR(term1,"term3 term4")') --searches for "AA" and "BB", in either order, within a maximum distance of five CONTAINS(column_name, 'NEAR((AA,BB),5)') --in the specified order with regardless of the distance CONTAINS(column_name, 'NEAR ((Monday, Tuesday, Wednesday), MAX, TRUE)')
對於 near((term1,term2,term3),5,true)，term1 和 term5之間最多存在5個term，不包括內部的搜索分詞，“term2”，例如：
CONTAINS(column_name, 'NEAR((AA,BB,CC),5)')
這個查詢會匹配下面的文本，注意，內部的搜索分詞CC沒有計算距離：
BB one two CC three four five AA
例如，在原文本中，分詞bike和control的最大距離不能超過10，分詞bike必須出現在分詞control的前面：
CONTAINS(Comments , 'NEAR((bike,control), 10, TRUE)')
SQL Server提供的全文搜索功能，比LIKE關鍵字豐富，具備初級的全文搜索功能，速度快，維護簡單，缺點是，全文搜索功能非常有限，在實際的開發中，可以配合開源的全文搜索引擎，例如，Solr，Elasticsearch等來開發功能更強大的全文搜索功能。
參考文檔：
CREATE FULLTEXT CATALOG (Transact-SQL)