Sql Server中的全文索引（下面統一使用FULLTEXT INDEX來表示全文索引），是一種特定語言搜索索引功能。它和LIKE不一樣，LIKE主要是根據搜索模板搜索數據，它的效率比FULLTEXT INDEX要低。在幾百萬的字符串中，LIKE需要花幾分鍾才能返回的結果，FULLTEXT INDEX可能只需要幾秒鍾。
FULLTEXT INDEX功能是Sql Server的可選項。你可以通過 SELECT FULLTEXTSERVICEPROPERTY('IsFullTextInstalled') 命令，來檢查你是否安裝了FULLTEXT INDEX。
在開始介紹FULLTEXT INDEX之前，還需要介紹幾個重要的相關概念。它們分別是catalog, fulltext index fragment,
Catalog: 在創建FULLTEXT INDEX之前，都需要先創建一個CATALOG， CATALOG是一個虛擬容器對象，它就是用來存儲FULLTEXT Index的，一個CATALOG可以關聯多個FULLTEXT Index索引。CATALOG不屬於任何文件組。
FULLTEXT Index Fragments: 通常一個FULLTEXT索引都是由多個內部表組成的，這些內部表就被稱為Fragments。當用戶更新表中的數據后，數據庫會對改變的部分自動創建一個Fragment對象（前提是在這個表上建立了FULLTEXT INDEX，並且設置了自動跟蹤改變）。
你可通過sys.fulltext_index_fragments表來查詢所有fragments記錄：
SELECT * FROM sys.fulltext_index_fragments;
輸出：
通過上面的輸出結果，可以看出一個表有了兩個fragment對象。如果像這樣的fragment對象越來越多的話，是會影響FULTEXT INDEX的查詢效率的。為了減少Fragment的數量，可以使用ALTER命令將所有的Fragment整合到一起。
ALTER FULLTEXT CATALOG [your-catalog-name] REORGANIZE;
1. 創建和刪除全文索引
創建測試表：
create table Text_Test_Table( id int not null IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, txt nvarchar(1000) null );
創建CATALOG:
CREATE FULLTEXT CATALOG my_catalog;
創建全文索引：
CREATE FULLTEXT INDEX ON Text_Test_Table ( txt --Full-text index column name Language 2057 --2057 is the LCID for British English ) KEY INDEX PK__Text_Tes__3213E83F0F8DA0F2 ON my_catalog --Unique index WITH CHANGE_TRACKING AUTO --Population type; GO
上面的表中指定了全文索引的字段為txt，同時也指定了它的語言為英式英語。你也可以指定為其它語言，在SQL SERVER中用 select * from sys.fulltext_languages; 可以查詢所有支持的語言編號。為字段指定正確的語言編號是必需的，因為不同的語言編號會使用不同的單詞分割器，不同的單詞分割器會分割出不同的關鍵詞列表，當查詢的時候就需要匹配關鍵詞列表中的數據。
創建全文索引，需要當前表至少包含一個唯一索引（unique index）。上面案例中， PK__Text_Tes__3213E83F0F8DA0F2 是主鍵，滿足唯一性的要求，因此可以用來創建全文索引。
CHANGE_TRACKING AUTO：是指當表中數據有變化時，會自動更新全文索引中的記錄。（除了AUTO，還可以為MANUAL值，表示需要手動去更新全文索引的記錄）。
在創建創建全文索引時，為什么需要指定一個 Unique 索引？
其實這個比較好理解，可以把全文索引理解為一張 關鍵詞與數據表的關系對照表。只有數據表上有一個Unique索引時，全文索引才可以唯一地關聯關鍵詞與數據表之間的關系。
有點繞？直接上代碼！
--插入測試數據 insert into Text_Test_Table values('She''s great fun, but she''s a few sandwiches short of a picnic.'); insert into Text_Test_Table values('She''s funny, but she only eat a few sandwiches.'); --查詢數據表 select * from Text_Test_Table; --查詢全文索引關鍵詞對照關系， --數據庫為Test,數據表為Text_Test_Table SELECT * FROM sys.dm_fts_index_keywords_by_document(db_id('Test'), object_id('dbo.Text_Test_Table'))
效果對照圖：
索引表中的document_id對應的是Text_Test_Table表中的id字段。display_term是關鍵詞。occurence_count是關鍵詞的出現次數。document_id就是對應了數據表中唯一約束數據的編號，當唯一約束作用在數字字段上時，約束字段的值就會和document_id一樣。如果唯一約束作用在字符字段上的話，那么document_id將會是對應數據的編號。
2. 使用全文索引查詢數據
2.1 匹配查詢含有所有關鍵詞的語句（必需包含所有關鍵詞）
如果要完全匹配查詢的關鍵字，那么可以用contains函數。
語法：
CONTAINS(字段，關鍵詞)
關鍵詞需要用冒號""括起來，多個關鍵詞用空格隔開。格式："關鍵詞1 關鍵詞2 關鍵詞3..."。contains中的關鍵詞就相當於AND關鍵詞，這些關鍵詞並不需要連在一起，但是需要所有的關鍵詞都存在。
案例：
-- 查詢Text_Test_Table表中txt字段包含 a 和 few 和 sandwiches 的關鍵詞的所有數據 declare @terms nvarchar(1000) = '"a few sandwiches"'; select * from Text_Test_Table where contains(txt, @terms); -- 可以查詢出: -- she has a few sandwiches -- a few lemon and sandwiches -- a man and few person both have sandwiches
2.2 匹配查詢含有關鍵詞的語句（只要含有一個關鍵詞就行了）
如果要包含所有的關鍵詞，那么應使用FREETEXT函數。
語法：
FREETEXT(字段, 關鍵詞)
關鍵詞需要用冒號""括起來，多個關鍵詞用空格隔開。格式："關鍵詞1 關鍵詞2 關鍵詞3..."。freetext中的關鍵詞就相當於OR關聯詞，這些關鍵詞並不需要連在一起，只要有一個關鍵詞存在數據就會被選取。
-- 查詢Text_Test_Table表中txt字段包含 a 或 few 或 sandwiches 的關鍵詞的所有數據 declare @terms nvarchar(1000) = '"a few sandwiches"'; select * from Text_Test_Table where freetext(txt, @terms); -- 可以查詢出: -- she has a few sandwiches -- sandwiches is good -- There are few apples
注意：
Freetext函數還可以匹配關鍵詞的變體，比如通過關鍵詞catch匹配相應的變體caught, catching, 和 catches 等。但Contains函數想要查詢變體，就必需使用FORMSOF語句。請移步FORMSOF Predicate獲取更詳細的信息。
2.3 案例：查詢有不同匹配精確度的多個字段
有一張products表，其中有id,name和description字段, id是主鍵。name 和 description是nvarchar字段類型。現在要查詢Products中的數據，name必須要包含所有的查詢關鍵字，description至少需要匹配一個提供的關鍵詞。
create table Products( id int not null IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY, [name] nvarchar(1000) null, [description] nvarchar(1000) null ); CREATE FULLTEXT INDEX ON Products ( [name] Language 2057, [description] Language 2057 ) KEY INDEX PK__Products__3213E83F67020225 ON my_catalog --Unique index WITH CHANGE_TRACKING AUTO --Population type; GO insert into Products values('Mouse Anti-Cattle FOXP3','This is Mouse Anti-Cattle FOXP3 introduction'); insert into Products values('Rabbit Anti-Mouse KRT13','This is Rabbit Anti-Mouse KRT13 introduction'); insert into Products values('Mouse Anti-C elegans FOXP3','This is Mouse Anti-C elegans FOXP3 introduction');
案例查詢SQL語句：
declare @terms nvarchar(255) = 'Mouse Anti'; declare @termsQuote nvarchar(255) = '"'+@terms+'"'; select * from Products p JOIN ( SELECT tp.[id], (case when name like @terms+'%' then 4 when name like '%'+@terms then 3 when contains(name,@termsQuote) then 2 else 1 end) as 'sort' FROM [Products] tp where FREETEXT(description,@termsQuote) or Contains(name,@termsQuote) ) tp ON p.id = tp.id order by tp.sort desc;
上面的查詢比使用傳統的LIKE查詢功能要增強不少。其實Contains和Freetext還有許多其它的用法，上面只是展示了一下基本用法。上面的查詢語句僅僅是做了關鍵詞匹配，但還是存在如下的一些缺陷。
- 1. 全文索引不能查詢同音詞。比如：不同通過rabbet查rabbit。
- 2. 全文索引不能查詢同義詞。比如：不能通過rat查mouse。
- 3. 全文索引缺乏糾錯機制，雖然可以通過freetext函數查詢關鍵詞的變體，但是不能糾正輸入錯誤的單詞。比如：可以通過catch查出相應的變體caught, catching, catches等，但如果我輸入的是catsh就匹配不到catch單詞。
- 4. 全文索引缺少搜索提示模塊，全文索引僅僅是完成搜索部分，關於搜索提示卻需要開發者自己去架構實現相應的功能，這增加了開發者的工作量。
上面的四點問題中，在討論完下一節《4. 如何查看自己的數據都被分解成了那些關鍵字》后，筆者會解決上面的局限性問題，以及提供一些合理的建議。
3. 如何查看自己的數據都被分解成了那些關鍵詞
當我們建立全文索引時，首先需要給全文索引指定一個語言編號，然后全文索引會根據不同的語言編號使用不同的語言分割器，不同的分割器會分割出不同的關鍵詞列表。當使用全文索引查詢數據時，就會匹配分割得到的關鍵詞列表。
查看所有注冊了的詞語分割器列表
EXEC sp_help_fulltext_system_components 'wordbreaker';
查看所有支持的語言列表
select * from sys.fulltext_languages
使用dm_fts_parser分解語句獲得關鍵詞列表
-- 分解語句：She catches a cat SELECT * FROM sys.dm_fts_parser ( '"She catches a cat"', --待分解的語句 1033, --語言編號, 1033代表English，語言編號信息可以通過查看sys.fulltext_languages表獲取 0, -- stoplist: 0表示使用默認的，NULL表示不使用。 0 -- accent_sensitivity，0表示insensitivity，1表示sensitivity ); --查看一個表被分解成的所有關鍵詞列表 SELECT * FROM sys.dm_fts_index_keywords_by_document( db_id('Test'), -- 數據庫對象ID object_id('dbo.Text_Test_Table') -- 表對象ID )
到這里，我們已經知道如何分解語句獲取關鍵詞列表。接下來我們將繼續優化上面的查詢案例，第一點是如何結合SOUNDEX和全文索引建立關鍵詞搜索糾錯機制，第二點是如何建立一個搜索提示功能。
當用戶搜索某關鍵詞語句時，如果有其它的關鍵詞和用戶搜索的關鍵詞發音是一樣的，那么就需要提示給用戶。就類似Google搜索這樣的提供功能。
當在Google搜索 she catsh a cat的時候，Google會提示是否是指 she catch a cat. 類似這樣的糾錯提示，我們可以通過下面這個T-SQL實現一個簡單的版本。
declare @searchTerms nvarchar(1000) = N'"she catsh a cat"'; select * from ( select display_term,SOUNDEX(display_term) as st_soundindex from sys.dm_fts_parser( @searchTerms, (select lcid from sys.fulltext_languages where [name] = 'British English'),--語言需要和Products表使用的語言保持一致 NULL, 0 )) st join (SELECT display_term,SOUNDEX(display_term) o_soundindex FROM sys.dm_fts_index_keywords_by_document(db_id('Test'), object_id('dbo.Products'))) ot on st.display_term != ot.display_term and st.st_soundindex = ot.o_soundindex;
效果圖：
通過上面的腳本對比，我們就可以查詢出catsh和catch是同音的，然后程序就可以拿到這個結果給用戶做糾錯提示了。
關於搜索提示這部分，非常遺憾，全文索引並未提供相關的功能。這部分需要程序開發自己來實現，這里筆者談一談自己的實現思路：
- 建立一張表單獨維護搜索提示詞（search_terms）
- 給search_terms表中插入一些預定義的搜索提示詞
- 用戶自己搜索的詞，也可以插入到search_terms表中。但是最終需要運維審核后，才可以顯示給前端的用戶搜索。
- 當用戶在搜索框輸入的時，動態加載search_terms表中的審核數據顯示到前端頁面。完成搜索提示功能。
到這里的，全文索引的主體知識點自己都講到了。全文索引就是一個特定語言的搜索功能（Language-Specific Search）,所以給自己的數據指定語言類型是非常重要的。全文索引的功能較LIKE的功能有所提升，但全文索引也不是萬能的（我們也不能期望全文索引把所有功能都完成），比如：
- 同義詞搜索，比如搜rat, 可以顯示mouse 或 rodent.
- 同義句的搜索，比如搜索rat is big, 可以顯示giant mouse monstor之類的。
- 搜索提示功能
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