mysql的内置全文搜索在中文环境下表现不佳，主要因其分词机制不适应中文语言特性。1. 中文无空格分隔，而mysql默认分词器依赖空格和标点，无法正确识别中文词汇；2. 虽然ngram解析器可按固定长度切分中文文本，但会产生大量无意义词组，影响召回率和相关性；3. 缺乏语义理解、词性分析、新词发现等高级功能，搜索结果质量差；4. 无法支持同义词、近义词识别，难以满足高精度搜索需求。因此，在对中文搜索有较高要求的场景下，建议采用专业搜索引擎如elasticsearch或solr。
MySQL的内置全文搜索功能，尤其是在处理复杂、大规模或多语言的场景时，确实存在不少局限性。它更适合那些对搜索精度要求不高、数据量相对有限且以英文为主的简单文本匹配需求。当你的应用对搜索体验、性能或功能有更高要求时，通常就不建议继续使用它了。
解决方案
MySQL的全文搜索功能，无论是MyISAM还是InnoDB存储引擎提供的，其核心局限性体现在几个方面：
首先是分词与语言支持的不足。它默认的分词器主要基于空格和标点符号，对英文文本处理尚可，但面对中文、日文、韩文这类没有自然分隔符的语言，表现就非常糟糕了。虽然有ngram分词器可以应对中文，但它只是简单地按固定长度（比如两个字）切分，缺乏语义理解、词性分析、新词发现等高级功能，导致搜索结果的召回率低，相关性也差。说白了，很多时候搜出来的东西驴唇不对马嘴。
其次是功能上的相对简陋。MySQL的全文搜索不支持复杂的模糊匹配（比如通配符前缀搜索）、同义词扩展、拼写纠错、自定义权重、多字段组合权重等高级功能。你也很难实现像电商网站那样精准的商品筛选、排序，或者新闻聚合平台那种智能推荐。它能做的，基本就是“有没有这个词”的判断，再稍微给点相关度排序，但这个“相关度”的算法也比较基础。
再来就是性能与扩展性的瓶颈。对于千万级甚至上亿条记录的文本数据，MySQL全文索引的构建和更新速度会非常慢，而且在查询时，尤其是在高并发场景下，性能表现远不如专业的全文搜索引擎。它的扩展性也比较有限，难以像Elasticsearch或Solr那样轻松实现分布式部署和横向扩展，应对海量数据和高并发请求。我个人在项目中遇到过一个问题，就是当数据量达到几百万条后，每次重建全文索引都像一场灾难，耗时巨久，而且期间服务基本不可用。
最后，实时性也往往不尽如人意。虽然InnoDB的全文索引支持事务，索引更新相对实时，但与专业搜索引擎的近实时甚至实时索引更新能力相比，还是有差距的。对于需要频繁更新内容并要求搜索结果即时同步的应用，MySQL FTS可能会让你感到力不从心。
所以，当你遇到以下场景时，就真的不适合使用MySQL的全文搜索了：
- 需要处理中文、日文、韩文等非空格分隔语言的文本，且对搜索精度和相关性有高要求。
- 数据量巨大（例如超过百万级），且数据还在持续快速增长。
- 有高并发搜索请求的需求。
- 需要实现复杂的搜索逻辑，如模糊匹配、同义词、高级排序、分面搜索、聚合分析等。
- 对搜索结果的实时性有严格要求。
- 追求极致的搜索体验，希望提供类似Google、淘宝那样的智能搜索服务。
为什么MySQL的内置全文搜索在中文环境下表现不佳？
说实话，MySQL的内置全文搜索在中文环境下的表现，用“不佳”来形容都算客气了，很多时候简直是“灾难性”的。这主要源于中英文语言结构的根本差异，以及MySQL FTS设计之初对非西欧语言支持的欠考虑。
英文是基于单词的语言，词与词之间有空格作为天然的分隔符，这让MySQL默认的分词器（基于空格和标点符号）能很好地识别出独立的“词汇”。但中文不同，它是一种“字连字”的语言，词语之间没有空格。比如“工作流程”这四个字，它是一个词组，而不是“工”、“作”、“流”、“程”四个独立的字。如果简单地按字切分，那么用户搜索“工作流程”时，系统可能只匹配到“工作”或者“流程”，或者更糟糕的是，仅仅匹配到“工”和“作”，这显然不符合预期。
为了解决中文分词问题，MySQL引入了ngram全文解析器。这个解析器的工作方式是把文本内容按照固定长度（通常是2个字，也就是“二元分词”）进行切分。举个例子，“工作流程”会被切分成“工作”、“作流”、“流程”。看起来似乎解决了“没有空格”的问题，但实际上引入了更多的问题。
ngram切分出来的词组，很多都是没有实际意义的。比如“作流”，这在中文里根本不是一个词，用户也不会搜索这个。这导致了两个主要问题：一是噪音大，索引里充斥着大量无意义的词组，不仅占用存储空间，也可能导致不相关的结果被匹配到；二是召回率低，如果用户搜索的词语不是正好能被ngram精确切分出来，或者词语长度不匹配，就可能搜不到。例如，用户搜索“工作”，而文本里只有“工作流程”，如果ngram只切出“工作”、“作流”、“流程”，那么搜索“工作”可能就无法精准匹配到“工作流程”这个整体。
更深层次的原因是，ngram这种机械的分词方式，缺乏对中文语言的语义理解、词性分析、新词发现以及同义词/近义词识别等高级能力。专业的中文分词器，比如IK Analyzer、jieba分词等，它们会基于词典和统计模型来智能识别词语，甚至能识别出网络流行语、人名地名等新词。它们还能进行词性标注，区分“苹果”是水果还是公司名，从而在搜索时提供更精准的上下文匹配。MySQL的ngram在这方面几乎是空白。
所以，在我个人看来，如果你的应用场景涉及到中文搜索，并且对搜索质量有哪怕一点点要求，MySQL的内置全文搜索都显得非常鸡肋。你最终会发现，它的限制远大于它带来的便利，很多时候不如直接用LIKE %keyword%，或者干脆放弃MySQL FTS，转向专业的中文搜索引擎。
面对大规模数据量和高并发查询，MySQL全文搜索如何应对性能瓶颈？
说实话，MySQL的全文搜索在面对大规模数据量和高并发查询时，它不是“如何应对”，而是“根本无法有效应对”，或者说，它很快就会暴露出严重的性能瓶颈，让你不得不考虑其他方案。
首先是索引构建和更新的效率。当你的文本数据量达到百万甚至千万级别时，无论是首次构建全文索引，还是后续的增量更新，都会变得异常耗时。MyISAM存储引擎的全文索引在构建时会锁表，这意味着在索引构建期间，你的应用程序可能无法对该表进行读写操作，这在生产环境中是不可接受的。虽然InnoDB存储引擎的全文索引支持事务，可以在线构建和更新，但其内部机制依然会带来显著的I/O和CPU开销，尤其是在数据频繁变动的情况下，索引的维护成本会非常高。我记得以前做过一个项目，数据量到千万级别后，每次数据导入或更新，都会导致全文索引的同步延迟非常严重，用户根本搜不到最新发布的内容。
其次是查询性能的局限。尽管有全文索引，但在高并发的查询压力下，MySQL的全文搜索性能依然难以与专业搜索引擎匹敌。MySQL作为一个通用关系型数据库，其查询优化器和底层存储结构是为结构化数据查询优化的，而不是为复杂的文本搜索和排序优化的。当大量用户同时发起全文搜索请求时，数据库的CPU、内存和磁盘I/O会迅速成为瓶颈，导致查询响应时间变长，甚至服务崩溃。
再者是扩展性的短板。MySQL的扩展性通常通过读写分离、分库分表来实现。然而，对于全文搜索而言，这种传统的扩展方式并不能很好地解决问题。全文索引本身就是一张巨大的倒排索引表，如何将这个索引表进行有效的分片和分布式查询，MySQL并没有提供原生的、高效的解决方案。你很难将一个庞大的全文索引分散到多台服务器上，并实现统一的查询入口和结果合并。这意味着，当你的搜索需求增长时，MySQL FTS很难通过简单地增加服务器来提升性能。
所以，当你的应用面临以下情况时，MySQL的全文搜索几乎是无能为力的：
- 数据量持续爆炸式增长：例如用户生成内容（UGC）平台、日志系统等。
- 对搜索响应时间有严格要求：比如电商网站的商品搜索，用户期望毫秒级的响应。
- 需要支撑极高的并发搜索请求：比如热门新闻网站、社交媒体的搜索功能。
在这些场景下，继续依赖MySQL的全文搜索，最终只会导致系统性能瓶颈，用户体验下降，甚至系统宕机。这时候，你就必须考虑将搜索功能从MySQL中剥离出来，交给专门的搜索引擎服务来处理。
替代方案：当MySQL全文搜索不再适用时，我们有哪些更好的选择？
当MySQL的内置全文搜索功能无法满足你的需求，特别是面对中文、大规模数据、高并发或复杂搜索场景时，市面上有很多成熟且功能强大的替代方案。这些方案通常被称为“专业全文搜索引擎”或“信息检索系统”，它们在设计之初就是为了解决这些问题而生的。
1. Elasticsearch (ES) 或 apache Solr： 毫无疑问，这是目前最主流也是最推荐的两种选择。它们都是基于Apache lucene库构建的，拥有极其强大的全文搜索能力：
- 分布式和可扩展性： 它们天生就是为分布式环境设计的，可以轻松地将数据分散到多台服务器上，实现横向扩展，应对海量数据和高并发查询。
- 强大的分词器： 支持多种语言，特别是对中文有非常好的支持，可以集成如IK Analyzer、jieba等高质量的中文分词插件，确保搜索结果的精准性和相关性。
- 丰富的功能： 提供模糊搜索、短语搜索、同义词扩展、拼写纠错、自定义权重、聚合分析、分面搜索（Facet Search）、地理空间搜索等高级功能，能够构建非常复杂的搜索逻辑和用户体验。
- 近实时索引： 数据从数据库同步到ES/Solr后，几乎可以立即被搜索到，满足对实时性要求高的应用。
- 生态系统成熟： 拥有丰富的客户端库、可视化工具（如Kibana for ES）和活跃的社区支持。
我个人的经验是，几乎所有需要高级搜索功能、数据量稍大或并发量较高的项目，最终都会转向Elasticsearch。 虽然引入ES意味着你需要额外学习和维护一套系统，增加了运维成本，但它带来的搜索体验和系统稳定性提升是MySQL FTS无法比拟的。通常的做法是，MySQL仍然作为主数据存储，然后通过触发器、消息队列（如kafka、rabbitmq）或者定时任务，将需要搜索的数据同步到ES或Solr中。
2. sphinx 或 Manticore Search： 这是另外一类高性能的全文搜索引擎。Sphinx历史悠久，而Manticore Search是Sphinx的一个高性能分支，提供了更好的性能和一些新功能。
- 高性能： 以其卓越的查询性能和索引速度而闻名，尤其适合处理大规模、读多写少的场景。
- 资源占用低： 相对于ES/Solr，它们可能在某些场景下占用更少的系统资源。
- SQL兼容： 支持类似SQL的查询语法，对于熟悉SQL的开发者来说上手更快。
- 缺点： 社区活跃度不如ES/Solr，功能相对较少，配置和部署可能比ES/Solr更复杂一些。
如果你对性能有极致要求，且愿意投入精力进行配置优化，或者你的数据更新频率不高，Sphinx/Manticore Search是一个值得考虑的轻量级替代方案。
3. 云服务提供商的搜索服务： 如果你正在使用云计算平台，那么可以考虑利用云服务商提供的托管搜索服务，例如AWS的Amazon opensearch Service（原Elasticsearch Service）、azure Cognitive Search、Google Cloud Search等。
- 托管服务： 云服务商负责底层基础设施的维护、扩展和高可用性，大大降低了你的运维负担。
- 开箱即用： 通常提供API接口，集成方便快捷。
- 按需付费： 根据实际使用量付费，适合快速迭代和中小规模项目。
这些云服务本质上也是基于ES或其他开源搜索引擎构建的，但在便捷性和运维成本上更具优势。
总的来说，选择哪种替代方案，取决于你的具体需求：数据量大小、并发量、搜索功能复杂性、团队技术栈、运维能力以及成本预算。但无论如何，当你发现MySQL的全文搜索已经成为瓶颈时，是时候拥抱更专业的工具了。
