现在的互联网上，很多网站都提供了全文搜索功能，浏览者可以通过输入关键字或者是短语来搜索特定的资料。在PHP+MySQL构架的网站中，通常的做法是通过SELECT查询的Like语句来进行搜索，这一办法存在搜索不够精确、以及效率非常低下的缺点。比如对一个有十几万条记录数据表的TEXT字段进行LIKE操作，可能会花费上近10秒钟左右，这对网站的浏览者来说是一个非常糟糕的使用体验。如何在海量的数据中能够快速的进行全文检索呢？MySQL提供了一个全文索引功能，也就是把字段设置上FULLTEXT索引属性，然后通过SELECT的MATCH AGAINST语句进行查找。
我们开发的一个纯英文站点TouchUs - The Global Yellow Pages & Business Directory（www.touchus.org）就是利用MySQL的这一功能，实现了对十多万条数据的平均全文检索时间小于0.5秒。但是在开发TouchUs的中文网站——城市黄页网时（www.city39.cn），碰到了新的问题。原来英文排版时词和词之间是通过空格区分的，FULLText可以完全支持，但是对中文或者是东亚文字就没有这么简单了，因为中文的词和词之间并没有明显的分隔，所以MySQL不支持中文字符的全文检索。
如何让MySQL也能支持中文的全文检索呢？偶然间产生了一个思路，那就是能不能在中文分词后，通过对中文进行编码转化成英文字符，这样就在中英文间建立一个特定的联系，然后再进行全文检索，这样不就实现了中文的全文索引了吗？经过试验，答案是肯定的。下面是在城市黄页网中实现的具体过程：
1. 建立一个单独的索引表，比如对应members表，我们建立一个members_index表。
用户信息表(members) 用户信息全文索引表(members_index)
User_id user_id
User_name index_intro
User_introduction
在members_index表的index_intro中加入fulltext索引。
2. 对用户信息表（members）的User_introduction字段内容进行中文分词处理
中文分词的处理过程，可以参考简易中文分词系统http://www.ftphp.com/scws/，在城市黄页网中，我们采用了scws的PHP扩展模块方式来实现中文分词。scws的php扩展模块安装非常简单，只需简单编译配置后即可使用。在具体的php代码中，我们写了如下的函数来实现分词后将分词结果用空格进行连接。
//中文分词函数
function str_fc($str) {
$so = scws_new();
$so->set_charset('utf8');
// 这里没有调用 set_dict 和 set_rule 系统会自动试调用 ini 中指定路径下的词典和规则文件
$so->send_text($str);
while ($tmp = $so->get_result())
{
foreach ( $tmp as $ss ){
$s = trim($ss[word]);
if ( $s )
$mystr .= trim($ss[word]) . " ";
//echo urlencode(trim($ss[word])) . " ";
}
}
return $mystr;
}
该函数返回就是用空格连接的分词结果。
3. 对分词结果进行编码，可以采用多种编码方式，比如base64编码、urlencode编码、汉字转拼音等，对gb2312甚至可以采用区位码编码方式。考虑到存储空间以及便利性，我们采用了PHP的urlencode编码方式。需要注意的是，在编码前，我们可以去掉重复的分词来节约存储空间，编码后要去掉编码结果中的%符号，因为urlencode采用RFC 1738进行编码，会产生很多%，而%在MySQL是通配符。下面是编码过程用到的PHP代码
| $data = str_fc($data); //中文分词 $data = array_filter(explode(" ",$data)); //删除数组空项 $data = array_flip(array_flip($data)); //删除重复项 //对分词结果进行urlcode编码 foreach ( $data as $ss ) { if (strlen($ss)>1 ) $data_code .= str_replace("%","",urlencode($ss)) . " "; } 这里的$data_code就是编码后的结果。把编码结果根据user_id存入用户信息全文索 引表(members_index) |
4. 在进行搜索处理时，首先对用户输入的关键字进行同样的分词编码处理，然后通过MySQL的SELECT的MATCH AGAINST语句进行全文快速检索，根据检索结的user_id即可调用用户信息表(members)中的原始数据进行显示，而没有必要进行一次解码重组。