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你有没有想过如何使用搜索功能在所有整站中实现！互联网博客和网站，大多数都采用MySQL数据库。MySQL提供了一个美妙的方式实施一个小的搜索引擎，在您的网站（全文检索）。所有您需要做的是拥有的MySQL 4.x及以上。MySQL提供全文检索功能，我们可以用它来 ??实现搜索功能。
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首先，让我们为我们的例子中设置一个示例表。我们将创建一个名为第一个表。
CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
);
在此表中还可以添加一些示例数据。执行后，插入查询。
INSERT INTO articles (title,body) VALUES
('MySQL Tutorial','DBMS stands for DataBase ...'),
('How To Use MySQL Well','After you went through a ...'),
('Optimizing MySQL','In this tutorial we will show ...'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL vs. YourSQL','In the following database comparison ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...');
一旦样本数据是准备好，我们可以开始我们的全文检索功能。
自然语言全文搜索
尝试我们的示例表上执行下面的SELECT查询。
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
你就能看到结果如下：
在下面的数据库比较5 MySQL与YourSQL的...
MySQL教程DBMS 1代表数据库...
我们在上面的SQL查询（标题，正文）反对（“数据库”）的比赛，选择所有的记录，列标题和正文进行全文搜索。
您可以修改该查询，并创建您自己的版本，以自己的数据库中执行全文搜索。
布尔全文搜索
它可能发生，你要指定某些关键字在您的搜索条件。此外，您可能要忽略某些关键字。布尔全文搜索可以用来执行这些要求的全文检索。
检查下面的SELECT查询。
SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);
如果您发现上述选择查询，我们增加了布尔MODE反对（）。这个查询将获取MySQL的关键字，但不YourSQL关键字的所有记录。请注意+和-我们以前指定的关键字！
在执行此功能，MySQL使用什么有时也被称为布尔逻辑作为暗示，其中：+代表与-代表不是[无操作员]暗示或
以下是几个例子布尔搜索条件。
“苹果香蕉
查找行至少包含两个词之一。
“+苹果+果汁”
寻找包含两个单词的行。
“+苹果Macintosh
查找行包含“苹果”，但排名的行，如果它们也包含“麦金塔”。
“+苹果Macintosh的”
查找行包含“苹果”这个词，而不是“麦金塔”。
'+苹果Macintosh的“
查找包含单词“苹果”的行，但如果该行也包含单词“麦金塔”，速度比如果行不低。这是“软”比“+苹果Macintosh电脑”，为“麦金塔”的存在，导致该行不能在所有返回的搜索。
'+苹果+（营业额馅饼）“
行包含“苹果”和“营业额”，或“苹果”和“馅饼”（任何顺序）的话，但排名“苹果的营业额”比“苹果馅饼“。
限制
支持全文检索的MyISAM表只。MySQL 4.1中，使用多个字符设置一个单一的表内的支持。然而，在一个FULLTEXT索引的所有列，必须使用相同的字符集和校对规则。MATCH（）列列表必须匹配完全在一些列清单表的FULLTEXT索引定义，除非这场比赛（）是在布尔模式。布尔模式搜索，可以做非索引列，虽然他们很可能是缓慢的。
谷歌的域名改了 而且这段代码是用谷歌在外网搜索，你自己的数据库应该做自己的搜索页面，建议使用一些建站系统来建立网站，好像有个叫深蓝的系统只要把接口弄好就可以使用了，不过是ASP.net的后台技术。
MySQL支持全文索引和搜索功能。在MySQL中可以在CHAR、VARCHAR或TEXT列使用FULLTETXT来创建全文索引。
FULLTEXT索引主要用MATCH()...AGAINST语法来实现搜索：
MySQL的全文搜索存在以下局限：
通常来说MySQL自带的全文搜索使用起来局限性比较大，性能和功能都不太成熟，主要适用于小项目，大项目还是建议使用elasticsearch来做全文搜索。
ElasticSearch是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据，以下简称ES。
Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件。Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。
Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据中心，再通过分词控制器去将对应的数据分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。
由于ES是基于RESTfull Web接口的，因此我们直接按照惯例传递JSON参数调用接口即可实现增删改查，并且不需要我们做额外的管理操作就可以直接索引文档，ES已经内置了所有的缺省操作，可以自动帮我们定义类型。
再次执行PUT，会对库中已有的id为1的数据进行覆盖，每修改一次_version字段的版本号就会加1。
默认搜索会返回前10个结果：
返回的几个关键词：
查询字符串搜索，可以像传递URL参数一样传递查询语句。
精确查询：
全文搜索：
以上两种方法都需要考虑数据更改后如何与ES进行同步。
MyISAM、InnoDB、Heap(Memory)、NDB
貌似一般都是使用 InnoDB的，
mysql的存储引擎包括：MyISAM、InnoDB、BDB、MEMORY、MERGE、EXAMPLE、NDBCluster、ARCHIVE、CSV、BLACKHOLE、FEDERATED等，其中InnoDB和BDB提供事务安全表，其他存储引擎都是非事务安全表。
最常使用的2种存储引擎:
1.Myisam是Mysql的默认存储引擎，当create创建新表时，未指定新表的存储引擎时，默认使用Myisam。每个MyISAM在磁盘上存储成三个文件。文件名都和表名相同，扩展名分别是.frm（存储表定义）、.MYD(MYData，存储数据)、.MYI(MYIndex，存储索引)。数据文件和索引文件可以放置在不同的目录，平均分布io，获得更快的速度。
2.InnoDB存储引擎提供了具有提交、回滚和崩溃恢复能力的事务安全。但是对比Myisam的存储引擎，InnoDB写的处理效率差一些并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
首先说说索引的 优点 ：最大的好处无疑就是提高查询效率。有的索引还能保证数据的唯一性，比如唯一索引。
而它的 坏处 也很明显：索引也是文件，我们在创建索引时，也会创建额外的文件，所以会占用一些硬盘空间。其次，索引也需要维护，我们在增加删除数据的时候，索引也需要去变化维护。当一个表的索引多了以后，资源消耗是很大的，所以必须结合实际业务再去确定给哪些列加索引。
再说说索引的基本结构。一说到这里肯定会脱口而出：B+树！了解B+树前先要了解二叉查找树和二叉平衡树。 二叉查找树 ：左节点比父节点小，右节点比父节点大，所以二叉查找树的中序遍历就是树的各个节点从小到大的排序。 二叉平衡树 ：左右子树高度差不能大于1。B+树就是结合了它们的特点，当然，不一定是二叉树。
为什么要有二叉查找树的特点？？ 因为查找效率快，二分查找在这种结构下，查找效率是很快的。 那为什么要有平衡树的特点呢？ 试想，如果不维护一颗树的平衡性，当插入一些数据后，树的形态有可能变得很极端，比如左子树一个数据没有，而全在右子树上，这种情况下，二分查找和遍历有什么区别呢？而就是因为这些特点需要去维护，所以就有了上面提到的缺点，当索引很多后，反而增加了系统的负担。
接着说B+树。 它的结构如下 ：
可以发现，叶子节点其实是一个 双向循环链表 ，这种结构的好处就是，在范围查询的时候，我只用找到一个数据，就可以直接返回剩余的数据了。比如找小于30的，只用找到30，其余的直接通过叶子节点间的指针就可以找到。再说说其他特点： 数据只存在于叶子节点 。当叶子节点满了，如果再添加数据，就会拆分叶子节点，父节点就多了个子节点。如果父节点的位置也满了，就会扩充高度，就是拆分父节点，如25 50 75拆分成：25为左子树，75为右子树，50变成新的头节点，此时B+树的高度变成了3。它们的扩充的规律如下表，Leaf Page是叶子节点，index Page是非叶子节点。
再说说B树 ，B树相比较B+树，它所有节点都存放数据，所以在查找数据时，B树有可能没到达叶子节点就结束了。再者，B树的叶子节点间不存在指针。
最后说说Hash索引 ，相较于B+树，Hash索引最大的优点就是查找数据快。但是Hash索引最大的问题就是不支持范围查询。试想，如果查询小于30的数据，hash函数是根据数据的值找到其对应的位置，谁又知道小于30的有哪几个数据。而B+树正好相反，范围查询是它的强项。
附录： Hash到底是啥？？ 哈希中文名散列，哈希只是它的音译。 为啥都说Hash快？？ 首先有一块哈希表（散列表），它的数据结构是个数组，一个任意长度的数据通过hash函数都可以变成一个固定长度的数据，叫hash值。然后通过hash值确定在数组中的位置，相同数据的hash值是相同的，所以我们存储一个数据以后，只需O(1)的时间复杂度就可以找到数据。 那hash函数又是啥？？ 算术运算或位运算，很多应用里都有hash函数，但实际运算过程大不一样。这是Java里String的hashCode方法：
publicint hashCode() {
}
还有一个问题，hash函数计算出来的hash值有可能存在碰撞，即两个不同的数据可能存在相同的hash值，在MySQL或其他的应用中，如Java的HashMap等，如果存在碰撞就会以当前数组位置为头节点，转变成一个链表。
说到这里也清楚了为啥Java中引用类型要同时重写hashCode和equals了。两个对象，实例就算一模一样，它们的hash值也不相等， 为啥不相等？？ 默认的Object的hashCode方法会根据对象来计算hash值的，实例相同，但它们还是两个不同的对象啊，所以我们重写hashCode时，最简单的方法就是调用Object的hashCode方法，然后传入该引用类型的属性，让hashCode方法只根据这几个属性来计算，那么实例相同的话，它们的hash值也会相等。等hashCode比较完后，如果相等再比较实例内容，也就是equals，确保不是hash碰撞。
索引的分类
如果我们指定了一个主键，那么这个主键就是主键索引。如果我们没有指定，Mysql就会自动找一个非空的唯一索引当主键。如果没有这种字段，Mysql就会创建一个大小为6字节的自增主键。如果有多个非空的唯一索引，那么就让第一个定义为唯一索引的字段当主键，注意，是第一个定义，而不是建表时出现在前面的。
对于辅助索引来说，它们的B+树结构稍微有点特殊，它们的叶子节点存储的是主键，而不是整个数据。所以在大部分情况下，使用辅助索引查找数据，需要二次查找。但并不是所有情况都需要二次查找。比如查找的数据正好就是当前索引字段的值，那么直接返回就行。这里提一句，B+树的key就是对应索引字段的内容。
而辅助索引又有一些分类：唯一索引：不能出现重复的值，也算一种约束。普通索引：可以重复、可以为空，一般就是查询时用到。前缀索引：只适用于字符串类型数据，对字符串前几个字符创建索引。全文索引：作用是检测大文本数据中某个关键字，这也是搜索引擎的一种技术。
注意，聚集索引、非聚集索引和前面几个索引的分类并不是一个层面上的。上面的几个分类是从索引的作用来分析的。聚集、非聚集索引是从索引文件上区分的。主键索引就属于聚集索引，即索引和数据存放在一起，叶子节点存放的就是数据。数据表的.idb文件就是存放该表的索引和数据。
辅助索引属于非聚集索引，说到这也就明白了。索引和数据不存放在一起的就是非聚集索引。在MYISAM引擎中，数据表的.MYI文件包含了表的索引， 该表的 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD文件的数据。
索引的几点使用经验
经常被查询的字段；经常作为条件查询的字段；经常用于外键连接或普通的连表查询时进行相等比较字段；不为null的字段；如果是多条件查询，最好创建联合索引，因为联合索引只有一个索引文件。
经常被更新的字段、不经常被查询的字段、存在相同功能的字段