全文索引在 MySQL 中是一個FULLTEXT類型索引。FULLTEXT索引用於MyISAM表，可以在CREATE TABLE時或之後使用ALTER TABLE或CREATE INDEX在CHAR、VARCHAR或TEXT列上創建。對於大的數據庫，將數據裝載到一個沒有FULLTEXT索引的表中，然後再使用ALTER TABLE(或CREATE INDEX) 創建索引，這將是非常快的。將數據裝載到一個已經有FULLTEXT索引的表中，將是非常慢的。
全文搜索通過MATCH()函數完成。
MySQL> CREATE TABLE articles (
-> id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
-> title VARCHAR(200),
-> body TEXT,
-> FULLTEXT (title,body)
-> );
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
MySQL> INSERT INTO articles VALUES
-> (NULL,'MySQL Tutorial', 'DBMS stands for DataBase ...'),
-> (NULL,'How To Use MySQL EfficIEntly', 'After you went through a ...'),
-> (NULL,'Optimising MySQL','In this tutorial we will show ...'),
-> (NULL,'1001 MySQL Tricks','1. Never run MySQLd as root. 2. ...'),
-> (NULL,'MySQL vs. YourSQL', 'In the following database comparison ...'),
-> (NULL,'MySQL Security', 'When configured properly, MySQL ...');
Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0
MySQL> SELECT * FROM articles
-> WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title | body |
+----+-------------------+------------------------------------------+
| 5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)函數MATCH()對照一個文本集(包含在一個FULLTEXT索引中的一個或多個列的列集)執行一個自然語言搜索一個字符串。搜索字符串做為AGAINST()的參數被給定。搜索以忽略字母大小寫的方式執行。對於表中的每個記錄行，MATCH()返回一個相關性值。即，在搜索字符串與記錄行在MATCH()列表中指定的列的文本之間的相似性尺度。
當MATCH()被使用在一個WHERE子句中時 (參看上面的例子)，返回的記錄行被自動地以相關性從高到底的次序排序。相關性值是非負的浮點數字。零相關性意味著不相似。相關性的計算是基於：詞在記錄行中的數目、在行中唯一詞的數目、在集中詞的全部數目和包含一個特殊詞的文檔(記錄行)的數目。
它也可以執行一個邏輯模式的搜索。這在下面的章節中被描述。
前面的例子是函數MATCH()使用上的一些基本說明。記錄行以相似性遞減的順序返回。
下一個示例顯示如何檢索一個明確的相似性值。如果即沒有WHERE也沒有ORDER BY子句，返回行是不排序的。
MySQL> SELECT id,MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') FROM articles;
+----+-----------------------------------------+
| id | MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') |
+----+-----------------------------------------+
| 1 | 0.64840710366884 |
| 2 | 0 |
| 3 | 0.66266459031789 |
| 4 | 0 |
| 5 | 0 |
| 6 | 0 |
+----+-----------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)下面的示例更復雜一點。查詢返回相似性並依然以相似度遞減的次序返回記錄行。為了完成這個結果，你應該指定MATCH()兩次。這不會引起附加的開銷，因為 MySQL 優化器會注意到兩次同樣的MATCH()調用，並只調用一次全文搜索代碼。
MySQL> SELECT id, body, MATCH (title,body) AGAINST
-> ('Security implications of running MySQL as root') AS score
-> FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST
-> ('Security implications of running MySQL as root');
+----+-------------------------------------+-----------------+
| id | body | score |
+----+-------------------------------------+-----------------+
| 4 | 1. Never run MySQLd as root. 2. ... | 1.5055546709332 |
| 6 | When configured properly, MySQL ... | 1.31140957288 |
+----+-------------------------------------+-----------------+
2 rows in set (0.00 sec)MySQL 使用一個非常簡單的剖析器來將文本分隔成詞。一個“詞”是由文字、數據、“'”和“_”組成的任何字符序列。任何在 stopword 列表上出現的，或太短的(3 個字符或更少的)的 “Word” 將被忽略。
在集和查詢中的每個合適的詞根據其在集與查詢中的重要性衡量。這樣，一個出現在多個文檔中的詞將有較低的權重(可能甚至有一個零權重)，因為在這個特定的集中，它有較低的語義值。否則，如果詞是較少的，它將得到一個較高的權重。然後，詞的權重將被結合用於計算記錄行的相似性。
這樣一個技術工作可很好地工作與大的集(實際上，它會小心地與之諧調)。 對於非常小的表，詞分類不足以充份地反應它們的語義值，有時這個模式可能產生奇怪的結果。
mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('MySQL');
Empty set (0.00 sec)在上面的例子中，搜索詞MySQL卻沒有得到任何結果，因為這個詞在超過一半的記錄行中出現。同樣的，它被有效地處理為一個 stopWord (即，一個零語義值的詞)。這是最理想的行為 -- 一個自然語言的查詢不應該從一個 1GB 的表中返回每個次行(second row)。
匹配表中一半記錄行的詞很少可能找到相關文檔。實際上，它可能會發現許多不相關的文檔。我們都知道，當我們在互聯網上通過搜索引擎試圖搜索某些東西時，這會經常發生。因為這個原因，在這個特殊的數據集中，這樣的行被設置一個低的語義值。
到 4.0.1 時，MySQL 也可以使用IN BOOLEAN MODE修飾語來執行一個邏輯全文搜索。
MySQL> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body)
-> AGAINST ('+MySQL -YourSQL' IN BOOLEAN MODE);
+----+------------------------------+-------------------------------------+
| id | title | body |
+----+------------------------------+-------------------------------------+
| 1 | MySQL Tutorial | DBMS stands for DataBase ... |
| 2 | How To Use MySQL EfficIEntly | After you went through a ... |
| 3 | Optimising MySQL | In this tutorial we will show ... |
| 4 | 1001 MySQL Tricks | 1. Never run MySQLd as root. 2. ... |
| 6 | MySQL Security | When configured properly, MySQL ... |
+----+------------------------------+-------------------------------------+這個查詢返回所有包含詞MySQL的記錄行(注意： 50% 的阈值沒有使用)，但是它沒有包含詞YourSQL。注意，一個邏輯模式的搜索不會自動地以相似值的降序排序記錄行。你可以從上面的結果出看得出來，最高的相似值(包含MySQL兩次的那個) 最列在最後，而不是第一位。一個邏輯全文搜索即使在沒有一個FULLTEXT索引的情況下也可以工作，然而它慢些。
邏輯全文搜索支持下面的操作符：
+
一個領頭的加號表示，該詞必須出現在每個返回的記錄行中。
-
一個領頭的減號表示，該詞必須不出現在每個返回的記錄行中。
缺省的 (當既沒有加號也沒有負號被指定時)詞是隨意的，但是包含它的記錄行將被排列地更高一點。這個模仿沒有IN BOOLEAN MODE修飾詞的MATCH() ... AGAINST()的行為。
< >
這兩個操作符用於改變一個詞的相似性值的基值。<操作符減少基值，>操作符則增加它。參看下面的示例。
( )
圓括號用於對子表達式中的詞分組。
~
一個領頭的否定號的作用象一個否定操作符，引起行相似性的詞的基值為負的。它對標記一個噪聲詞很有用。一個包含這樣的詞的記錄將被排列得低一點，但是不會被完全的排除，因為這樣可以使用-操作符。
*
一個星號是截斷操作符。不想其它的操作符，它應該被追加到一個詞後，不加在前面。
"
短語，被包圍在雙引號"中，只匹配包含這個短語(字面上的，就好像被鍵入的)的記錄行。
這裡是一些示例：
apple banana
找至少包含上面詞中的一個的記錄行
+apple +juice
... 兩個詞均在被包含
+apple Macintosh
... 包含詞 “apple”，但是如果同時包含 “Macintosh”，它的排列將更高一些
+apple -Macintosh
... 包含 “apple” 但不包含 “Macintosh”
+apple +(>pIE <strudel)
... 包含 “apple” 和 “pie”，或者包含的是 “apple” 和 “strudel” (以任何次序)，但是 “apple pIE” 排列得比 “apple strudel” 要高一點
apple*
... 包含 “apple”，“apples”，“applesauce” 和 “applet”
"some Words"
... 可以包含 “some words of wisdom”，但不是 “some noise Words”
全文的限制
MATCH()函數的所有參數必須是從來自於同一張表的列，同時必須是同一個FULLTEXT索引中的一部分，除非MATCH()是IN BOOLEAN MODE的。
MATCH()列列表必須確切地匹配表的某一FULLTEXT索引中定義的列列表，除非MATCH()是IN BOOLEAN MODE的。
AGAINST()的參數必須是一個常量字符串。
微調 MySQL 全文搜索
不幸地，全文搜索仍然只有很少的用戶可調參數，雖然增加一些在 TODO 上排列很高。如果你有一個 MySQL 源碼發行，你可以發揮對全文搜索的更多控制。
注意，全文搜索為最佳的搜索效果，被仔細地調整了。修改默認值的行為，在大多數情況下，只會使搜索結果更糟。不要修改 MySQL 的源代碼，除非你知道你在做什麼！
被索引的詞的最小長度由 MySQL 變量ft_min_Word_len指定。
stopword 列表可以從ft_stopWord_file變量指定的文件中讀取。
50% 阈值選擇由所選擇的特殊的衡量模式確定。為了禁止它，修改`myisam/ftdefs.h'文件中下面的一行：
#define GWS_IN_USE GWS_PROB改為：
#define GWS_IN_USE GWS_FREQ然後重新編譯 MySQL。在這種情況下，不需要重建索引。注意：使用了這個，將嚴重地減少 MySQL 為MATCH()提供足夠的相似性值的能力。如果你確實需要搜索這樣的公共詞，最好使用IN BOOLEAN MODE的搜索代替，它不遵守 50% 的阈值。
有時，搜索引擎維護員希望更改使用於邏輯全文搜索的操作符。這些由變量ft_boolean_syntax定義。對於這些更改，要求你重建你的FULLTEXT索引，對於一個 MyISAM 表，最容易的重建索引文件的方式如下面的語句：
MySQL> REPAIR TABLE tbl_name QUICK;全文搜索 TODO
使所有對FULLTEXT索引的操作更快
鄰近(Proximity)操作符
對 "always-index Words" 的支持。他們可以是用戶希望視為一個詞處理的任意字符串，例如 "C++"、"AS/400"、"TCP/IP"，等等
支持在MERGE表中的全文搜索
對多字節字符的支持
依照數據的語言建立 stopWord 列表
Stemming (當然，依賴於數據的語言)
Generic user-suppliable UDF preparser.
使模式更加靈活 (通過為CREATE/ALTER TABLE中的FULLTEXT增加某些可調整參數)
