版本：V1.0.0

全文索引

在 seekdb 中，全文索引可以应用于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 类型的列。此外，seekdb 允许在主表上建立多个全文索引，并且对于同一列也可以建立多个全文索引。

非分区表和分区表上有无主键都可以创建全文索引，创建全文索引限制如下：

全文索引仅支持应用于 CHAR、VARCHAR 和 TEXT 类型的列。
当前版本只支持创建局部（LOCAL）全文索引。
创建全文索引时不可以指定 UNIQUE 关键字。
如果要创建涉及多列的全文索引，则必须确保这些列具有相同的字符集。

通过使用这些语法和规则，seekdb 的全文索引功能提供了对文本数据的高效搜索和搜索能力。

DML 操作

对于已创建包含全文索引的表，支持 INSERT INTO ON DUPLICATE KEY、REPLACE INTO、多表的更新/删除、以及可更新视图等复杂 DML 操作。

示例如下：

INSERT INTO ON DUPLICATE KEY：

INSERT INTO articles VALUES ('seekdb', 'Fulltext search index support insert into on duplicate key')
    ON DUPLICATE KEY UPDATE title = 'seekdb';

REPLACE INTO：

REPLACE INTO articles(title, context) VALUES ('seekdb', 'Fulltext search index support replace');

多表的更新/删除。

创建表 tbl1。

CREATE TABLE tbl1 (a int PRIMARY KEY, b text, FULLTEXT INDEX(b));

创建表 tbl2。

CREATE TABLE tbl2 (a int PRIMARY KEY, b text);

多个表的更新（UPDATE）语句。

UPDATE tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a
    SET tbl1.b = 'dddd', tbl2.b = 'eeee';

UPDATE  tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a SET tbl1.b = 'dddd';

UPDATE tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a SET tbl2.b = tbl1.b;

多个表的删除（DELETE）语句。

DELETE tbl1, tbl2 FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a;

DELETE tbl1 FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a;

DELETE tbl1 FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a;

可更新视图 DML。

创建视图 fts_view。

CREATE VIEW fts_view AS SELECT * FROM tbl1;

INSERT 语句用于可更新视图。

INSERT INTO fts_view VALUES(3, 'cccc'), (4, 'dddd');

UPDATE 语句用于可更新视图。

UPDATE fts_view SET b = 'dddd';

UPDATE fts_view JOIN normal ON fts_view.a = tbl2.a
   SET fts_view.b = 'dddd', tbl2.b = 'eeee';

DELETE 语句用于可更新视图。

DELETE FROM fts_view WHERE b = 'dddd';

DELETE tbl1 FROM fts_view JOIN tbl1 ON fts_view.a = tbl1.a AND 1 = 0;

全文索引的分词器

seekdb 的全文索引功能支持多种内置分词器，帮助用户根据业务场景选择最优的文本分词策略。默认分词器为 Space分词器，其他分词器需通过WITH PARSER参数显式指定。

分词器列表：

Space 分词器
Basic English 分词器
IK 分词器
Ngram 分词器
jieba 分词器

配置方法示例：

在创建或修改表时，通过 CREATE TABLE/ALTER TABLE 语句在为表创建全文索引时，设置参数 WITH PARSER tokenizer_option，指定全文索引的分词器类型。更多分词器的属性参数设置参考创建索引。

CREATE TABLE tbl2(id INT, name VARCHAR(18), doc TEXT,
    FULLTEXT INDEX full_idx1_tbl2(name, doc)
      WITH PARSER NGRAM
      PARSER_PROPERTIES=(ngram_token_size=3));


-- 修改现有表的全文索引分词器  
ALTER TABLE tbl2(id INT, name VARCHAR(18), doc TEXT,
    FULLTEXT INDEX full_idx1_tbl2(name, doc)
      WITH PARSER NGRAM
      PARSER_PROPERTIES=(ngram_token_size=3));  -- Ngram示例  

Space 分词器（默认）

概念：

以空格、标点符号（如逗号、句号）或非字母数字字符（除下划线 _ 外）为分隔符拆分文本。
分词结果仅包含长度在 min_token_size（默认 3）到 max_token_size（默认 84）之间的有效词元。
中文字符被视为单个字符处理。

适用场景：

英文等以空格分隔的语言（如 “apple watch series 9”）。
中文以人工添加分隔符的场景（如 “南京长江大桥”）。

分词效果：

select tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见www.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM，一平方公里也很小 hello-word h_name", 'space');
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见www.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM，一平方公里也很小 hello-word h_name", 'space')   |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|［"详见www", "一平方公里也很小", "xxx", "南京市长江大桥有1千米长", "邮箱xx", "word", "hello”, "h_name"］             |
+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

示例说明：

空格、逗号、句号等符号作为分隔符，中文连续字符视为单词。

Basic English（Beng）分词器

概念：

与 Space 分词器类似，但不保留下划线 _，将其视为分隔符。
适用于英文短语分隔，但对无空格术语（如 “iPhone15”）切分效果有限。

适用场景：

英文文档的基础搜索（如日志、评论）。

分词效果：

select tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM, 一平方公里也很小 hello-word h_name", 'beng');
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM，邮箱xx@OB.COM, 一平方公里也很小 hello-word h_name", 'beng')                 |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|["详见www", "一平方公里也很小", "xxx", "南京市长江大桥有1千米长", "邮箱xx", "word", "hello", "name"]                              |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

示例说明：

下划线_被切分，与Space分词器的核心差异在于对_的处理。

Ngram 分词器

概念：

固定n值分词：默认 n=2，将连续非分隔符字符拆分为长度为 n 的子序列。
分隔符判定规则同 Space 分词器（保留 _ 和数字字母）。
不支持长度限制参数，输出所有可能的 n 长度词元。

适用场景：

短文本模糊匹配（如用户 ID、订单号）。
需要固定长度特征提取的场景（如密码策略分析）。

分词效果：

select tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM, 一平方公里也很小 hello-word h_name", 'ngram');
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM, 一平方公里也很小 hello-word h_name", 'ngram')                     |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|［"邮箱", "ww", "大桥", “ob", "me", "里也", "or", "_n", "千米", "很小", "米长", "ll", "箱x", "公里", "见w", "co", "也很", "1千", "京市", "lo", "江大", "el", "rd", "一平", "方公", "he", "am", "南京", "h_", "市长", "wo", "xx", "长江", "有1", "na", "详见", "平方", "om", "桥有"   |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

示例说明：

默认 n=2 时，输出所有连续2字符的词元，包括重叠部分。

Ngram2 分词器

概念：

支持动态n值范围：通过 min_ngram_size 和 max_ngram_size 参数设置词元长度范围。
适用于需要多长度词元覆盖的场景。

适用场景：同时需要多个固定长度词元的场景。

信息

用 ngram2 分词器时，需注意其内存占用较高，比如设置 min_ngram_size 和 max_ngram_size 参数范围较大时，会生成大量词元组合，可能导致资源消耗过大。

分词效果：

select tokenize("南京市长江大桥1千米", 'ngram2', '[{"additional_args":[{"min_ngram_size": 4},{"max_ngram_size": 6}]}]');
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥1千米", 'ngram2', '[{"additional_args":[{"min_ngram_size": 4},{"max_ngram_size": 6}]}]')                                                                                                              |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| ["长江大桥", "大桥1千", "江大桥1千", "市长江大桥", "京市长江", "江大桥1", "南京市长", "市长江大", "大桥1千米", "江大桥1千米", "市长江大桥1", "长江大桥1", "南京市长江", "桥1千米", "南京市长江大", "长江大桥1千", "京市长江大桥", "京市长江大"        |
+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

示例说明：

输出长度在4-6字符的所有连续子序列，且词元可重叠。

IK 分词器

概念：

基于开源工具 IK Analyzer 的中文分词器，支持两种模式：
- Smart 模式：优先输出长词，减少切分数量（如“南京市”不切分为“南京”“市”）。
- Max Word 模式：输出所有可能的短词（如“南京市”切分为“南京”“市”）。
自动识别英文单词、邮箱、URL（不含 ://）、IP 地址等格式。

适用场景：中文分词

业务场景：

电商商品描述搜索（如“华为Mate60”精准匹配）。
社交媒体内容分析（如用户评论的关键词提取）。
Smart 模式：会保证一个字符只会归属一个词汇，没有任何交叠，且保证组成单个词的长度尽可能长，组成的词汇尽可能少。会尝试将数词和量词组合起来，作为一个词汇输出。

select tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM 192.168.1.1 http://www.baidu.com hello-word hello_word", 'IK', '[{"additional_args":[{"ik_mode": "smart"}]}]');
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM 192.168.1.1 http://www.baidu.com hello-word hello_word", 'IK', '[{"additional_args":[{"ik_mode": "smart"}]}]')                                                                                                      |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|["邮箱", "hello_word", "192.168.1.1", "hello-word", "长江大桥", "www.baidu.com", "www.xxx.com", "xx@ob.com", "长", "http", "1千米", "详见", "南京市", "有"]                                                         |
+---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

max_word 模式：会把同一个字符包含到不同的分词中，尽可能多的提供可能的词汇。

select tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM", 'IK', '[{"additional_args":[{"ik_mode": "max_word"}]}]');
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| tokenize("南京市长江大桥有1千米长,详见WWW.XXX.COM, 邮箱xx@OB.COM", 'IK', '[{"additional_args":[{"ik_mode": "max_word"}]}]')                                                |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|["米", "长江大桥", "市长", "干", "南京市", "南京", "千米", "xx", "www.xxx.com", "长", "www", "xx@ob.com", "长江", "ob", "XXX", "com", "详见", "l", "有", "大桥", "邮箱"]       |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+

jieba 分词器

概念：基于 Python 生态开源工具 jieba 的分词器，支持精准、全模式及搜索引擎模式。

特点：

精准模式：严格按词典切分（如“不能”不切分为“不”“能”）。
全模式：列出所有可能的切分组合。
搜索引擎模式：平衡精准与召回率（如“南京市长江大桥”→“南京”“市长”“长江大桥”）。
支持自定义词典和新词发现，兼容多语言（中文、英文、日文等）。

适用场景：

医疗/科技领域术语分析（如“人工智能”精准切分）。
多语言混合文本处理（如中英混杂的社交媒体内容）。

jieba 分词器插件需要您自行安装，编译机安装步骤，详见分词器插件。

提示

当前分词器插件为实验特性，暂不建议在生产环境使用。

分词器选择策略

业务场景	推荐分词器	理由
英文商品标题搜索	Space 或 Basic English	简单高效，符合英文分词习惯。
中文商品描述搜索	IK 分词器	精准识别中文术语，支持自定义词典。
日志模糊匹配（如错误代码）	Ngram 分词器	无需词典，覆盖无空格文本的模糊查询需求。
科技论文关键词提取	jieba 分词器	支持新词发现与复杂模式切换。

全文索引

DML 操作

全文索引的分词器

Space 分词器（默认）

Basic English（Beng）分词器

Ngram 分词器

Ngram2 分词器

IK 分词器

jieba 分词器

分词器选择策略

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Contents

DML 操作​

全文索引的分词器​

Space 分词器（默认）​

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jieba 分词器​

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