oracle模糊查询很慢,采用全文索引解决模糊查询速度慢的问题

众所周知,使用 like 进行模糊查询速度极差,包括 like 'AAA%' ,like '%AAA',like '%AAA%',like '%A%A%'以及采用“_”进行单字符匹配的那些模糊查询。网上有很多文章讲到如何提高like查询,提到 like 'AAA%'能够使用到索引,而like '%AAA' ,使用创建反向函数的索引来提高查询效率。但一般情况下,是无法约定客户端采用哪种like查询,难道说把所有的这些情况都进行if判断吗?

为这个事情脑袋疼了无数次。最近,一客户“无理”要求对用户地址模糊查询速度太慢。在数十万的用户记录下查询,要求5秒之内必须查询到记录。

想破脑袋还是找不到方法。有同事找了本Lucene的书给我看,说是能解决。翻来覆去的看了2,3遍,始终想不出这玩意儿怎么用。

突然想到oracle也有全文索引一说,以前只是别人提起过这个词。与网上朋友一聊,说是似乎可以解决,但他忘了怎么用了。

半夜12点,赶紧爬起来,到google上查资料。还真有两下子,研究了几个小时,有所获。第二天白天没时间研究,晚上继续,最终把全文索引搞定,解决了模糊查询速度慢的问题,在数十万条用户数据中, 对用户地址进行模糊查询速度在2秒以内就能够查到。

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以下是创建全文索引的方法(网上有文章提到使用图形化界面,我用图形化界面创建全文索引,创建了一个晚上,第二天起床居然还没完。但用SQL命令15分钟左右就搞定):

对cmng_custominfo 表中的address字段做全文检索:

1,在oracle9201中需要创建一个分词的东西:

BEGIN

ctx_ddl.create_preference ('SMS_ADDRESS_LEXER', 'CHINESE_LEXER');

--ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer'); 不用

end;

2,创建全文检索:

CREATE INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS ON cmng_custominfo(address) INDEXTYPE IS CTXSYS.CONTEXT PARAMETERS ('LEXER SMS_ADDRESS_LEXER');

3,查询时候,使用:

select * from cmng_custominfo where contains (address, '金色新城')>1;

4,需要定期进行同步和优化:

同步:根据新增记录的文本内容更新全文搜索的索引。

begin

ctx_ddl.sync_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS');

end;

优化:根据被删除记录清除全文搜索索引中的垃圾

begin

ctx_ddl.optimize_index('INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS', 'FAST');

end;

5,采用job做步骤4中的工作:

1)该功能需要利用oracle的JOB功能来完成

因为oracle9I默认不启用JOB功能,所以首先需要增加ORACLE数据库实例的JOB配置参数:

job_queue_processes=5

重新启动oracle数据库服务和listener服务。

2)同步 和 优化

--同步 sync:

variable jobno number;

BEGIN

DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.sync_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'');', SYSDATE, 'SYSDATE + (1/24/4)');

commit;

END;

--优化

variable jobno number;

begin

DBMS_JOB.SUBMIT(:jobno,'ctx_ddl.optimize_index(''INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS'',''FULL'');', SYSDATE, 'SYSDATE + 1');

commit;

END;

其中, 第一个job的SYSDATE + (1/24/4)是指每隔15分钟同步一次,第二个job的SYSDATE + 1是每隔1天做一次全优化。具体的时间间隔,可以根据应用的需要而定

6,索引重建

重建索引会删除原来的索引,重新生成索引,需要较长的时间。

重建索引语法如下:

ALTER INDEX INX_CUSTOMINFO_ADDR_DOCS REBUILD;

据网上一些用家的体会,oracle重建索引的速度也是比较快的,有一用家这样描述:

Oracle 的全文检索建立和维护索引要比ms sql server都要快得多,笔者的65万记录的一个表建立索引只需要20分钟,同步一次只需要1分钟。

因此,也可以考虑用job的办法定期重建索引。

[@more@]

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