SQL Server 管理全文索引

全文索引不同于常见的聚集索引或非聚集索引，这些索引的内部实现是平衡树（B-Tree）结构，而全文索引在物理上是由一系列的内部表（Internal tables）构成的，这些内部表称作全文索引片段（Fragment），每一个索引片段也叫做一个倒转索引（Inverted index），也就是说，每一个倒转索引都是由一个内部表（Internal Table）实现的。

有一些好奇的朋友可能会发问：“为什么一个全文索引是由一系列的倒转索引构成的，而不是一个？为什么叫做倒转索引，把什么倒转了？”

当新建全文索引之后，全文索引只有一个索引片段（Fragment），索引片段中没有冗余的数据，从全文索引中执行contains命令时，只需要从这一个倒转索引中查找，返回结果即可。随着业务数据的更新，基础表（underlying table）的数据也会更新，这时，全文索引会创建新的倒转索引，但是，旧的数据没有被删除，这样会导致倒转索引的数量增加，也就是说，全文索引的片段增加，此时，全文索引就是由一系列的索引片段构成的。当全文索引的片段持续增多时，从全文索引中进行文本搜索需要查找更多的数据行，导致全文搜索的性能下降。在管理全文索引时，必须对索引片段进行重组（reorganize）或重建（rebuild），把已删除的数据从索引片段中物理删除，减少全文索引的片段数量，提高全文搜索的性能。

至于为什么称作倒转索引，这跟倒转索引存储的数据有关。

一，倒转索引的结构

为了便于描述，把全文索引中存储的一行数据叫做一个文档，每一个文档都使用唯一的文档ID（DocID）标识，这个DocID也就是在创建全文索引之前，必须创建的唯一索引键。

大家知道，全文索引中存储的不是整个文本，而是把文本分词之后，存储单个标记（Token）的信息，标记（Token）是分词，及其位置等信息的统称。在填充全文索引的时候，分词器（word breader）将字符串拆分成多个单词。如果单词是一个停用词（stopword），那么该分词被过滤掉，不会存储到倒转索引中，但是停用词的位置（position）会被考虑，一个分词在全文索引中的位置（Position）是该分词在源文本中的位置。简而言之，倒转索引中存储的数据是分词和DocID之间的映射。

由DocID来查询分词，是正向的；而由分词来定位DocID，是倒转的，这就是倒转索引名称的由来。

例如，一个基础表Document有两列，DocumentID和Title，在字段Title上创建全文索引：

全文引擎首先要对Title字段的文本进行分词，倒转索引中主要包含四个字段：

• Keyword字段：单个分词，从Title字段中抽取的一个标记（Token）。

• ColId字段：列序号，用于标记全文索引的列。

• DocId字段：文档ID，是8Byte的long类型，用于唯一标记当前的文档。如果唯一索引键是整数类型，那么DocID就是唯一索引键；如果唯一索引键不是整数类型，那么DocID经过中间的映射表、唯一映射到唯一索引键。因此，整数类型的唯一索引键能够优化全文查询的性能。

• Occurrence字段：分词的位置，或者叫做偏移量（Offset）。

• CreateTime字段：时间戳字段（timestamp ），用于记录倒转索引创建的时间。

例如，下图是Document表的索引片段Fragment1：

对于DocumentID=1的文档，分词器把Title字段拆分成5个分词，这5个分词分别是：Crank、Arm、and、Tire、Maintenance，出现的位置分别是1，2，3，4，5，由于分词and是一个停用词，过滤器会把分词and过滤掉，但是and分词的位置会计算在后续的分词上。因此，分词Tire的位置（Occurrence）是4，而不是3。

二，全文索引的拆分

全文索引通常会拆分成多个索引片段，一些索引片段可能包含新的数据，而一些索引片段可能包含已经被删除的数据。例如，如果有一个用户把DocumentID=3的文档的Title字段更新为Rear Reflector：

全文索引会新建一个索引片段Fragmeng2，如下图所示，

因此，如果有用户查询"Rear Reflector" ，DocID3将会被返回。每一个Fragment都会记录创建的时间，当相同的DocID出现在不同的索引片段中，创建时间晚的是最新的数据。索引片段的创建时间可以从系统视图：sys.fulltext_index_fragments 中查看。

三，全文索引片段的重组

当数据持续更新时，索引片段的数量也会持续增加，而全文查询必须首先搜索每一个索引片段，然后丢弃无用的老数据，这会导致全文查询的性能下降，必须减少索引片段的数量。由于每一个全文索引都属于一个全文目录（fulltext catalog），SQL Server使用TSQL 命令 ALTER FULLTEXT CATALOG  和REORGANIZE 选项对目录中的所有全文索引进行重组操作。

SQL Server使用master merge来重组全文索引，也就是说，把全文索引的各个索引片段归并到一个打的片段中，然后把废弃的文档从全文索引中删除，这样重组之后，全文索引中包含的都是纯净的数据：

在填充全文索引时，为了提高全文索引的填充速度，全文引擎使用Range来管理。Range是并行处理的进程，需要大量消耗CPU资源。batch是基础表（underlying table）的数据块，每个Range 都会产生多个batch，分batch处理数据能够提高全文索引填充（population）的速度。SQL Server 从基础表中读取数据产生batch，每个batch经过全文引擎的处理，会产生一个索引片段。在填充操作完成后，SQL Server 会进行一次Master Merge 操作，将索引片段归并到Master Fragment。

通过 sys.dm_fts_population_ranges 查看当前正在被处理的Ranges，每个Range都会分batch来处理。SQL Server 处理Batches的过程，可以通过 sys.dm_fts_outstanding_batches 来监控，其 crawl_memory_address column 指定其Parent Range。

全文索引的重组，可以设置调度程序（Schedule），通过Population Schedule tab，创建schedule和Job，按照schedule对全文索引进行重组（reorganize）：

四，配置全文索引的停用词

为了阻止全文索引把停用词填充到全文索引中，SQL Server允许用户自定义停用词列表，把常用词（这些词对查询没有任何帮助）添加到停用词列表中。在填充全文索引时，全文引擎会把停用词过滤掉，这意味着，全文查询不会搜索停用词，尽管全文索引会忽略停用词，但是，停用词的位置会被考虑进去，每个分词的位置是该分词在源文本中的偏移量。

通过 CREATE FULLTEXT STOPLIST (Transact-SQL) 创建停用词列表（StopLists），通过ALTER FULLTEXT STOPLIST (Transact-SQL) 向停用词列表中增加和删除停用词（Stopword），通过ALTER FULLTEXT INDEX (Transact-SQL) 更新全文索引引用的停用词列表，实例代码如下：

CREATE FULLTEXT STOPLIST stoplist_nameFROM SYSTEM STOPLIST;ALTER FULLTEXT STOPLIST stoplist_nameADD 'stopword' LANGUAGE language_term;ALTER FULLTEXT INDEX ON table_nameSET STOPLIST =stoplist_name[WITH NO POPULATION];

五，查看分词

分词是全文引擎的一项重要的功能，通过 sys.dm_fts_parser 可以分词器对文本分词之后的结果，这也可以用于查看contains 子句产生的分词：

sys.dm_fts_parser('query_string', lcid, stoplist_id, accent_sensitivity)

1，查看语句的分词

SELECT fp.keyword,    fp.group_id,    fp.phrase_id,    fp.occurrence,    fp.special_term,    fp.display_term,    case fp.expansion_type         when 0 then N'Single word case'        when 2 then N'Inflectional expansion'        when 4 then N'Thesaurus expansion/replacement'    end as expansion_type,    fp.source_termFROM sys.dm_fts_parser (' "The Microsoft business analysis" or "MS revenue" or "multi-million" ', 1033, 0, 0) as fp

2，查看contains 谓词如何解析 FORMSOF 子句

查看同源词，  'query_string' 的格式是： 'FORMSOF( INFLECTIONAL, query_term )'

SELECT fp.keyword,    fp.group_id,    fp.phrase_id,    fp.occurrence,    fp.special_term,    fp.display_term,    case fp.expansion_type         when 0 then N'Single word case'        when 2 then N'Inflectional expansion'        when 4 then N'Thesaurus expansion/replacement'    end as expansion_type,    fp.source_termFROM sys.dm_fts_parser ('FORMSOF(INFLECTIONAL,run ) ', 1033, 0, 0) as fp

查看同义词,  'query_string'  的格式是： 'FORMSOF( THESAURUS, query_term )'

SELECT fp.keyword,    fp.group_id,    fp.phrase_id,    fp.occurrence,    fp.special_term,    fp.display_term,    case fp.expansion_type         when 0 then N'Single word case'        when 2 then N'Inflectional expansion'        when 4 then N'Thesaurus expansion/replacement'    end as expansion_type,    fp.source_termFROM sys.dm_fts_parser ('FORMSOF(THESAURUS,run ) ', 1033, 0, 0) as fp

六，查看全文索引的元数据

1，查看数据库中的全文索引

select     object_name(i.object_id) as TableName,    i.unique_index_id,    i.fulltext_catalog_id,    c.name as fulltext_catalog_name,    i.is_enabled,    i.change_tracking_state_desc,    i.crawl_type_desc,    i.has_crawl_completed,    iif(i.has_crawl_completed=1,datediff(minute,i.crawl_start_date,i.crawl_end_date),0) as crawl_duration_minute,    i.crawl_start_date,    i.crawl_end_date,    i.incremental_timestamp,    i.stoplist_id,    i.data_space_id,    ds.name as data_space_Name,    ds.type_desc as data_sapce_typefrom  sys.fulltext_indexes iinner join sys.data_spaces ds     on i.data_space_id=ds.data_space_idinner join sys.fulltext_catalogs c    on i.fulltext_catalog_id=c.fulltext_catalog_id

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2，查看全文索引的所有分词

declare @db_id intdeclare @table_id int set @db_id=db_id()set @table_id=object_id(N'schema_name.table_name',N'U')select kw.keyword,    kw.display_term,    kw.column_id,    kw.document_countfrom sys.dm_fts_index_keywords(@db_id,@table_id) as kw

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3，查看单个文档的分词

declare @db_id intdeclare @table_id int set @db_id=db_id()set @table_id=object_id(N'meetup.Events',N'U')select kw.keyword,    kw.display_term,    kw.column_id,    kw.document_id,    kw.occurrence_countfrom sys.dm_fts_index_keywords_by_document(@db_id,@table_id) as kw

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4，查看全文索引的内部表（Internal Tables）

SELECT SCHEMA_NAME(itab.schema_id) AS [schema]    ,itab.name AS internal_table_name    ,typ.name AS column_data_type     ,col.name as column_name    ,col.column_id    ,OBJECT_NAME(itab.parent_object_id) as base_table_nameFROM sys.internal_tables AS itabINNER JOIN sys.columns AS col ON itab.object_id = col.object_idINNER JOIN sys.types AS typ ON typ.user_type_id = col.user_type_idwhere itab.internal_type_desc=N'FULLTEXT_COMP_FRAGMENT'ORDER BY itab.name, col.column_id;

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5，查看每一个倒转索引的大小和包含的数据行数

select object_name(table_id) as base_table_name,    object_name(fragment_object_id) as fragment_table_name,    fragment_id as Ordinal,    status,    data_size,    row_count,    [timestamp]from sys.fulltext_index_fragments

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字段 Status 表示索引片段的状态：

• 0 = Newly created and not yet used

• 1 = Being used for insert during fulltext index population or merge

• 4 = Closed. Ready for query

• 6 = Being used for merge input and ready for query

• 8 = Marked for deletion. Will not be used for query and merge source.

当状态值为4或6时，表示索引片段已经是全文索引的一部分，可以被查询，字段Timestamp表示该索引片段创建的时间戳，时间较晚的索引碎片中存储的是最新的数据，而时间较早的索引片段中存储的是被删除/淘汰的数据。在执行全文查询时，返回的结果中会丢弃被淘汰的数据。

6，查看全文索引填充的状态

通过sys.dm_fts_index_population 查看当前正在运行的填充，每一次填充都会分多个Ranges并行填充，每一个Range可以分多个Batch进行。

select ip.database_id,    object_name(ip.table_id,ip.database_id) as table_name,    c.name as catalog_name,    ip.population_type,ip.population_type_description,    ip.is_clustered_index_scan,    ip.range_count,    ip.completed_range_count,    ip.outstanding_batch_count,    ip.status,    ip.status_description,    pr.session_id as Range_SessionID,    pr.processed_row_count,    ob.batch_id    from sys.dm_fts_index_population ipleft join sys.fulltext_catalogs c    on ip.catalog_id=c.fulltext_catalog_idleft join sys.dm_fts_population_ranges pr    on ip.memory_address=pr.parent_memory_addressleft join sys.dm_fts_outstanding_batches ob     on pr.memory_address=ob.crawl_memory_addressorder by ob.batch_id

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