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在MySQL的配置文件
mysqld
innodb_file_per_table
innodb_file_format = Barracuda
在修改表
就解决了
查看全文索引参数
SHOW VARIABLES LIKE 'ft%';
ngram全文解析器
ngram就是一段文字里面连续的n个字的序列。ngram全文解析器能够对文本进行分词，每个单词是连续的n个字的序列。例如，用ngram全文解析器对“生日快乐”进行分词:
n=1: '生', '日', '快', '乐'
n=2: '生日', '日快', '快乐'
n=3: '生日快', '日快乐'
n=4: '生日快乐'
MySQL 中使用全局变量ngram_token_size来配置ngram中n的大小，它的取值范围是1到10，默认值是2。通常ngram_token_size设置为要查询的单词的最小字数。如果需要搜索单字，就要把ngram_token_size设置为1。在默认值是2的情况下，搜索单字是得不到任何结果的。因为中文单词最少是两个汉字，推荐使用默认值2。
1、启动mysqld命令时
mysqld --ngram_token_size=2
2、修改MySQL配置文件
[mysqld]
ngram_token_size=2
配置一下mysql的配置文件
win mysql的配置文件是 my.ini
linux mysql 配置文件是 my.cnf
宝塔就不需要解释了，直接设置里面设置就行
配置文件（宝塔）：
[mysqld]
# 全文检索分词数
ft_min_word_len=1 #最小索引数
ngram_token_size=1 #解析器最小索引数
切记配置完需要重新启动mysql ，重新建立全文索引。否则不生效
使用navicat 工具：
解析器：ngram
必须添加，不然全文索引不生效
全文索引使用的sql 语句和模糊搜索不一样，它有专属语句：
MATCH （表字段：与索引吻合）
AGAINST(‘检索的字符串’)
SELECT * FROM cs_text where MATCH(title) AGAINST('广东');
全文检索模式
常用的全文检索模式有两种：
1、自然语言模式(NATURAL LANGUAGE MODE) ，
自然语言模式是MySQL 默认的全文检索模式。自然语言模式不能使用操作符，不能指定关键词必须出现或者必须不能出现等复杂查询。
2、BOOLEAN模式(BOOLEAN MODE)
BOOLEAN模式可以使用操作符，可以支持指定关键词必须出现或者必须不能出现或者关键词的权重高还是低等复杂查询。
示例
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('一路 一带' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
// 不指定模式，默认使用自然语言模式
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('一路 一带');
上面的示例返回结果会自动按照相关性排序，相关性高的在前面。相关性的值是一个非负浮点数，0表示无相关性。
// 获取相关性的值
SELECT id,title,
MATCH (title,body) AGAINST ('手机' IN NATURAL LANGUAGE MODE) AS score
FROM articles
ORDER BY score DESC;
// 获取匹配结果记录数
SELECT COUNT(*) FROM articles
WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('一路 一带' IN NATURAL LANGUAGE MODE);
可以使用BOOLEAN模式执行高级查询。
// 必须包含"腾讯"
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('+腾讯' IN BOOLEAN MODE);
// 必须包含"腾讯"，但是不能包含"通讯工具"
SELECT * FROM articles
WHERE MATCH (title,body)
AGAINST ('+腾讯 -通讯工具' IN BOOLEAN MODE);
下面的例子演示了BOOLEAN模式下运算符的使用方式：
'apple banana'
无操作符，表示或，要么包含apple，要么包含banana
'+apple +juice'
必须同时包含两个词
'+apple macintosh'
必须包含apple，但是如果也包含macintosh的话，相关性会更高。
'+apple -macintosh'
必须包含apple，同时不能包含macintosh。
'+apple ~macintosh'
必须包含apple，但是如果也包含macintosh的话，相关性要比不包含macintosh的记录低。
'+apple +(>juice <pie)'
查询必须包含apple和juice或者apple和pie的记录，但是apple juice的相关性要比apple pie高。
'apple*'
查询包含以apple开头的单词的记录，如apple、apples、applet。
'"some words"'
使用双引号把要搜素的词括起来，效果类似于like '%some words%'，
例如“some words of wisdom”会被匹配到，而“some noise words”就不会被匹配。
注意
请参考此链接，本人win10已经安装成功8.0.20版本
比如平时我需要定时恢复一些签到数据或者恢复一些心跳包数据，就可以利用mysql来定时处理数据库数据
检查mysql是否开启定时任务
show variables like '%event_scheduler%';set global event_scheduler =1（再使用show variables like '%sche%'; 可查看到为on）Navicat 建立定时任务
新建一个函数 ，取名为update_qiandao ,内容为 UPDATE week7_user SET isqiandao = 0
参照上图，新建一个事件 ，在定义里写 call update_qiandao() --也就是之前定义的函数
在“计划”选项卡中设置 执行时间，这里我选择的是每天。
SELECT
COLUMN_NAME 列名,
COLUMN_TYPE 数据类型,
COLUMN_KEY 主键,
COLUMN_COMMENT 注释
FROM
information_schema.`COLUMNS`
WHERE
TABLE_SCHEMA='face_recognition_test' #数据库名
AND
table_name='masses_face_database' #表
