龚建华

（国防信息学院，武汉　430010）

Oracle数据库全文检索性能研究

龚建华

（国防信息学院，武汉430010）

随着全文检索应用场景越来越多，更加需要了解数据库全文检索的性能。介绍Oracle数据库全文检索的设置方法，然后加载测试数据，对全文检索和模糊查询的性能进行比对测试，最后对全文检索的查全能力和查询速度进行详细分析。

数据库；全文检索；模糊查询

0　引言

随着信息社会的不断发展，获取信息比过去任何时候都变得更加容易，人们在碰到疑难问题时会主动查询信息，查询信息的频率比过去高出了很多倍。生产生活中涌现的大量信息通常以文本形式呈现，很多信息还没有来得及结构化，或者这些根本没有必要进行结构化，导致目前从文本中查找信息是信息查询的主流形式。由于文本难以量化比对大小，因此与数量、日期类型的数据查询相比，文本的比对更复杂、更费时。

数据库全文检索是在数据表文本字段上建立全文索引，文本查询完全在索引上进行，毋庸置疑，建立全文索引可以提高文本数据查询的效率，但是查询效率到底能够提高多少，查询效率与哪些因素有关，这些都是需要深入研究的问题。本文以Oracle10g企业版10.2.0.1.0版为研究对象，对比研究Oracle数据库全文检索性能。

1　全文检索设置

1.1解锁CTXSYS用户

Oracle数据库建立全文检索在的工具包在CTXSYS模式中，安装数据库时，默认情况下CTXSYS用户是锁定的，在使用CTXSYS工具包之前，必须解锁CTXSYS用户，具体操作如下：

1.2CTX_DDL包授权

CTX_DDL包是设置全文索引的工具，因此在创建全文索引之前需要获得该包的执行权限，例如把该包的执行权限授予SCOTT用户，具体操作如下：

1.3创建中文分词名称

在Oracle数据库中，针对不同国家的语言提供了不同的分词器，常用的中文分词器主要有CHINESE_VGRAM_LEXER和 CHINESE_LEXER，其中CHINESE_LEXER是新的汉语分词器，支持中文和U-nicode字符集，该分词器最大的改进是能够认识大部分常用汉语词汇，因此能够更有效地分离词汇。这里选用CHINESE_LEXER分词器，使用该分词器之前，需要建一个分词器实体名，操作如下：

其中，CHINESE_LEXER是分词器，MY_CHI-NESE_LEXER是分词器实体名。

1.4创建全文索引

（1）创建数据表

在SCOTT模式下，创建一张用于存储大量文本的数据表，操作如下：

其中，TXT字段是clob类型，可以存储大量文本，单条记录可以高达4G容量，NAME用于文本来源的文件名称，ID只是一个编号。

（2）创建全文索引

Oracle数据的全文索引有 CONTEXT、CTXCAT、CTXRULE、CTXXPATH等四种类型，对DT表的TXT字段创建CONTEXT类型全文索引，操作如下：

create index IDX_DTTXT on SCOTT.DT（TXT）indextype is ctxsys.context parameters（'LEXER MY_CHINESE_LEXER'）；

执行这条命令即可创建全文索引，其中ctxsys.context是全文索引类型，'LEXER MY_CHINESE_LEXER'表示使用名称为MY_CHINESE_LEXER的分词器。

2　全文检索测试

由于全文检索是在全文索引的基础上做检索，从理论上讲应该比模糊查询直接针对文本做查询要快一些，下面通过对比分析研究全文检索的检索速度。

2.1给DT表加载测试数据

为了能够重现测试结论，这里选用中文版HTML格式JAVADOC系列文档作为测试数据，该JAVADOC文档集共有8964篇、约198M字节，是Java语言的编程指南，每篇文档包含中英文字符，可作为测试数据。

向Oracle数据库加载CLOB字段内容时，通常不能直接插入，而应该采用流的方式加入，所以这些测试数据需要编写程序加载到DT表中，具体操作略，数据加载完毕后，DT表所占表空间大小约550M字节。

2.2维护全文索引

每次更新DT表TXT字段的数据后，应当及时进行全文索引维护，即同步和优化，使全文索引与TXT字段的内容吻合，具体操作如下：

2.3全文检索与模糊查询对比测试

（1）查询工具与查询命令

使用PL/SQL Developer 9.0中文版为查询工具，使用下列语句来对比测试结果

模糊查询的语句为：

（2）查询方法

为提高对比分析的精确性，每次查询尽可能采用一致的环境，使用相同的查询工具，在相同的查询窗口，每次查询前等待CPU空闲。PL/SQL Developer 9.0设置为一次显示全部查询结果，操作系统中不额外运行其他应用程序，避免对系统资源的干扰。选用了“合成”、“网络”、“链接”等检索词。

（3）查询结果

全文检索和模糊查询对比测试的结果如表1所示。

表1　全文检索与模糊查询对比测试结果

表中：

记录数占比=查询结果记录数/DT 表总记录数（式1）

记录数互比=全文检索的结果记录数/模糊查询的结果记录数（式2）

查询速度互比=模糊查询的耗时/全文检索的耗时（式3）

耗时是查询过程所使用的时间，以秒为单位，来自PL/SQL Developer 9.0 给出的结果。

3　全文检索性能分析

（1）对测试数据本身的分析

测试选用JAVADOC文档集属于一个单一的专业领域，共有8964篇，占用550M左右表空间，有一定的规模，数据量对全文检索性能分析有意义。

测试中选择了7个检索词，这7个检索词的查询结果的记录数占比从0.007变化到0.975，覆盖范围比较广，检索词选取对全文检索分析有意义。

（2）查全能力分析

图1　全文检索记录数与模糊查询记录数

图2　全文检索记录数与模糊查询记录数互比

模糊是查询能够把满足条件的所有数据都查询出来，而全文检索由于可能存在分词不正确的原因，可能有少数满足条件的记录查询不到。从图1和图2可以看出，对相同表和相同的检索词，全文检索和模糊检索的结果基本相差很小，记录数互比最高到0.9998856，笔者推断，记录数互比很高的原因是我们使用专业文献作为测试数据集，并且使用专业词汇作为检索词。基本可以认为在专业领域全文检索可以查全所有结果。

（3）查询速度分析

图3　模糊查询耗时

从图3中可以看出，无论查询结果记录占比为多少，模糊查询的时间基本上是一个常数，在16秒左右。反过来说明，模糊查询的耗时与查询结果的数量没有关系。这个测试结论印证了模糊查询机制，模糊查询要将检索词与所有记录的TXT字段内容进行比对，对同一个表每个检索词比对记录数是相同的，在一篇文档内比对的方法也是相同的，所以每个检索词的查询耗时基本相同。

图4　全文检索耗时

从图4中可以看出，全文检索的耗时随着检索结果的增加线性增加，这与全文索引的存储机制有密切关系。如果有多篇文档包含同一个索引词，那么就会对这个索引词建立起这些文档的编号链表，包含同一个索引词的文档越多，链表就越长。全文检索就是找到索引词的链表，并解析链表把文档编号分析出来。因此当索引词的记录数越多时，链表就越长，耗时就越多，基本是一个线性递增的关系。

从图5中可以看出，查询结果记录数占比小于0.1时，全文检索与模糊查询的速度互比有几十倍甚至上百倍，全文检索的优势非常明显。当查询结果记录数占比大于0.4时，全文检索与模糊查询的速度互比小于5，最小只有2.426，全文检索的优势减弱。综合图3和图4可以看出，模糊查询的耗时与查询结果多少无关，基本是一个常数，而全文检索查询的结果记录越多耗时越长，这是查询结果越多时全文检索优势迅速下降的根本原因。虽然全文检索的优势已经不是十分明显，但是全文检索两倍以上的速度优势仍然有应用价值。

图5　全文检索与模糊查询的速度互比

［1］蒙辉，陈燕．Oracle Text技术在复杂结构数据库中的应用［J］.计算机技术与发展，2007，17（4）：38-44.

［2］葛振国，李建，何林糠等.基于Lucene的Oracle数据库全文检索.信息技术，2010（3）：156-158.

［3］杨宝峰.数据库全文检索技术.黑龙江科学信息，2007（5）45-45.

Research on the Performance of Oracle Full Text Retrieval

GONG Jian-hua
（PLA Academy of National Defense Information，Wuhan 430010）

With more and more applications in full text retrieval，understanding of the performance of database full-text retrieval is needed.Introduces the method of setting Oracle text，and then the loads test data，tests the performance of full-text retrieval and fuzzy query，analyses the search ability and speed of the full-text retrieval in details.

Database；Full Text Retrieval；Fuzzy Query

1007-1423（2016）27-0036-04DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2016.27.010

龚建华（1973-），男，湖北麻城人，副教授，硕士研究生，研究方向为信息系统设计与数据工程

2016-06-21

2016-09-20