例子描述：

搜索和“buying a home”相关的书。

数据库中有一个Book表，存在下图9条记录

（图一 与”buying a home"相关的book name 6条）

（图二 与"buying a home"不相关的book name 3条）

 

当我们在输入框输入buying a home的时候，期望结果是搜出图一中的6条数据。以下使用SQL进行查询测试。

 

1，使用 = 匹配

 

SELECT * FROM Books

        WHERE Name = 'buying new home';

 

无查询结果

 

SELECT * FROM Books

        WHERE Name = 'buying a new home';

 

查到一条记录

 

2， 使用like进行模糊匹配，and连接的结果

 

SELECT * FROM Books

        WHERE Name LIKE '%buying%'

            AND Name LIKE '%a%'

            AND Name LIKE '%home%';

 

仍然只查询到了一条相关记录

 

3，使用like进行模糊匹配，or连接

 

SELECT * FROM Books

        WHERE Name LIKE ‘%buying%’

               OR Name LIKE ‘%a%’

               OR Name LIKE ‘%home%’;

 

显然很多不相关的book被查询了出来

使用传统的关系型数据库进行查询，我们发现主要存在以下问题：

 

1，只能够进行子字符串的匹配查询。如上例中，只能对查询词分开来进行匹配查询，如果使用“=”进行匹配很多相关的文档没有被检索出来。

 

2，无法区分语言学上的变化。这里指buy到buying的变化（中文不存在这种问题）。

 

3，同义词无法区分。buying和purchasing都有购买的意思，但是数据库的匹配查询无法认为他们是一样的。

 

4，不重要的词仍然被作为查询条件进行查询。这里指查询 a 也作为了一个条件。同理中文查询中“的”这种无意义的词在查询时也不应包含。

 

5，没有相关性的排序。从上图的查询结果看，不相关的内容却被排到了前面。这个顺序依赖于数据库的内部顺序。

 

当这个表的数据逐渐变大的时候，like查询的匹配会非常慢，即使在有索引的情况下。况且关系型数据库也不应该对文本字段进行索引（感兴趣的同学可以了解一下数据库的索引创建过程）。

 

根据以上的实验得出结论：关系型数据库不适合全文检索。

 

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