下面假设有这样一个例子：在DataBase_name。dbo。Table_name中有一个名为Title(标题)和Contents(内容)的字段，现在需要查询在Title或者Contents中包括“qq”字符的所有记录。 面对这样的一个场景，我们通常都会写这样一个脚本：SELECT * FROM DataBase_name。
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dbo。Table_name WHERE Title LIKE '%qq%' OR Contents LIKE '%qq%'; 没错，这也是我第一个想到的方法。但是我们需要思考的是：随着时间的推移，数据会越来越大，那个时候我们该如何提高我们的性能?用户随时都有可能再添加对Remark(备注)字段进行查找，难道我们就应该不厌其烦地修改程序代码? 需要指出的是：面对这样的查询条件，即使Title和Contents上都有索引，我们也无法使用到索引，因为在 '%qq%'的“qq”前面使用了通配符，所以无法使用到索引;如果查询的条件是'qq%'，那到是可以利用上索引。
在许多数据库性能调优的文章上都说OR这个谓词可以使用SELECT UNION ALL SELECT这样的方式来提高性能，但是需要提醒大家的是：如果在一条记录中字段Title和Contents都同时存在“中国”字符的话，那么返回的结果就会出现两条相同的记录，如果你希望是唯一的记录，那么这个时候你就要注意了。
现在回到我们上面的问题，大概这个时候大家都应该想到了数据库的全文索引了。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引，由 Microsoft SQL Server 全文引擎 (MSFTESQL) 服务创建和维护。创建全文索引的过程与创建其他类型的索引的过程差别很大。
MSFTESQL 不是基于某一特定行中存储的值来构造 B 树结构，而是基于要索引的文本中的各个标记来创建倒排、堆积且压缩的索引结构。(摘自MSDN) 为什么说SQL Server 全文索引不是万能的?可能大家都怀疑我是不是标题党了，呵呵，马上就讲到，那就是这个全文索引能解决我们一开始提到的场景吗?回答是否定。
为什么呢?因为它的分词和倒排索引造成了对字符串“tqq。tencent。com”这样的内容进行‘“*qq*”’这样的条件查询，上面那条记录是不会被返回的。它的分词应该是正向最大值的分词方法，它没有对方向再进行一次分词和索引，索引无法查询到。这个可能会被大家所忽略掉的。
有两个全文索引是非常重要的，一个是如何字的文字，一个索引数据结构。分割方法基本上是一个二元分词法，最大匹配方法和统计方法。索引数据结构基本上是倒排索引结构。
字查询生成的索引大小的质量和准确性。在中文分词的发展，及早并经常使用的方法是一个二进制字的词汇，这种方法的基本原理是开展句子包含中国二元，没有一个字的意思，只是一个字的二进制索引。因此，该方法的分离的较大数目的话，在一个巨大的索引数，该查询将是无用的检索数据时，好处是简单的算法，将不会错过检索到的数据。后来发展的最大匹配的分割方法，其中分为子字的最大正向和反向的最大字。的原理和字典，生成公共字的字典，所分析句子的最大匹配字典中的字词的过程，因此，分割成有意义的词的句子链。正向最大匹配分词官员容易出错的部分决议字，如“珠宝和服装，”将要“和服”字分离。达梦数据库是用来改善逆向最大的分割方法，该方法是更积极的词的准确性提高。是最复杂的统计方法分割方法。使用隐马尔可夫链，这是一个字后，取决于前一个字的概率发生的概率的方法，最后一个单词出现所有的最大字的基础上的统计概率。这种新的名词和地名的识别方法是远高于最大匹配方法，文本的准确性随着样品的数量增加，分别。 / /两个元的分割方法和统计方法不依赖于词典中，最大匹配的图像分割方法是依赖于词典，字典的内容所决定的结构的词语是好还是坏。
全文索引被称为倒排索引，倒排索引，因为每个单词的索引条目，根据索引项查找包含单词文本。因此，索引的话，唯一的唱片公司是文本到很多的关系。的索引词排序，根据包含分类文本的字的字定位。
步骤1）阅读整个句子的变量str，请转到步骤2
步骤2）句末可变字读一个字，去第3步
步骤3）查找单词在字典中保存的话。如果有保存的字，则转到步骤4，否则转到步骤5）
步骤4）如果它是最大的字典中的字，或超过的最大数目字（确定为新词），除去尾部条款的话，返回到步骤2
步骤5）读字一个字前，形式新词，请转至步骤3）
词库和单词记忆的数据结构库字匹配算法
不停地使用这个词的内存层次结构
承担以下字典中的字：中国全国人民民主共和国
在存储器方式如下，其中每个方块代表一个字符，箭头指向的第一个字被安排在层中的
(1) 导入。
这个动作使用in命令完成，后面跟需要导入的文件名。
(2) 导出。
这个动作使用out命令完成，后面跟需要导出的文件名。
(3) 使用SQL语句导出。
这个动作使用queryout命令完成，它跟out类似，只是数据源不是表或视图名，而是SQL语句。
(4) 导出格式文件。
这个动作使用format命令完成，后而跟格式文件名。
建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。
分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。
二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。
全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。
步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2
步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3
步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5）
步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2
步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）
词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法
内存中单词采用层次结构保存
假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主
在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字
重庆分公司
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