如何优化结果量极大的MySQL/MyISAM全文搜索？

首先得戳破你遇到的核心痛点：MyISAM的全文索引和普通B-tree索引没法协同工作。当你同时用MATCH...AGAINST和date筛选时，MySQL会先执行全文搜索（硬扫200万条匹配YES的行），再去过滤日期条件——哪怕最终结果是0条，前面的全量扫描已经耗光了时间，这就是加了date筛选还是慢的原因。

下面给你几个落地性强的解决方案，按优先级排序：

1. 切换到InnoDB存储引擎 #

这是最省心的方案。InnoDB从MySQL 5.6开始支持全文索引，而且优化器能智能组合全文索引和普通索引（比如你date字段的B-tree索引）。针对你的例子，当执行SELECT count(*) FROM books WHERE date > "2019-09-23" AND MATCH(keywords) AGAINST ('+YES' IN BOOLEAN MODE)时，InnoDB会先通过date索引快速定位符合日期条件的行（如果没有直接返回0），再对这些行做全文搜索，彻底避免了高频词的全量扫描开销。

切换步骤很简单，记得先备份数据：

ALTER TABLE books ENGINE=InnoDB;

2. 对表按日期分区 #

如果暂时不想换引擎，可以试试MyISAM的分区功能，按date字段分区（比如按年月拆分）。这样查询时可以直接指定分区范围，MySQL只会扫描符合条件的分区，再在分区内执行全文搜索，大幅压缩扫描的数据量。

比如按年分区的示例：

ALTER TABLE books 
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(date)) (
    PARTITION p2019 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2020-01-01')),
    PARTITION p2020 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2021-01-01')),
    -- 根据你的数据范围继续添加后续分区
);

查询时显式指定分区，进一步缩小扫描范围：

SELECT count(*) FROM books PARTITION (p2020,p2021) 
WHERE date > "2019-09-23" AND MATCH(keywords) AGAINST ('+YES' IN BOOLEAN MODE);

3. 新增高频词汇总表 #

对于YES这类高频词，可以定期生成一个汇总表，记录每个日期区间内各高频词的出现数量。比如：

CREATE TABLE books_keyword_summary (
    keyword VARCHAR(255) NOT NULL,
    stat_date DATE NOT NULL,
    count INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (keyword, stat_date)
);

然后用定时任务（比如crontab+SQL脚本）每天跑统计：

REPLACE INTO books_keyword_summary 
SELECT 'YES', DATE(date), COUNT(*) 
FROM books 
WHERE MATCH(keywords) AGAINST ('+YES' IN BOOLEAN MODE)
GROUP BY DATE(date);

查询时先查汇总表，如果对应日期区间的count是0，直接返回0；否则再去主表查询，避免无效的全文扫描。

4. 迁移到专业全文搜索工具 #

如果数据量还在增长，或者需要更复杂的搜索能力（比如分词、权重排序），建议把数据同步到Elasticsearch这类工具。它天生支持多条件联合查询，处理高频词搜索的性能比MySQL原生全文索引好几个量级，还能支持更灵活的搜索规则。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者christianb35