La recherche en texte intégral est effectuée par la fonction MATCH().

mysql> CREATE TABLE articles (
    ->   id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
    ->   title VARCHAR(200),
    ->   body TEXT,
    ->   FULLTEXT (title,body)
    -> );
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO articles VALUES
    -> (NULL,'MySQL Tutorial', 'DBMS stands for DataBase ...'),
    -> (NULL,'How To Use MySQL Efficiently', 'After you went through a ...'),
    -> (NULL,'Optimising MySQL','In this tutorial we will show ...'),
    -> (NULL,'1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
    -> (NULL,'MySQL vs. YourSQL', 'In the following database comparison ...'),
    -> (NULL,'MySQL Security', 'When configured properly, MySQL ...');
Query OK, 6 rows affected (0.00 sec)
Records: 6  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT * FROM articles
    ->          WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('database');
+----+-------------------+------------------------------------------+
| id | title             | body                                     |
+----+-------------------+------------------------------------------+
|  5 | MySQL vs. YourSQL | In the following database comparison ... |
|  1 | MySQL Tutorial    | DBMS stands for DataBase ...             |
+----+-------------------+------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

La fonction MATCH() effectue la recherche d'une chaîne de caractères dans une liste de textes (et dans un groupe d'une ou plusieurs colonnes utilisées pour l'index FULLTEXT). La chaîne recherchée est donnée en argument à AGAINST(). La recherche est sans distinguer les majuscules des minuscules. Pour chaque ligne de la table, MATCH() retourne une valeur de pertinence, qui est une mesure de la ressemblance entre le chaîne recherchée et le texte de la ligne dans le colonne donnée dans la liste de MATCH().

Quand MATCH() est utilisé comme condition de WHERE (voir l'exemple suivant) les lignes retournées sont automatiquement organisées avec la pertinence la plus élevé en premier. La pertinence est un nombre décimal positif. La pertinence de zéro signifie qu'il n'y a pas de similarité. La pertinence est calculé en fonction du nombre de mots dans la ligne, du nombre de mots uniques dans cette ligne, du nombre total de mots dans la liste, et du nombre de documents (lignes) qui contiennent un mot en particulier.

Pour les recherches en texte intégral et en langage naturel, la technique impose que les colonnes utilisées avec la fonction MATCH() doivent être les mêmes que les colonnes utilisées dans un index FULLTEXT. Dans la requête précédente, notez que les colonnes nommées dans la fonction MATCH() (title et body) sont les mêmes que celles de la définition de la table article et son index FULLTEXT. Si vous voulez rechercher le titre title ou le corps body séparément, vous devrez créer un index FULLTEXT pour chaque colonne.

Il est aussi possible d'exécuter une recherche en mode booléen. Ceci est décrit dans les sections Section 12.6.1, « Booléens de recherches en texte intégral » et Section 12.6.2, « Recherche en texte intégral avec extension de requête ».

L'exemple précédent est une illustration élémentaire qui montre comment on utilise la fonction MATCH(). Les lignes sont retournées par ordre décroissant de pertinence. L'exemple suivant montre comment récupérer la valeur de pertinence explicitement. Comme il n'y a pas de condition WHERE ni de condition ORDER BY les lignes retournées ne sont pas ordonnées.

mysql> SELECT id,MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') FROM articles;
+----+-----------------------------------------+
| id | MATCH (title,body) AGAINST ('Tutorial') |
+----+-----------------------------------------+
|  1 |                        0.64840710366884 |
|  2 |                                       0 |
|  3 |                        0.66266459031789 |
|  4 |                                       0 |
|  5 |                                       0 |
|  6 |                                       0 |
+----+-----------------------------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

L'exemple suivant est plus complexe. La requête retourne la valeur de pertinence et organise les lignes par ordre décroissant de pertinence. Pour obtenir ce résultat, il faut spécifier MATCH() deux fois. Cela ne cause pas de surcharge car l'optimiseur de MySQL remarquera que les deux appels à MATCH() sont identiques et appellent le code de recherche sur texte intégral une seule fois.

mysql> SELECT id, body, MATCH (title,body) AGAINST
    -> ('Security implications of running MySQL as root') AS score
    -> FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST
    -> ('Security implications of running MySQL as root');
+----+-------------------------------------+-----------------+
| id | body                                | score           |
+----+-------------------------------------+-----------------+
|  4 | 1. Never run mysqld as root. 2. ... | 1.5055546709332 |
|  6 | When configured properly, MySQL ... |   1.31140957288 |
+----+-------------------------------------+-----------------+
2 rows in set (0.00 sec)

MySQL utilise un filtre très simple pour séparer le texte en mots. Un "mot" est n'importe quelle chaîne de caractères constituée de lettres, chiffres, ‘'’ et ‘_’. Tout "mot" présent dans la liste des mots à ignorés ou qui est trop court (3 caractères ou moins) est ignoré.

La taille minimale des mots et la liste de mots à ignorer sont décrites dans la section Section 12.6.4, « Paramétrage précis de la recherche en text intégral de MySQL ».

Tous les mots corrects de la liste et de la requête sont pondérés en fonction de leur importance dans la liste ou la requête. De cette fa¸on, un mot présent dans de nombreuses lignes aura un poids faible (et peut être même un poids nul), car il a peu d'importance dans cette requête particulière. Au contraire, si le mot est rare, il recevra un poids fort. Le poids des mots sont alors rassemblés pour calculer la pertinence de la ligne.

Une telle technique fonctionne plus efficacement sur de grands volumes de données (en fait, elle est optimisée pour cela). Avec les toutes petites tables, la distribution des mots ne reflète par correctement leur valeur sémantique et ce modèle peut parfois produire des résultats étranges.

mysql> SELECT * FROM articles WHERE MATCH (title,body) AGAINST ('MySQL');
Empty set (0.00 sec)

La recherche du mot MySQL ne donne aucun résultat dans l'exemple précédent, car il est présent dans plus de la moitié des lignes. Ainsi, il est considéré comme un mot à ignorer (un mot avec une valeur sémantique nulle). C'est le comportement le plus optimal : un langage de requêtes ne doit pas retourner chaque ligne d'une table de 1 Go.

Un mot qui est trouvé dans la moitié des enregistrements d'une table n'est pas efficace pour trouver les document appropriés. En fait, il trouvera sûrement beaucoup de documents inappropriés à la recherche. On sait tous que cela arrive souvent lorsqu'on recherche quelque chose sur internet en utilisant un moteur de recherche. C'est en suivant ce raisonnement que ces lignes se sont vues attribuer une valeur sémantique très basse dans ce cas particulier.

Le seuil de 50% a un impact significatif lorsque vous commencez à comprendre comment fonctionne l'index : si vous créez une table et insérez une ou deux lignes, chaque mot apparaîtra dans 50% des lignes. Résultat, la recherche ne trouvera rien. Assurez-vous d'insérer au moins trois lignes, et même plus.