我发现，当您针对另一个完整字符串搜索完整字符串时，Levenshtein距离可能很好，但是当您在字符串中查找关键字时，此方法不会返回（有时）所需的结果。此外，SOUNDEX函数不适用于英语以外的其他语言，因此非常有限。您可以通过LIKE摆脱困境，但这实际上是针对基本搜索的。您可能想研究其他搜索方法以实现所需的目标。例如：
您可以将Lucene用作项目的搜索基础。它以大多数主要的编程语言实现，并且非常快速且通用。该方法可能是最好的，因为它不仅搜索子字符串，而且搜索字母转置，前缀和后缀（全部组合）。但是，您需要保留一个单独的索引（尽管有时可以使用CRON从独立脚本中对其进行更新）。
或者，如果您需要MySQL解决方案，则全文功能相当不错，并且肯定比存储过程快。如果您的表不是MyISAM，则可以创建一个临时表，然后执行全文搜索：
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `tests`.`data_table` ( `id` int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `title` varchar(2000) CHARACTER SET latin1 NOT NULL, `description` text CHARACTER SET latin1 NOT NULL, PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin AUTO_INCREMENT=1 ;
如果您不想自己创建数据，请使用数据生成器生成一些随机数据…
注意
：列类型应该是
latin1_bin执行区分大小写的搜索，而不是使用时不区分大小写
latin1。对于Unipre字符串，我建议
utf8_bin区分大小写和
utf8_general_ci不区分大小写的搜索。
DROp TABLE IF EXISTS `tests`.`data_table_temp`;CREATE TEMPORARY TABLE `tests`.`data_table_temp` SELECT * FROM `tests`.`data_table`;ALTER TABLE `tests`.`data_table_temp` ENGINE = MYISAM;ALTER TABLE `tests`.`data_table_temp` ADD FULLTEXT `FTK_title_description` ( `title` , `description`);SELECt *, MATCH (`title`,`description`) AGAINST ('+so* +nullam lorem' IN BOOLEAN MODE) as `score` FROM `tests`.`data_table_temp` WHERe MATCH (`title`,`description`) AGAINST ('+so* +nullam lorem' IN BOOLEAN MODE) ORDER BY `score` DESC;DROP TABLE `tests`.`data_table_temp`;从MySQL API参考页面中了解更多信息
不利的一面是，它不会寻找字母转置或“相似的，听起来像”的单词。
更新
使用Lucene进行搜索，您只需要创建一个cron作业（所有Web主机都具有此“功能”），该作业将仅执行一个PHP脚本（例如，“ cd / path /
to / script; php searchindexer.php”
），将更新索引。原因是索引成千上万的“文档”（行，数据等）可能需要几秒钟，甚至几分钟，但这是为了确保所有搜索都尽可能快地执行。因此，您可能要创建要由服务器运行的延迟作业。可能是一整夜，或者在下一小时，这取决于您。PHP脚本应如下所示：
$indexer = Zend_Search_Lucene::create('/path/to/lucene/data');Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer::setDefault( // change this option for your need new Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer_Common_Utf8Num_CaseInsensitive());$rowSet = getDataRowSet(); // perform your SQL query to fetch whatever you need to indexforeach ($rowSet as $row) { $doc = new Zend_Search_Lucene_document(); $doc->addField(Zend_Search_Lucene_Field::text('field1', $row->field1, 'utf-8')) ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::text('field2', $row->field2, 'utf-8')) ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::unIndexed('somevalue', $someVariable)) ->addField(Zend_Search_Lucene_Field::unIndexed('someObj', serialize($obj), 'utf-8')) ; $indexer->adddocument($doc);}// ... you can get as many $rowSet as you want and create as many documents// as you wish... each document doesn't necessarily need the same fields...// Lucene is pretty flexible on this$indexer->optimize(); // do this every time you add more data to you indexer...$indexer->commit(); // finalize the process然后，这基本上就是您搜索（基本搜索）的方式：
$index = Zend_Search_Lucene::open('/path/to/lucene/data');// same search optionsZend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer::setDefault( new Zend_Search_Lucene_Analysis_Analyzer_Common_Utf8Num_CaseInsensitive());Zend_Search_Lucene_Search_QueryParser::setDefaultEncoding('utf-8');$query = 'php +field1:foo'; // search for the word 'php' in any field,// +search for 'foo' in field 'field1'$hits = $index->find($query);$numHits = count($hits);foreach ($hits as $hit) { $score = $hit->score; // the hit weight $field1 = $hit->field1; // etc.}这是Java，PHP和.Net中有关Lucene的绝佳网站。
总之， 每种搜索方法各有利弊：
- 您提到了Sphinx搜索，它看起来非常好，只要您可以在您的Web主机上运行守护进程即可。
- Zend Lucene需要执行cron作业才能重新索引数据库。尽管它对用户是完全透明的，但这意味着任何新数据（或已删除的数据！）并不总是与数据库中的数据同步，因此不会在用户搜索时立即显示。
- MySQL FULLTEXT搜索既好又快速，但不会给您前两个功能和灵活性。
如果我忘记/遗漏任何东西，请随时发表评论。
