在文本搜索、自然语言处理、智能推荐等场景中，「分词」 是一个基础但至关重要的技术点。无论是用数据库做模糊查询，还是构建搜索引擎，分词都是提高效率和准确度的核心手段。
🔍 一、什么是分词？
分词（Tokenization） 是指将一段连续的文本切分为有意义的「词语」或「短语」的过程。 它是 NLP（自然语言处理）和全文搜索的第一步。
举个例子：
原始文本：
“我爱自然语言处理”
分词结果（中文）：
我 / 爱 / 自然语言 / 处理
英文文本通常以空格分词，而中文、日文、韩文等语言需要使用特定算法来切割词边界。
🛠️ 二、为什么分词很重要？
在以下场景中都需要高质量的分词：
场景分词作用✅ 全文搜索提升检索准确率，支持模糊查询✅ 推荐系统理解用户搜索意图或商品名称✅ 智能问答理解提问背后的关键词✅ 文本分类提取核心词汇构建向量表示✅ 数据分析对用户输入进行关键词提取
🔍 三、常见分词方案对比
方案适用语言是否支持中文特点使用场景✅ MySQL FULLTEXT英文❌ 不支持中文内置分词器基于空格、标点英文搜索✅ MySQL FULLTEXT + ngram所有语言✅ 支持中文固定长度 n-gram 切词，能识别 N3-2016中文、混合语言搜索✅ Elasticsearch + ik_smart / ik_max_word所有语言✅ 强大中文支持支持最细粒度 & 智能分词搜索引擎✅ Lucene / Solr所有语言✅ 强大中文支持高级分词、多语言支持企业级搜索系统✅ Jieba 分词（Python）中文✅精度高，支持自定义词典NLP 开发、爬虫分析✅ HanLP、THULAC、NLPIR中文✅学术/工业级分词工具AI/NLP
📦 四、MySQL 中的分词方案
1. LIKE 查询（最基础）
SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '%分词%';
✅ 简单 ❌ 性能差、不支持分词、不适合大数据量
2. FULLTEXT（默认分词器）
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title);
SELECT * FROM articles WHERE MATCH(title) AGAINST('token' IN BOOLEAN MODE);
✅ 支持全文索引，适合英文 ❌ 不支持中文、符号（如 “N3-2016”）
3. FULLTEXT + ngram 分词器
ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title) WITH PARSER ngram;
✅ 支持中文、符号和短词搜索 ✅ 轻量级，适合小中型系统 ⚠️ 需 MySQL 5.7.6+（推荐 8.0+）
💡 五、如何选择分词方案？
应用场景推荐方案小型项目 / 中文搜索MySQL + ngram高性能全文搜索Elasticsearch + IK 分词器数据分析 / 自然语言处理Jieba、HanLP多语言搜索服务Lucene / Solr日志搜索、文档系统OpenSearch / ES
✅ 六、分词实践建议（Best Practices）
1. 明确使用目的
是为了搜索？还是为了 NLP？目标不同，分词策略也不同。
2. 中文必须用支持分词的工具
MySQL 默认不支持中文分词，必须使用 ngram 或换用专业搜索引擎。
3. 统一处理符号、大小写
对输入内容进行规范化（去除符号、统一大小写）可提升命中率。
4. 结合业务词库
例如：“N3-2016”、“语法7” 这类业务词汇可加入自定义词典（如在 Jieba、HanLP 中）。
5. 分词 + 索引结合使用
仅分词不够，必须结合索引使用才能实现高性能查询。
✍️ 七、小结
维度MySQL ngramElasticsearchJieba 分词中文支持✅✅✅安装复杂度简单中等简单精度一般高高可扩展性中强中搜索效率高极高中
👉 对于大多数中小项目，如果你不想引入 ES，MySQL + ngram 是轻量又高效的选择。
📚 延伸阅读
MySQL 官方文档：ngram 分词器
Elasticsearch 中文分词：IK Analyzer
Jieba 中文分词 GitHub