示例1

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的所有记录，并按照得分的大小排倒序

单词分量后面跟的参数含义如下

第一个参数表示这个单词分量的权值，这里为5000。

第二个参数表示这个单词分量在输入的被搜索的句子中的其实位置，如这里“北京”的位置为0，大学的起始位置为 2.

top 10 表示输出前10条匹配的记录

Score 为得分，这个是一个动态字段

示例2

搜索标题或内容中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的所有记录，并按照得分的大小排倒序

这里 title 字段后跟了一个参数2，这个参数表示 title 字段的权值为2，也就是说通过这种方法对字段设置权值。

between 0 to 9  表示输出 0 到 9 范围内的记录，这种方法可以用于分页。

示例3

搜索标题中 同时包含 “北京” “大学” 两个关键字的所有记录，并按照得分的大小排倒序

采用 Contains 搜索，可以进行精确匹配，这里我们发现采用 Contains 搜索出来的数据要比 Match 少很多。因为只有同时包含“北京” 和 “大学”两个单词，才会被输出出来。

示例4

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的，并且时间大于 2007 年 1月 1日 小于 2007 年8 月16 日的所有记录，并按照时间排倒序

示例5

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的，并且时间大于 2007 年 1月 1日 小于 2007 年8 月16 日的所有记录，并按照时间和得分同时排倒序

即先按时间排序，时间相同的记录，得分高的排前面。

基本查询

对单个字段按或方式匹配

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的所有记录，并按照得分的大小排倒序

SQL 语句：

select top 10 * from CNews where title match '北京^5000^0 大学^5000^2' order by score desc

单词分量后面跟的参数^5000^0 含义如下

第一个参数表示这个单词分量的权值，这里为5000。

第二个参数表示这个单词分量在输入的被搜索的句子中的其实位置，如这里“北京”的位置为0，大学的起始位置为 2.

top 10 表示输出前10条匹配的记录

Score 为得分，这个是一个动态字段。

结果:

对单个字段按与方式匹配

搜索标题包含 abc news to cut 这几个关键字中所有关键字的记录，并按匹配度排序

SQL 语句：

select top 10 Id, Title, Score from EnglishNews where title contains 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

order by score desc

采用 Contains 搜索，可以进行精确匹配，这里我们发现采用 Contains 搜索出来的数据要比 Match 少很多。因为只有

同时包含abc news to cut 这四个单词的记录才会被输出出来。

结果：

对单个字段按部分与，部分或方式匹配

上面的例子，由于  to 这个词太常见，我们希望匹配同时包含 abc news cut 这三个单词的记录，并且记录中如果包含 to ，

则得分比不包含to 的得分高。这种搜索方法已经很解决 google 或 baidu 的搜索方法了，google 中如果输入关键字中包含停用词，

对非停用词采用与的方式匹配，对停用词采用或的方式匹配，但如果记录中包含要匹配的停用词，则得分比不包含的要高。

SQL 语句：

select top 10 Id, Title, Score from EnglishNews where title contains 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7^1 cut^5000^9' order by score desc

这里我们看出，多出了一条记录，这条记录排在第三位，和前两条记录比起来，这条记录没有 to 这个单词。

to 这个单词分量后面跟的参数说明：

to^5000^7^1

前两个参数和其他单词的意思一样，一个为权重，一个为位置。

第三个参数为标志字段，1 表示可以为或。

结果：

对多个字段匹配并分页

搜索标题或内容中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的所有记录，并按照得分的大小排倒序

SQL 语句：

select between 0 to 9 * from CNews where title^2 match '北京^5000^0 大学^5000^2' or content match '北京^5000^0 大学^5000^2' order by score desc

这里 title 字段后跟了一个参数2，这个参数表示 title 字段的权值为2，也就是说通过这种方法对字段设置权值。

between 0 to 9  表示输出 0 到 9 范围内的记录，这种方法可以用于分页显示。

结果：

和Untokenized 类型字段组合查询

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的，并且时间大于 2007 年 1月 1日 小于 2007 年8 月16 日的所有记录，并按照时间排倒序

SQL 语句：

select top 10 * from CNews where title^2 match '北京^5000^0 大学^5000^2' and time > '2007-1-1' and
 time < '2007-8-16' order by time desc

结果：

按多字段排序

搜索标题中 包含 “北京” “大学” 两个关键字的，并且时间大于 2007 年 1月 1日 小于 2007 年8 月16 日的所有记录，并按照时间和得分同时排倒序

即先按时间排序，时间相同的记录，得分高的排前面。

SQL 语句：

select top 10 * from CNews where title^2 match '北京^5000^0 大学^5000^2' order by time desc, score desc

结果：

在搜索结果中查找

在 match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'  的结果中再查找包含 Staff 这个词的记录

SQL 语句：

select top 10 Id, Title, Score from EnglishNews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

and title contains 'Staff' order by score desc

结果：

搜索结果中不包含

在 match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'  的结果中再查找不含包含 Staff 这个词的记录

SQL 语句：

select top 10 Id, Title, Score from EnglishNews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

and  title not contains 'Staff' order by score desc

结果：

GROUP BY 功能

对单个字段 GROUP BY

搜索标题包含 abc news to cut 这几个关键字中任意一个关键字的记录，并按匹配度排序，同时按 GroupId 字段做统计，

输出记录最多的10个groupid

SQL 语句：

[GroupBy('Count', '*', 'GroupId', 10)]select top 10 Id, Title, Score from EnglishNews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

order by score desc

第一个参数表示采用什么统计函数，目前只支持 Count，以后还会增加 Sum, AVG 等等。

第二个参数为统计函数参数，填* ，相当于 count(*)

第三个参数为要统计的字段名，Group By 字段必须为 untokenized 类型索引字段且不能是字符串类型。
最后一个参数 10 是可选参数，表示返回前10个最多的分组统计结果，如果不填，返回所有分组统计结果。

这个语句执行后，会输出2个DataTable 第一个是 select 语句的结果集，第二个是group by 的结果集。也就是说在全文搜索时同时进行分组统计，

这样使用起来更方便，而且速度更快。

GroupBy 部分的伪SQL 语句是

select top 10 GroupId, count(*) as count from englishnews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

group by GroupId order by count desc

结果：

同时输出多个字段的Group by统计结果

很多应用，特别是电子商务类应用，查询时需要输出多个分类的统计结果，HubbleDotNet 可以在一次查询中同时输出多个分类的统计结果，极大的方便了这方面的应用。而且HubbleDotNet 的 GroupBy 功能是在底层进行统计的，比Lucene 的统计需要在结果输出后再通过程序进行过滤统计要简单快速很多。

[GroupBy('Count', '*', 'GroupId', 10)]
[GroupBy('Count', '*', 'SiteId', 10)]select top 10 Id, GroupId, SiteId, Title, Score from EnglishNews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

order by score desc

这个语句同时输出针对 GroupId 和SiteId 两个字段的统计结果。

对多字段组合进行Group by

本例对 GroupId 和 SiteId 的组合进行Group by

[GroupBy('Count', '*', 'GroupId,SiteId', 10)]select top 10 Id, GroupId, SiteId, Title, Score from EnglishNews where title match 'abc^5000^0 news^5000^3 to^5000^7 cut^5000^9'

order by score desc

上述语句可以针对多个字段进行分组统计。要注意的是多字段 GroupBy 时，多个字段的占用字节数总和不可以超过8字节。及最多2个int类型，

或者8个tinyint类型。

Group By Limit 设置

HubbleDotNet 的表属性中有一个 GroupByLimit 设置，这个设置的意思是在做Group by 时只针对前 GroupByLimit 条记录进行统计，如果查询的返回结果集的记录行数大于这个数值，则统计结果为约数，不是实数，在界面上应显示为 类似 (2500+) 这样的形式。这个设置的目的是提高分组统计的效率，默认为40000，如果觉得这个值比较小，可以调大。

多表联合查询功能

HubbleDotNet 提供类似 SQL Union 这样的多表联合查询的功能，用于分布式查询，异构表联合查询。

同构表联合查询

本例为两个相同结构的表联合查询

SQL 语句：

[UnionSelect]select top 10 title, content, score from EnglishNews where content match 'news' order by score desc;select top 10 title, content, score from News where content match 'news' order by score desc;

这个语句对EnglishNews 和 News 这个两个表联合查询匹配 News 这个词的记录，按匹配相关度排序，并返回前10条记录。

这里要注意的是：

• 联合查询的多条SQL语句必须有 top 或者 between 关键字来指明实际输出多少结果集。每条语句指定的结果集数量必须相当，

比如这里都指定为10。这里实际返回的结果集数量小于等于10，而不是小于等于20.

• 每条SQL语句的返回字段名必须相同

• 必须有order by 语句，指明按什么字段进行排序

• 联合查询的SQL 语句必须以分号“;” 分割

• 联合查询的SQL语句数量没有限制

查询后返回两个 DataTable ，第一个表是联合查询的结果集，第二个表是联合查询中各个语句实际匹配的记录数。这里News表匹配了9条记录

而EnglishNews 表匹配3896条记录。

结果：

异构表联合查询

很多网站的应用中，要全文查询的表不止一种，比如一个网站有博客，有新闻，这些表的字段名都不相同，如果我们希望通过一个统一的入口来查询所有博客和新闻的全文，过去的方法是把博客和新闻的数据整合到一个全文索引结构中，然后进行查询，这样做是对资源的严重浪费。HubbleDotNet 通过UnionSelect 功能，可以对这种异构表联合查询的需求进行支持，你可以通过SQL语句任意动态组合不同的异构数据表进行查询，而不需要重新建立索引。

SQL 语句：

[UnionSelect]select top 10 title, abstract as content, score from AllIndex where abstract contains '北京^5000^0 大学^5000^2' order by score desc;select top 10 title, content, score from News where content contains '北京^5000^0 大学^5000^2' order by score desc;

这个语句对AllIndex 和 News 这个两个表联合查询匹配 北京大学 这个词的记录，按匹配相关度排序，并返回前10条记录。

由于 AllIndex 和 News 表结构不同，AllIndex 中没有 content 字段，而是 abstract 字段，所以在这个联合查询语句中，我们将 abstract 字段通过 as 关键字改名为 content 字段输出，这样两个查询语句返回的字段名就相同了，就可以实现异构表的联合查询了。

结果：

采用UnionSelect 对海量数据分割为小表后联合查询

对于 5000万行以上的海量数据，可以通过分割为多个小表然后联合查询的方式来提高查询效率，由于UnionSelect 查询时，多条SQL语句是并行执行的，在多核计算机上，并行查询可以大大提高查询速度，海量数据分割后查询的速度也会比单个大表的查询速度要快。另外分割成小表还有一个好处是提高了索引和优化的效率，如果一个大表的索引文件大小为600G，那么每次优化都会生成一个600G这么大的索引文件，其耗时是巨大的。但如果分割为10个60G的表，则优化只要生成60G大小的索引文件，耗时要小10倍。而且很多应用是只有增量和删除，这种情况下很多历史表一旦生成就不需要再重新索引了，比如我们每天生成一个索引表，那么只要每天对当天的索引表索引就可以了，不需要将当天的索引和历史索引合并，这样索引的效率就大大提高了。

对于2000万行一下的数据，如果索引文件不是特别大，可以单表索引，联合查询对性能的提升有限