在建站系统中实现关键词搜索统计，首要任务是构建合理的数据存储结构。通常需要创建搜索日志表，记录用户每次搜索的关键词、时间戳及关联属性。基础表结构可包含字段如`search_id`（主键）、`keyword`（关键词文本）、`search_count`（搜索次数）和`create_time`（搜索时间），例如：
sql
CREATE TABLE search_log (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
keyword VARCHAR(100) NOT NULL,
search_count INT DEFAULT 1,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
为提高统计效率，可通过组合索引优化高频查询字段。例如对`keyword`和`created_at`建立联合索引，避免全表扫描。若涉及百万级以上数据，建议采用水平分表策略，按时间范围（如按月）拆分日志表，减少单表数据量。
匹配方法选择
关键词匹配是统计的核心环节，需根据场景选择技术方案。对于精确匹配的短关键词，可使用`LIKE`配合通配符实现基础统计：
sql
SELECT COUNT AS total FROM search_log
WHERE keyword LIKE '%手机%';
当涉及多关键词并行匹配时，`REGEXP`正则表达式更高效。例如统计包含"5G"或"旗舰"的搜索记录，可通过替换分隔符构建匹配模式：
sql
SELECT keyword, COUNT AS count
FROM search_log
WHERE keyword REGEXP '5G|旗舰'
GROUP BY keyword;
对于全文检索场景（如长文本描述字段），建议启用MySQL的全文索引。通过`MATCH AGAINST`语法实现语义化匹配，并可通过`IN BOOLEAN MODE`模式支持"+"、"-"等高级运算符。需注意调整`ft_min_word_len`参数至1，确保短词能被索引。
统计维度设计
基础统计可通过聚合函数实现实时计算。例如按日统计Top10关键词：
sql
SELECT keyword, SUM(search_count) AS total
FROM search_log
WHERE created_at BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31'
GROUP BY keyword
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;
占比计算需结合子查询获取总量后求比例。以下语句计算"笔记本电脑"类目的搜索占比：
sql
SELECT
(SELECT SUM(search_count) FROM search_log WHERE keyword LIKE '%笔记本%') AS specific_count,
(SELECT SUM(search_count) FROM search_log) AS total_count,
ROUND((specific_count / total_count) 100, 2) AS percentage;
对于多维度交叉分析（如关键词与用户地域、设备的关联），可采用物化视图定期预计算。通过`CREATE TABLE ... SELECT`语句生成中间结果表，提升复杂查询响应速度。
性能优化策略
高频更新的日志表需平衡读写性能。建议采用内存表（MEMORY引擎）作为临时缓冲区，每小时批量写入InnoDB表。索引设计应遵循最左前缀原则，例如对`(keyword(20), created_at)`建立前缀索引，既可覆盖90%的查询场景，又能减少50%的索引存储空间。
大数据量下的统计查询容易触发慢日志告警。可通过分区表优化时间范围查询，例如按周分区：
sql
ALTER TABLE search_log PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at)) (
PARTITION p202505 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2025-06-01'))
);
对于实时性要求不高的占比报表，建议使用定时任务预计算。通过MySQL事件调度器每日凌晨生成统计快照，将计算压力转移至业务低峰期。
可视化集成方案
原始统计结果需通过可视化工具呈现趋势变化。可通过MySQL的JSON函数输出结构化数据：
sql
SELECT
JSON_OBJECT(
'date', DATE(created_at),
'count', SUM(search_count),
'keywords', JSON_ARRAYAGG(keyword)
) AS report
FROM search_log
GROUP BY DATE(created_at);
结合ECharts等前端库，可生成热力图展示24小时搜索高峰，或通过词云突出高频关键词。进阶方案可接入Elasticsearch实现实时分析，利用其倒排索引特性处理千万级关键词的关联统计。
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