为什么 MySQL 倒排索引鲜为人用？
传统关系型数据库（如 MySQL 和 PostgreSQL）也提供了倒排索引，用于文本搜索，类似于 Elasticsearch 等专用搜索引擎。然而，尽管如此，业界普遍使用 Elasticsearch 而不是关系型数据库来实现搜索功能。
原因分析
虽然 MySQL 的倒排索引功能相对较新，但它并非毫无用武之地。事实上，在数据量较小的情况下，MySQL 的倒排索引可以提供可靠的搜索体验。然而，对于大型数据集或复杂搜索需求，它存在一些局限性：
- 语言支持有限：MySQL 的倒排索引主要针对英文分词，对中文、日文和韩文等其他语言的支持不足。
- 性能瓶颈：随着数据集的增长，MySQL 的倒排索引的性能可能会下降，特别是对于复杂查询。
- 查询复杂性：MySQL 的搜索查询语法不如 Elasticsearch 灵活且易用，搜索高级功能的实现需要较大的开发成本。
投入产出比低
主流搜索引擎（如 Elasticsearch）在文本搜索方面进行了高度优化，并提供了丰富的功能，如：
- 全面支持各种语言的分词和同义词处理。
- 实时索引和搜索功能，确保搜索结果始终是最新的。
- 强大的查询语言，支持复杂查询和聚合。
- 可扩展性和高可用性，满足大规模数据处理需求。
与 Elasticsearch 相比，MySQL 在文本搜索方面的投入产出比较低，特别是在大型数据集或复杂搜索需求的情况下。因此，大多数情况下，使用 Elasticsearch 作为专门的搜索解决方案更为可取。
