模糊分词 的索引膨胀 "巨大" 大概是多大？

模糊分词索引的膨胀大小并不是一个固定值，它受到多种因素的影响，包括但不限于文本的特性（如重复度、词汇多样性）、分词策略、索引结构等。在数据库中，创建基于全文检索的模糊分词索引通常会导致索引比原始数据占用更多的存储空间，因为索引不仅需要存储每个关键词，还需要存储这些关键词对应的数据记录指针或者位置信息。

以你提供的场景为例，假设有一个表，其主键列的文本长度为32字节，原始数据大小为1GB。如果对该列创建一个模糊分词索引，我们可以进行一些粗略的估算：

1. 基础理解：首先，明确的是，直接将文本内容作为索引（例如B-Tree索引）与创建全文索引是不同的。对于模糊分词，我们更倾向于讨论的是全文索引，它允许对文本内容进行复杂的查询，比如包含某个词语的所有记录。

2. 索引膨胀因子：在实际应用中，索引的膨胀因子（即索引大小与原始数据大小的比例）可能从几倍到几十倍不等。这是因为每个单词都需要被索引，并且每个单词的索引项可能指向多个文档的位置，这增加了额外的存储开销。特别是对于中文，由于分词后得到的词汇数量通常多于英文，索引膨胀可能会更加显著。

3. 具体估算：没有具体的系统参数和配置，很难给出精确的数字。但如果我们假设平均每个字段分词后生成5个关键词（这个数值根据实际情况会有很大变化），并且每个关键词加上其对应的记录指针大约占用64字节（这是一个非常粗略的估计，实际可能更多或更少），那么理论上，每条记录的索引大小可能是32字节原文的数倍。考虑到索引还会有一些额外的管理开销，以及不是所有记录都一定会被索引（例如完全相同的文本只索引一次），最终的索引大小会远大于原始数据，但很难准确地说是“巨大”到多少GB，因为它依赖于上述假设的具体数值。

综上所述，没有具体实施环境下的详细数据和配置，无法提供一个确切的索引大小。在实际操作前，建议使用阿里云数据库产品（如RDS MySQL、PolarDB等）的实际测试环境进行小规模测试，观察创建全文索引后的实际存储占用情况，以便做出更合理的资源规划。同时，考虑使用阿里云数据库产品的优化功能和最佳实践来减少索引膨胀带来的影响。