DatenbankMySQL-TutorialWie kann ich mit unterschiedlichen Techniken ähnliche Suchergebnisse finden und einordnen?Wie kann ich mit unterschiedlichen Techniken ähnliche Suchergebnisse finden und einordnen?
Ähnliche Ergebnisse finden und nach Ähnlichkeit sortieren
Einführung
Ähnliche Ergebnisse zu finden und sie nach ihrer Ähnlichkeit zu sortieren, ist eine Schlüsselaufgabe in vielen Anwendungen, bei denen es um Suchen und Abrufen geht. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken zum Erreichen dieses Ziels untersucht, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Suchmaschinen und der Volltextindizierung liegt.
Verwenden Sie eine Suchmaschine
Sphinx-Suchmaschine
Sphinx ist eine leistungsstarke Open-Source-Suchmaschine, die sich hervorragend für die Suche nach MySQL-Daten eignet. Um die Ergebnisse zu verbessern, bietet Sphinx die folgenden Funktionen:
- Stemming: Extrahiert die Stammform eines Wortes, um ähnliche Suchanfragen zu erfüllen.
- Morphologische Analyse: Analysieren Sie Wörter, um Variationen und Synonyme zu finden.
- Nähesuche: Rangt Ergebnisse basierend auf der Entfernung zwischen Suchbegriffen.
Lucene Engine
Lucene ist eine weitere beliebte Suchmaschinenbibliothek, die häufig in PHP-Anwendungen verwendet wird. Es bietet die folgenden Funktionen:
- Wortvektor: speichert die Häufigkeit und Position von Wörtern in einem Dokument und ermöglicht so genauere Ähnlichkeitsberechnungen.
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Bewertet die Bedeutung von Begriffen in Dokumenten und Abfragen, um die Suchrelevanz zu verbessern.
- Fuzzy-Suche: Erlaubt Tippfehler und Wortvariationen während der Suche.
Volltextindex
Der Volltextindex von MySQL ist eine integrierte Funktion, die die Suche in großen Textspalten unterstützt. So optimieren Sie Ähnlichkeitssuchen:
- Groß-/Kleinschreibung wird nicht berücksichtigt: Führen Sie eine Suche ohne Berücksichtigung der Groß-/Kleinschreibung mit dem Zeichensatz latin1_bin oder utf8_bin durch.
- MySQL-Suchfunktionen: Verwenden Sie Funktionen wie MATCH() AGAINST(), um Dokumente basierend auf Schlüsselwortübereinstimmungen zu bewerten.
Nachteile bestehender Methoden
- Lewenstein-Abstand: ist nicht für Teilstring-Suchen geeignet, da er den Bearbeitungsabstand zwischen ganzen Strings misst.
- LIKE: Gibt die besten Ergebnisse für exakte Übereinstimmungen zurück, liefert jedoch bei langen Abfragen mit Variationen keine gute Leistung.
MySQL-Lösung
Für eine reine MySQL-Lösung erstellen Sie eine temporäre Tabelle mit der MyISAM-Engine, fügen Sie einen Volltextindex hinzu und führen Sie die Suche mit MATCH() AGAINST() durch. Dieser Ansatz gewährleistet eine schnelle Suchleistung, weist jedoch Einschränkungen bei der Erkennung von Buchstabentranspositionen oder Wörtern mit ähnlichen Lauten auf.
Lucene-Lösung
Die Verwendung von Lucene erfordert einen externen Indexierungsprozess. Dazu muss ein Cronjob eingerichtet werden, um den Index regelmäßig zu aktualisieren. Es bietet jedoch leistungsstärkere Funktionen, darunter:
- Buchstabentranspositionssuche: Suche nach Wörtern mit Buchstabentransposition.
- „Ähnlich klingende“ Suche: Finden Sie Wörter, die dem Suchbegriff ähnlich klingen.
Fazit
Die Wahl des besten Weges, um ähnliche Ergebnisse zu erzielen, hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Anwendung ab. Sphinx und Lucene bieten leistungsstarke Suchfunktionen, während die Volltextindizierung von MySQL eine solide Alternative für kleinere Datensätze oder einfachere Anwendungsfälle darstellt.
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