Comment puis-je améliorer la fonctionnalité de recherche MySQL pour renvoyer des résultats triés par similarité ?

Améliorer la pertinence de la recherche MySQL : résultats triés par similarité

Objectif : Améliorer la recherche MySQL pour renvoyer des résultats classés par similarité avec un terme de recherche donné.

Défi : Créer un moteur de recherche qui identifie efficacement les chaînes similaires et classe les résultats par pertinence.

Solution :

1. Moteurs de recherche externes :

Considérez les moteurs de recherche externes offrant des fonctionnalités avancées :

• Sphinx : Un moteur de recherche rapide et flexible prenant en charge l'indexation en texte intégral.
• Lucene : Une puissante bibliothèque open source gérant la correspondance de sous-chaînes, la transposition de lettres et les recherches insensibles à la casse.

2. Indexation de texte intégral MySQL :

Utilisez l'indexation de texte intégral intégrée à MySQL pour une correspondance de chaîne efficace. Créez une table MYISAM temporaire (pour activer la recherche en texte intégral) :

<code class="language-sql">ALTER TABLE data_table_temp ADD FULLTEXT FTK_title_description (title, description);</code>

3. Requêtes optimisées :

Recherche en texte intégral :

Utilisez l'opérateur MATCH AGAINST avec le mode booléen pour les recherches basées sur la similarité :

<code class="language-sql">SELECT *, MATCH (title, description) AGAINST ('+so* +nullam lorem') AS score
FROM data_table_temp
WHERE MATCH (title, description) AGAINST ('+so* +nullam lorem')
ORDER BY score DESC;</code>

Distance de Levenshtein et LIKE :

Bien que la distance de Levenshtein ne soit pas idéale pour les matchs partiels et LIKE puisse manquer des cordes plus longues, elles peuvent convenir dans des cas spécifiques.

Autres considérations :

Maintenance de l'indice Lucene :

Planifiez des mises à jour régulières (par exemple, à l'aide d'une tâche cron) pour les index Lucene, car elles ne sont pas en temps réel.

Configuration de l'analyseur de recherche :

Choisissez un analyseur approprié pour affiner le comportement de recherche (sensibilité à la casse, prise en charge linguistique, suppression des mots vides).

Limites :

• L'indexation du texte intégral et Lucene peuvent ne pas gérer les transpositions de lettres ou les similitudes phonétiques.
• Les mises à jour programmées de l'index Lucene introduisent un retard dans la prise en compte des modifications de la base de données.

La solution optimale dépend de vos besoins spécifiques. Pesez soigneusement les avantages et les inconvénients de chaque approche avant de prendre une décision.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!