MySQL 全文検索: 関連性と列の優先順位付けの最適化
複数のテーブル列にわたって全文検索を実行する場合、多くの場合、関連性による結果。 MySQL の MATCH() AGAINST() 関数は、これを達成する効率的な方法を提供します。
ただし、特定の列内の関連性を優先することが重要な状況が発生します。たとえば、head 列と body 列を持つページを含むテーブルがあり、head 列で見つかった一致に高い優先順位を与えたいとします。
解決策: 列固有の関連性を組み込む
この要件に対処するには、追加の MATCH() 句を利用して、先頭列の関連性を個別に計算できます。これを全体的な関連性と組み合わせることで、全体的な検索条件と指定された列の両方に一致する結果に優先順位を付けることができます。
SELECT pages.*, MATCH(head, body) AGAINST('some words') AS relevance, MATCH(head) AGAINST('some words') AS head_relevance FROM pages WHERE MATCH(head, body) AGAINST('some words') ORDER BY head_relevance DESC, relevance DESC
このクエリでは、全体的な関連性 (関連性) と先頭列の両方を計算します。特定の関連性 (head_relevance)。最初に head_relevance によって降順 (DESC) で結果を並べ替え、次に関連性によっても降順で並べ替えることで、head 列で見つかった一致に効果的に優先順位を付けます。
ボーナス: 検索語の出現数のカウント
上記のアプローチは列の優先順位付けを強化しますが、検索の発生回数は提供しません。指定された列内の用語。これを実現するには、FULLTEXT() 関数と LENGTH() 関数を使用します。
... SELECT pages.*, MATCH(head, body) AGAINST('some words') AS relevance, MATCH(head) AGAINST('some words') AS head_relevance, LENGTH(head) - LENGTH(REPLACE(head, 'some words', '')) AS head_count, LENGTH(body) - LENGTH(REPLACE(body, 'some words', '')) AS body_count FROM pages ...
これは、前のクエリを拡張して、見出し (head_count) と本文 (body_count) の両方内の検索語の出現数を計算します。 columns.
追加オプション: Postgres と重み付け
プロジェクトに適している場合、Postgres は関連性ランキングをより細かく制御できる高度な機能を提供します。その検索機能は、特定の用語や演算子の重み付けをサポートしており、検索結果をより詳細にカスタマイズできます。
以上が複数の列にわたる MySQL 全文検索で関連性に優先順位を付けるにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ストアドプロシージャは、パフォーマンスを向上させ、複雑な操作を簡素化するためのMySQLのSQLステートメントを事前に拡大します。 1。パフォーマンスの改善:最初のコンピレーションの後、後続の呼び出しを再コンパイルする必要はありません。 2。セキュリティの改善:許可制御を通じてデータテーブルアクセスを制限します。 3.複雑な操作の簡素化:複数のSQLステートメントを組み合わせて、アプリケーションレイヤーロジックを簡素化します。

MySQLクエリキャッシュの実用的な原則は、選択クエリの結果を保存することであり、同じクエリが再度実行されると、キャッシュされた結果が直接返されます。 1)クエリキャッシュはデータベースの読み取りパフォーマンスを改善し、ハッシュ値を使用してキャッシュされた結果を見つけます。 2)単純な構成、mysql構成ファイルでquery_cache_typeとquery_cache_sizeを設定します。 3)SQL_NO_CACHEキーワードを使用して、特定のクエリのキャッシュを無効にします。 4)高周波更新環境では、クエリキャッシュがパフォーマンスボトルネックを引き起こし、パラメーターの監視と調整を通じて使用するために最適化する必要がある場合があります。

MySQLがさまざまなプロジェクトで広く使用されている理由には、次のものがあります。1。複数のストレージエンジンをサポートする高性能とスケーラビリティ。 2。使いやすく、メンテナンス、シンプルな構成とリッチツール。 3。豊富なエコシステム、多数のコミュニティとサードパーティのツールサポートを魅了します。 4。複数のオペレーティングシステムに適したクロスプラットフォームサポート。

MySQLデータベースをアップグレードする手順には次のものがあります。1。データベースをバックアップします。2。現在のMySQLサービスを停止します。3。MySQLの新しいバージョンをインストールします。アップグレードプロセス中に互換性の問題が必要であり、Perconatoolkitなどの高度なツールをテストと最適化に使用できます。

MySQLバックアップポリシーには、論理バックアップ、物理バックアップ、増分バックアップ、レプリケーションベースのバックアップ、クラウドバックアップが含まれます。 1. Logical BackupはMySqldumpを使用してデータベースの構造とデータをエクスポートします。これは、小さなデータベースとバージョンの移行に適しています。 2.物理バックアップは、データファイルをコピーすることで高速かつ包括的ですが、データベースの一貫性が必要です。 3.インクリメンタルバックアップは、バイナリロギングを使用して変更を記録します。これは、大規模なデータベースに適しています。 4.レプリケーションベースのバックアップは、サーバーからバックアップすることにより、生産システムへの影響を減らします。 5. Amazonrdsなどのクラウドバックアップは自動化ソリューションを提供しますが、コストと制御を考慮する必要があります。ポリシーを選択するときは、データベースサイズ、ダウンタイム許容度、回復時間、および回復ポイントの目標を考慮する必要があります。

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MySQLのデータベーススキーマ設計の最適化は、次の手順を通じてパフォーマンスを改善できます。1。インデックス最適化:一般的なクエリ列にインデックスを作成し、クエリのオーバーヘッドのバランスをとり、更新を挿入します。 2。テーブル構造の最適化:正規化または反通常化によりデータ冗長性を削減し、アクセス効率を改善します。 3。データ型の選択:Varcharの代わりにINTなどの適切なデータ型を使用して、ストレージスペースを削減します。 4。パーティション化とサブテーブル:大量のデータボリュームの場合、パーティション化とサブテーブルを使用してデータを分散させてクエリとメンテナンスの効率を改善します。

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