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。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。

MySQL非同期マスタースレーブレプリケーションにより、BINLOGを介したデータの同期が可能になり、読み取りパフォーマンスと高可用性が向上します。 1)マスターサーバーレコードはBinlogに変更されます。 2)スレーブサーバーは、I/Oスレッドを介してBINLOGを読み取ります。 3)サーバーSQLスレッドは、BINLOGを適用してデータを同期させます。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLのインストールと基本操作には、次のものが含まれます。1。mysqlをダウンロードしてインストールし、ルートユーザーパスワードを設定します。 2。sqlコマンドを使用して、createdatabaseやcreateTableなどのデータベースとテーブルを作成します。 3. CRUD操作を実行し、挿入、選択、更新、コマンドを削除します。 4.パフォーマンスを最適化し、複雑なロジックを実装するためのインデックスとストアドプロシージャを作成します。これらの手順を使用すると、MySQLデータベースをゼロから構築および管理できます。

Innodbbufferpoolは、データとインデックスページをメモリにロードすることにより、MySQLデータベースのパフォーマンスを向上させます。 1)データページは、ディスクI/Oを削減するためにBufferPoolにロードされます。 2)汚れたページは、定期的にディスクにマークされ、リフレッシュされます。 3)LRUアルゴリズム管理データページの排除。 4)読み出しメカニズムは、可能なデータページを事前にロードします。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。

完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。


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