성능 향상을 위해 PostgreSQL에서 문자열 유사성 검색을 어떻게 최적화할 수 있습니까?

PostgreSQL을 사용하여 문자열 유사성 검색 최적화

PostgreSQL에서는 데이터 세트 내에서 유사한 문자열을 찾는 것이 일반적인 작업이며, 특히 검색 결과 순위 및 텍스트 분류와 같은 작업의 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 대규모 데이터세트로 작업할 때는 효율성이 매우 중요합니다.

문제 설명

사용자에게는 "이름"이라는 테이블에서 유사한 문자열의 순위를 매기는 빠르고 효율적인 방법이 필요합니다. 현재 접근 방식에는 유사성 기능을 제공하는 pg_trgm 모듈을 활용하는 것이 포함됩니다. 그러나 유사성 함수를 사용하면 효율성 문제가 발생했습니다.

해결책

사용자의 현재 쿼리에서는 테이블의 모든 요소를 ​​다른 모든 요소와 비교하기 위해 교차 조인을 사용합니다. 이 접근 방식은 데이터 세트 크기가 커짐에 따라 계산 비용이 많이 들고 성능이 저하됩니다. 더 나은 전략은 % 연산자와 함께 pg_trgm.similarity_threshold 매개변수를 활용하는 것입니다. 이 접근 방식을 사용하면 효율적인 검색을 위해 트라이그램 GiST 인덱스를 사용할 수 있습니다.

SET pg_trgm.similarity_threshold = 0.8;  -- Postgres 9.6 or later

SELECT similarity(n1.name, n2.name) AS sim, n1.name, n2.name
FROM   names n1
JOIN   names n2 ON n1.name <> n2.name
               AND n1.name % n2.name
ORDER  BY sim DESC;

성능 고려 사항

이 최적화된 쿼리는 GiST 인덱스를 활용하며, 이는 기존 쿼리에 비해 이러한 유형의 검색에 더 적합합니다. 진 지수. GiST 인덱스를 사용하면 유사성 계산을 수행하기 전에 후보 쌍을 효율적으로 필터링할 수 있습니다. 또한 pg_trgm.similarity_threshold 매개변수를 조정하여 사용자는 원하는 유사성 수준을 제어하여 필요한 비교 횟수를 더욱 줄일 수 있습니다.

추가 팁

성능을 더욱 향상시키기 위해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다. 교차 조인을 수행하기 전에 가능한 쌍 수를 제한하는 전제 조건을 추가하는 것을 고려하십시오. 여기에는 검색 공간을 줄이는 첫 글자 일치 또는 기타 휴리스틱이 포함될 수 있습니다.

결론

제공된 솔루션은 PostgreSQL 테이블에서 유사한 문자열을 찾는 더 빠르고 효율적인 방법에 대한 사용자의 요구를 해결합니다. . pg_trgm.similarity_threshold 매개변수와 % 연산자를 활용하여 계산 비용이 많이 드는 교차 조인 접근 방식을 피하고 최적의 성능을 위해 GiST 인덱스를 활용합니다.

위 내용은 성능 향상을 위해 PostgreSQL에서 문자열 유사성 검색을 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!