MySQL 검색 관련성 향상: 유사성 정렬 결과
목표: 특정 검색어와의 유사성을 기준으로 순위가 매겨진 결과를 반환하도록 MySQL 검색을 향상합니다.
과제: 유사한 문자열을 효과적으로 식별하고 관련성에 따라 결과를 정렬하는 검색 엔진을 구축하세요.
해결책:
1. 외부 검색 엔진:
고급 기능을 제공하는 외부 검색 엔진을 고려해 보세요.
- 스핑크스: 전체 텍스트 인덱싱을 지원하는 빠르고 유연한 검색 엔진
- Lucene: 하위 문자열 일치, 문자 전치 및 대소문자를 구분하지 않는 검색을 처리하는 강력한 오픈 소스 라이브러리입니다.
2. MySQL 전체 텍스트 인덱싱:
효율적인 문자열 일치를 위해 MySQL에 내장된 전체 텍스트 인덱싱을 사용하세요. 임시 MYISAM 테이블을 생성합니다(전체 텍스트 검색을 활성화하기 위해):
ALTER TABLE data_table_temp ADD FULLTEXT FTK_title_description (title, description);
3. 최적화된 쿼리:
전체 텍스트 검색:
유사성 기반 검색을 위해 부울 모드와 함께 MATCH AGAINST
연산자를 사용합니다.
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;
Levenshtein 거리 및 LIKE
:
Levenshtein 거리는 부분 일치에 적합하지 않고 LIKE
더 긴 문자열을 놓칠 수 있지만 특정 경우에는 적합할 수 있습니다.
추가 고려 사항:
루씬 지수 유지 관리:
Lucene 색인은 실시간이 아니므로 정기적인 업데이트(예: cron 작업 사용)를 예약하세요.
검색 분석기 구성:
검색 동작(대소문자 구분, 언어 지원, 불용어 제거)을 미세 조정하려면 적합한 분석기를 선택하세요.
제한사항:
- 전체 텍스트 인덱싱 및 Lucene은 문자 치환이나 발음 유사성을 처리하지 못할 수 있습니다.
- 예약된 Lucene 인덱스 업데이트로 인해 데이터베이스 변경 사항 반영이 지연됩니다.
최적의 솔루션은 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 결정을 내리기 전에 각 접근 방식의 장점과 단점을 신중하게 검토해 보세요.
위 내용은 유사성 정렬 결과를 반환하도록 MySQL 검색 기능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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