인덱싱 후에는 Match() 및 Against() 두 함수를 사용하여 전체 텍스트 검색이 수행됩니다. 여기서 Match()는 검색할 열을 지정하고 Against()는 사용할 검색 표현식을 지정합니다.
다음은 예시입니다:
입력:
select note_text from productnotes where match(note_text) against('rabbit');
출력:
분석: 이 SELECT 문은 단일 열 note_text를 검색합니다. WHERE 절로 인해 전체 텍스트 검색이 수행됩니다. Match(note_text)는 MySQL에게 지정된 열을 검색하도록 지시하고 Against('rabbit')는 Rabbit이라는 단어를 검색 텍스트로 지정합니다. 두 행에 Rabbit이라는 단어가 포함되어 있으므로 이 두 행이 반환됩니다.
전체 Match() 설명 사용 Match()에 전달된 값은 FULLTEXT() 정의와 동일해야 합니다. 여러 열을 지정하는 경우 올바른 순서로 나열되어야 합니다.
검색은 대소문자를 구분하지 않습니다. 전체 텍스트 검색은 BINARY 모드를 사용하지 않는 한 대소문자를 구분하지 않습니다.
사실 지금은 다음과 같이 LIKE 절을 사용하여 간단히 검색할 수 있습니다.
입력:
select note_text from productnotes where note_text like '%rabbit';
출력:
분석: 이 SELECT 문도 두 개의 행을 검색하지만 순서는 다릅니다(항상 그런 것은 아니지만).
위의 두 SELECT 문에는 ORDER BY 절이 포함되어 있지 않습니다. 후자( LIKE 사용)는 특별히 유용하지 않은 순서로 데이터를 반환합니다. 전자(전체 텍스트 검색 사용)는 텍스트가 일치하는 정도에 따라 정렬된 데이터를 반환합니다. 두 줄 모두 Rabbit이라는 단어를 포함하지만 세 번째 단어로 Rabbit이라는 단어를 포함하는 줄은 20번째 단어를 포함하는 줄보다 순위가 높습니다. 이것은 중요합니다. 전체 텍스트 검색의 중요한 부분은 결과를 정렬하는 것입니다. 순위가 더 높은 행이 먼저 반환됩니다(실제로 원하는 행일 가능성이 높기 때문).
정렬 작동 방식을 보려면 다음 예를 살펴보세요.
입력:
select note_text match(note_text) against('rabbit') as rank from productnotes;
출력:
분석: 여기서는 WHERE 절 대신 SELECT에서 Match()와 Against()를 사용했습니다. 그러면 WHERE 절이 없기 때문에 모든 행이 반환됩니다. Match() 및 Against()는 전체 텍스트 검색으로 계산된 순위 값을 포함하는 계산된 열(rank라고도 함)을 만드는 데 사용됩니다. 순위는 행의 단어 수, 고유 단어 수, 전체 인덱스의 총
단어 수, 해당 단어가 포함된 행 수를 기준으로 MySQL에서 계산됩니다. 보시다시피, Rabbit이라는 단어가 포함되지 않은 행의 순위는 0입니다(따라서 이전 예의 WHERE 절에 의해 선택되지 않음). Rabbit이라는 단어가 포함된 두 줄에는 각각 순위 값이 있으며, 텍스트에서 단어 앞의 줄은 단어 뒤의 줄보다 순위 값이 더 높습니다.
이 예는 전체 텍스트 검색에서 행을 제외하고(순위가 0인 행 제외) 결과를 정렬(내림차순으로 순위별로 정렬)하는 방법을 설명하는 데 도움이 됩니다.
여러 검색어 정렬 여러 검색어가 지정된 경우 일치하는 단어가 가장 많이 포함된 행은 단어가 적거나 일치하는 단어가 하나만 포함된 행보다 순위 값이 높습니다.
보시다시피 전체 텍스트 검색은 단순한 LIKE 검색이 할 수 없는 기능을 제공합니다. 또한 데이터가 색인화되어 있으므로 전체 텍스트 검색이 매우 빠릅니다.
위 내용은 mysql 전체 텍스트 검색 튜토리얼의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

InnoDB는 Redologs 및 Undologs를 사용하여 데이터 일관성과 신뢰성을 보장합니다. 1. Redologs는 사고 복구 및 거래 지속성을 보장하기 위해 데이터 페이지 수정을 기록합니다. 2. 결점은 원래 데이터 값을 기록하고 트랜잭션 롤백 및 MVCC를 지원합니다.

설명 명령에 대한 주요 메트릭에는 유형, 키, 행 및 추가가 포함됩니다. 1) 유형은 쿼리의 액세스 유형을 반영합니다. 값이 높을수록 Const와 같은 효율이 높아집니다. 2) 키는 사용 된 인덱스를 표시하고 NULL은 인덱스가 없음을 나타냅니다. 3) 행은 스캔 한 행의 수를 추정하여 쿼리 성능에 영향을 미칩니다. 4) Extra는 최적화해야한다는 Filesort 프롬프트 사용과 같은 추가 정보를 제공합니다.

Temporary를 사용하면 MySQL 쿼리에 임시 테이블을 생성해야 할 필요성이 있으며, 이는 별개의, 그룹 비 또는 비 인덱스 열을 사용하여 순서대로 발견됩니다. 인덱스 발생을 피하고 쿼리를 다시 작성하고 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 구체적으로, 설명 출력에 사용되는 경우, MySQL은 쿼리를 처리하기 위해 임시 테이블을 만들어야 함을 의미합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같은 경우에 발생합니다. 1) 별개 또는 그룹을 사용할 때 중복 제거 또는 그룹화; 2) OrderBy가 비 인덱스 열이 포함되어있을 때 정렬하십시오. 3) 복잡한 하위 쿼리 또는 조인 작업을 사용하십시오. 최적화 방법은 다음과 같습니다. 1) Orderby 및 GroupB

MySQL/InnoDB는 4 개의 트랜잭션 격리 수준을 지원합니다. Readuncommitted, ReadCommitted, ReturableRead 및 Serializable. 1. READUCMITTED는 커밋되지 않은 데이터를 읽을 수 있으므로 더러운 판독 값을 유발할 수 있습니다. 2. ReadCommitted는 더러운 읽기를 피하지만 반복 할 수없는 독서가 발생할 수 있습니다. 3. RepeatableRead는 더러운 읽기와 반복 할 수없는 독서를 피하는 기본 레벨이지만 팬텀 독서가 발생할 수 있습니다. 4. 직렬화 가능한 것은 모든 동시성 문제를 피하지만 동시성을 줄입니다. 적절한 격리 수준을 선택하려면 균형 잡힌 데이터 일관성 및 성능 요구 사항이 필요합니다.

MySQL은 웹 응용 프로그램 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 오픈 소스, 고성능 및 사용 편의성에 인기가 있습니다. 1) PostgreSQL과 비교하여 MySQL은 간단한 쿼리 및 높은 동시 읽기 작업에서 더 잘 수행합니다. 2) Oracle과 비교할 때 MySQL은 오픈 소스와 저렴한 비용으로 인해 중소 기업에서 더 인기가 있습니다. 3) Microsoft SQL Server와 비교하여 MySQL은 크로스 플랫폼 응용 프로그램에 더 적합합니다. 4) MongoDB와 달리 MySQL은 구조화 된 데이터 및 트랜잭션 처리에 더 적합합니다.

MySQL Index Cardinality는 쿼리 성능에 중대한 영향을 미칩니다. 1. 높은 카디널리티 인덱스는 데이터 범위를보다 효과적으로 좁히고 쿼리 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 낮은 카디널리티 인덱스는 전체 테이블 스캔으로 이어질 수 있으며 쿼리 성능을 줄일 수 있습니다. 3. 관절 지수에서는 쿼리를 최적화하기 위해 높은 카디널리티 시퀀스를 앞에 놓아야합니다.

MySQL 학습 경로에는 기본 지식, 핵심 개념, 사용 예제 및 최적화 기술이 포함됩니다. 1) 테이블, 행, 열 및 SQL 쿼리와 같은 기본 개념을 이해합니다. 2) MySQL의 정의, 작업 원칙 및 장점을 배우십시오. 3) 인덱스 및 저장 절차와 같은 기본 CRUD 작업 및 고급 사용량을 마스터합니다. 4) 인덱스의 합리적 사용 및 최적화 쿼리와 같은 일반적인 오류 디버깅 및 성능 최적화 제안에 익숙합니다. 이 단계를 통해 MySQL의 사용 및 최적화를 완전히 파악할 수 있습니다.

MySQL의 실제 응용 프로그램에는 기본 데이터베이스 설계 및 복잡한 쿼리 최적화가 포함됩니다. 1) 기본 사용 : 사용자 정보 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 사용자 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다. 2) 고급 사용 : 전자 상거래 플랫폼의 주문 및 재고 관리와 같은 복잡한 비즈니스 로직을 처리합니다. 3) 성능 최적화 : 인덱스, 파티션 테이블 및 쿼리 캐시를 사용하여 합리적으로 성능을 향상시킵니다.


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