>데이터 베이스 >MySQL 튜토리얼 >텍스트 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?

텍스트 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?

PHPz
PHPz원래의
2023-07-12 12:43:39971검색

텍스트 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?

빅데이터 시대가 도래하면서 텍스트 분석은 매우 중요한 기술이 되었습니다. 널리 사용되는 관계형 데이터베이스인 MySQL은 텍스트 분석에도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 텍스트 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

  1. 데이터베이스 및 테이블 만들기

먼저 텍스트 데이터를 저장할 MySQL 데이터베이스와 테이블을 만들어야 합니다. 다음 SQL 문을 사용하여 "analytic"이라는 데이터베이스와 "text_data"라는 테이블을 생성할 수 있습니다.

CREATE DATABASE analysis;
USE analysis;
CREATE TABLE text_data (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    content TEXT
);
  1. 텍스트 데이터 가져오기

다음 단계는 분석할 텍스트 데이터를 MySQL 데이터베이스로 가져오는 것입니다. 이는 LOAD DATA INFILE 문이나 INSERT INTO 문을 사용하여 수행할 수 있습니다. LOAD DATA INFILE语句或INSERT INTO语句来实现。

如果文本数据保存在一个CSV文件中,可以使用如下的SQL语句导入数据:

LOAD DATA INFILE 'path/to/text_data.csv'
INTO TABLE text_data
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '
'
IGNORE 1 ROWS;

如果文本数据保存在一个其他类型的文件中,可以使用相应的方法将其读取到内存中,然后使用INSERT INTO

텍스트 데이터가 CSV 파일에 저장된 경우 다음 SQL 문을 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.
    SELECT COUNT(*) FROM text_data;
  1. 텍스트 데이터가 다른 형식의 파일에 저장된 경우 해당 방법을 사용하여 읽을 수 있습니다. 메모리에 넣은 다음 INSERT INTO 문을 사용하여 테이블에 데이터를 삽입합니다.

텍스트 분석

  • 데이터를 MySQL 데이터베이스로 가져온 후에는 텍스트 분석을 위해 SQL 문을 사용할 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 일부 텍스트 분석 작업 및 해당 SQL 문의 예입니다.
    텍스트 수 계산:
  • SELECT SUM(LENGTH(content) - LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) + 1) FROM text_data;
    단어 수 계산:
  • SELECT * FROM text_data WHERE content LIKE '%keyword%';
    특정 키워드가 포함된 텍스트 찾기:
  • SELECT word, COUNT(*) AS count FROM (
        SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n), ' ', -1) AS word
        FROM text_data
        JOIN (
            SELECT 1 AS n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4
        ) AS numbers
        ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n - 1
    ) AS words
    GROUP BY word
    ORDER BY count DESC
    LIMIT 10;
    가장 자주 발생하는 단어 찾기:
  • SELECT CONCAT(word1, ' ', word2) AS phrase, COUNT(*) AS count FROM (
        SELECT DISTINCT
            SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n1), ' ', -1) AS word1,
            SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n2), ' ', -1) AS word2
        FROM text_data
        JOIN (
            SELECT a.n + b.n * 10 AS n1, a.n + b.n * 10 + 1 AS n2
            FROM (
                SELECT 1 AS n
                UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5
                UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9
            ) AS a
            CROSS JOIN (
                SELECT 0 AS n UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3
            ) AS b
        ) AS numbers
        ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n2 - 1
    ) AS phrases
    GROUP BY phrase
    ORDER BY count DESC
    LIMIT 10;
    가장 자주 발생하는 두 단어 조합 찾기:
  1. import matplotlib.pyplot as plt
    import mysql.connector
    
    cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
                                  host='localhost',
                                  database='analysis')
    cursor = cnx.cursor()
    
    query = ("SELECT word, COUNT(*) AS count FROM ("
             "SELECT DISTINCT SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(content, ' ', n), ' ', -1) AS word "
             "FROM text_data "
             "JOIN ("
             "SELECT 1 AS n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4"
             ") AS numbers "
             "ON CHAR_LENGTH(content) - CHAR_LENGTH(REPLACE(content, ' ', '')) >= n - 1"
             ") AS words "
             "GROUP BY word "
             "ORDER BY count DESC "
             "LIMIT 10")
    
    cursor.execute(query)
    
    words = []
    counts = []
    
    for (word, count) in cursor:
        words.append(word)
        counts.append(count)
    
    plt.bar(words, counts)
    plt.xlabel('Word')
    plt.ylabel('Count')
    plt.title('Frequency of Top 10 Words')
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()
    
    cursor.close()
    cnx.close()

결과 표시 및 시각화

마지막으로 MySQL의 결과 집합과 Python의 Matplotlib와 같은 기타 시각화 도구를 사용할 수 있습니다. , Tableau 등)을 사용하여 분석 결과를 표시합니다.

예를 들어 다음 Python 코드를 사용하여 Matplotlib를 사용하여 각 단어의 발생 빈도를 보여주는 히스토그램을 생성할 수 있습니다. 🎜rrreee🎜위는 MySQL 데이터베이스를 사용하여 텍스트 분석을 위한 기본 단계 및 샘플 코드입니다. 실제 프로젝트에서 텍스트 분석 작업에 도움이 되기를 바랍니다. 🎜

위 내용은 텍스트 분석을 위해 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명:
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.