


Comment personnaliser la pertinence de la recherche en texte intégral dans MySQL en donnant la priorité à des champs spécifiques ?
Personnalisation de la pertinence de la recherche en texte intégral dans MySQL pour améliorer les champs
Dans MySQL, la recherche en texte intégral fournit un outil puissant pour récupérer des résultats pertinents à partir de grands ensembles de données. Cependant, lorsque vous travaillez avec plusieurs champs dans une requête de recherche, il peut être souhaitable de donner la priorité à certains champs pour accroître leur influence sur le score de pertinence global. Cet article explore les techniques permettant de manipuler la pertinence de la recherche en texte intégral afin de rendre un champ plus significatif qu'un autre.
Défi : modifier la pertinence en fonction de l'importance du champ
Envisagez un scénario dans lequel une base de données contient deux colonnes : mots-clés et contenu. Un index de texte intégral a été créé dans les deux colonnes. L'objectif est de garantir que les lignes contenant un mot-clé spécifique dans la colonne des mots-clés sont mieux classées en termes de pertinence par rapport aux lignes contenant le même mot-clé dans la colonne de contenu.
Solution : création d'index personnalisés
Pour réaliser cette personnalisation, MySQL offre la possibilité de créer plusieurs index de texte intégral, permettant d'isoler les calculs de pertinence pour chaque champ. Dans ce cas, trois index peuvent être établis :
- Index 1 : Mots clés uniquement (par exemple, idx_keywords_fulltext)
- Index 2 : Contenu uniquement (par exemple, idx_content_fulltext)
- Index 3 : mots clés et contenu combinés (par exemple, idx_keywords_content_fulltext)
Requête avec pertinence pondérée
Une fois les index en place, une requête modifiée peut être utilisée pour pondérer la pertinence de chaque domaine. Au lieu de s'appuyer sur un seul score de pertinence, la requête calcule désormais deux scores distincts :
- rel1 : Pertinence basée sur l'index idx_keywords_fulltext
- rel2 : Pertinence basée sur l'index idx_content_fulltext
Le score de pertinence final est ensuite calculé en appliquant une pondération souhaitée à chaque score, par exemple :
<code class="sql">SELECT id, keyword, content, MATCH (keyword) AGAINST ('watermelon') AS rel1, MATCH (content) AGAINST ('watermelon') AS rel2 FROM table WHERE MATCH (keyword,content) AGAINST ('watermelon') ORDER BY (rel1 * 1.5) + (rel2) DESC</code>
Dans cette requête, la pertinence des correspondances dans le champ mots-clés est pondérée 1,5 fois supérieur aux correspondances dans le champ de contenu.
Considérations
Il est important de noter que la création d'index supplémentaires a un impact sur l'utilisation du disque et la consommation de mémoire. L'analyse comparative des performances est cruciale pour déterminer le nombre et la pondération optimaux des index pour une application spécifique. La mise en œuvre d'index personnalisés et de calculs de pertinence pondérée fournit un mécanisme puissant pour améliorer les capacités de recherche en texte intégral dans MySQL et personnaliser la pertinence des résultats de recherche en fonction de l'importance du champ.
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Le rôle principal de MySQL dans les applications Web est de stocker et de gérer les données. 1.MySQL traite efficacement les informations utilisateur, les catalogues de produits, les enregistrements de transaction et autres données. 2. Grâce à SQL Query, les développeurs peuvent extraire des informations de la base de données pour générer du contenu dynamique. 3.MySQL fonctionne basé sur le modèle client-serveur pour assurer une vitesse de requête acceptable.

INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
