MySQL FULLTEXT 검색이 실패하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?
MySQL FULLTEXT 검색 실패: 문제 조사
제품 이름이 포함된 테이블에 대해 MySQL에서 전체 텍스트 검색을 수행할 때, 예상한 결과가 나타나지 않았습니다. 테이블에는 "펜 1개"와 "null"이라는 두 개의 행이 포함되어 있으며, 전체 텍스트 검색을 위해 첫 번째 제품 이름만 올바르게 색인화되었습니다.
테이블 구조 재평가
테이블 생성문을 검토해 보면 FULLTEXT 인덱스에 "Product" 열이 포함되어 있는 것을 알 수 있습니다. 그러나 문제가 지속되어 검색어가 실패했습니다.
전체 텍스트 검색 성능에 영향을 미치는 요소
검색어를 분석한 결과 "라는 단어 하나만 포함된 것으로 나타났습니다. 펜". 전체 텍스트 검색에서는 의미 있는 결과를 생성하기 위해 일정 수준의 텍스트 다양성이 필요합니다. 최소한의 데이터를 활용하면 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 포괄적인 데이터세트를 검색에 입력하면 결과가 크게 향상될 수 있습니다.
불용어 관리
MySQL은 검색 프로세스 중에 건너뛰는 중요하지 않은 용어를 나타내는 불용어 목록을 사용합니다. . 특정 요구 사항을 충족하기 위해 "ft_stopword_file" 시스템 변수를 수정하여 이러한 목록을 재정의할 수 있습니다. 사용자 정의 불용어 파일을 지정하거나 불용어 필터링을 완전히 비활성화할 수 있습니다.
추가 검색어
전체 텍스트 검색 기능을 더 자세히 보여주기 위해 다양한 검색어가 실행되었습니다:
- '점수' IN BOOLEAN MODE: "score"라는 단어가 있는 식별된 제품.
- 'harpoon' IN BOOLEAN MODE: "harpoon"이 포함된 일치하는 제품.
- 부울 모드의 '바나나': "바나나"가 포함된 제품 검색 현재.
- 부울 모드의 '연도': "연도"가 포함된 제품을 검색했습니다.
관련성이 있는 순위 결과
보다 미묘한 검색을 제공하기 위해 쿼리에 "관련성" 열을 포함할 수 있습니다. 이 열은 검색어 발생을 기준으로 일치하는 각 제품에 가중치를 할당합니다. 쿼리 사용:
`
SELECT id, prod_name, match( prod_name )
AGAINST ( 'harpoon article' IN BOOLEAN MODE ) AS relevance
FROM testproduct
ORDER BY relevance DESC
`
결과는 관련성이 높은 순서대로 정렬하여 "harpoon" 및 "article" 발생률이 높은 제품을 우선적으로 정렬합니다.
결론
전체 텍스트 검색에는 상당한 데이터 세트가 필요합니다. 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 불용어는 검색 결과에도 영향을 미칠 수 있으며 이를 관리하는 것이 중요합니다. 관련성 가중치를 활용하면 사용자는 정밀하게 조정된 검색 결과를 얻을 수 있어 사용자 만족도와 전반적인 검색 경험이 향상됩니다.
위 내용은 MySQL FULLTEXT 검색이 실패하는 이유는 무엇이며 어떻게 해결할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

웹 응용 프로그램에서 MySQL의 주요 역할은 데이터를 저장하고 관리하는 것입니다. 1. MySQL은 사용자 정보, 제품 카탈로그, 트랜잭션 레코드 및 기타 데이터를 효율적으로 처리합니다. 2. SQL 쿼리를 통해 개발자는 데이터베이스에서 정보를 추출하여 동적 컨텐츠를 생성 할 수 있습니다. 3.mysql은 클라이언트-서버 모델을 기반으로 작동하여 허용 가능한 쿼리 속도를 보장합니다.

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.

다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 MySQL은 주로 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 반면 Python, Java 및 C와 같은 다른 언어는 논리적 처리 및 응용 프로그램 개발에 사용됩니다. MySQL은 데이터 관리 요구에 적합한 고성능, 확장 성 및 크로스 플랫폼 지원으로 유명하며 다른 언어는 데이터 분석, 엔터프라이즈 애플리케이션 및 시스템 프로그래밍과 같은 해당 분야에서 이점이 있습니다.

MySQL의 기본 작업에는 데이터베이스, 테이블 작성 및 SQL을 사용하여 데이터에서 CRUD 작업을 수행하는 것이 포함됩니다. 1. 데이터베이스 생성 : createAbasemy_first_db; 2. 테이블 만들기 : CreateTableBooks (idintauto_incrementprimarykey, titlevarchar (100) notnull, authorvarchar (100) notnull, published_yearint); 3. 데이터 삽입 : InsertIntobooks (Title, Author, Published_year) VA

innodbbufferpool은 데이터와 인덱싱 페이지를 캐싱하여 디스크 I/O를 줄여 데이터베이스 성능을 향상시킵니다. 작업 원칙에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 : BufferPool의 데이터 읽기; 2. 데이터 작성 : 데이터 수정 후 BufferPool에 쓰고 정기적으로 디스크로 새로 고치십시오. 3. 캐시 관리 : LRU 알고리즘을 사용하여 캐시 페이지를 관리합니다. 4. 읽기 메커니즘 : 인접한 데이터 페이지를 미리로드합니다. Bufferpool을 크기를 조정하고 여러 인스턴스를 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화 할 수 있습니다.

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.

MySQL은 테이블 구조 및 SQL 쿼리를 통해 구조화 된 데이터를 효율적으로 관리하고 외래 키를 통해 테이블 간 관계를 구현합니다. 1. 테이블을 만들 때 데이터 형식을 정의하고 입력하십시오. 2. 외래 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정하십시오. 3. 인덱싱 및 쿼리 최적화를 통해 성능을 향상시킵니다. 4. 데이터 보안 및 성능 최적화를 보장하기 위해 데이터베이스를 정기적으로 백업 및 모니터링합니다.

MySQL은 데이터 저장, 관리 및 분석에 적합한 강력한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템이기 때문에 학습 할 가치가 있습니다. 1) MySQL은 SQL을 사용하여 데이터를 작동하고 구조화 된 데이터 관리에 적합한 관계형 데이터베이스입니다. 2) SQL 언어는 MySQL과 상호 작용하는 열쇠이며 CRUD 작업을 지원합니다. 3) MySQL의 작동 원리에는 클라이언트/서버 아키텍처, 스토리지 엔진 및 쿼리 최적화가 포함됩니다. 4) 기본 사용에는 데이터베이스 및 테이블 작성이 포함되며 고급 사용량은 Join을 사용하여 테이블을 결합하는 것과 관련이 있습니다. 5) 일반적인 오류에는 구문 오류 및 권한 문제가 포함되며 디버깅 기술에는 구문 확인 및 설명 명령 사용이 포함됩니다. 6) 성능 최적화에는 인덱스 사용, SQL 문의 최적화 및 데이터베이스의 정기 유지 보수가 포함됩니다.
