전체 텍스트 색인 (FullText) 구성 및 퍼지 쿼리 최적화

전체 텍스트 색인 : 데이터베이스를 날아 가면 구덩이에 빠지게 할 수도 있습니다. 이것은 사실입니다. 그러나 전체 텍스트 인덱스의 구성 및 최적화는 마우스 클릭만으로 수행 할 수 없으며 내부에는 많은 트릭이 있습니다! 이 기사에서는 전체 텍스트 인덱싱 물건을 파헤쳐 서 잘 사용할 수있을뿐만 아니라 두통이 발생하기 쉬운 구덩이를 피할 수 있습니다.

이 기사의 목적은 매우 간단합니다. 이는 전체 텍스트 색인 및 퍼지 쿼리 최적화의 구성을 철저히 이해할 수 있습니다. 읽은 후에는 데이터베이스 전문가와 같은 다양한 검색 시나리오를 쉽게 처리 할 수 ​​있습니다. 올바른 색인 유형을 선택하는 방법, 효율적인 쿼리 문을 작성하는 방법 및 일반적인 성능 문제를 처리하는 방법을 배웁니다.

기본부터 시작하겠습니다. 무뚝뚝하게 말하면, 전체 텍스트 색인을 사용하면 데이터베이스가 텍스트 콘텐츠 인덱스를 빠르게 검색 할 수 있습니다. 일반 B- 트리 인덱스와 다릅니다. 일반 인덱스는 정확하게 일치 할 수 있지만 전체 텍스트 인덱스는 특정 키워드 또는 유사한 단어 등을 포함한 퍼지 매칭을 지원할 수 있습니다. MySQL, PostgreSQL 및 Elasticsearch와 같은 일반적인 데이터베이스 시스템은 전체 텍스트 인덱싱을 지원하지만 특정 구현 세부 사항은 약간 다를 수 있습니다. MySQL에서는 FULLTEXT Index를 사용할 수 있으며 PostgreSQL은 GIN Index 또는 tsvector 유형을 사용할 수 있습니다. 쿼리 효율과 직접 관련된 올바른 인덱스 유형을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 잘못된 것을 선택하면 색인이 속도가 느려집니다!

다음으로, 우리는 FULLTEXT 인덱스가 어떻게 작동하는지 심층적으로 탐구 할 것입니다. 일반적으로 역 색인화 기술을 기반으로합니다. 간단히 말해서, 각 단어와 문서 위치 사이에 매핑 관계를 설정하는 것입니다. 이런 식으로 단어를 검색하려면 데이터베이스는 단어가 포함 된 모든 문서를 직접 찾을 수 있으며 효율성은 자연스럽게 높습니다. 그러나 이것은 완벽하지 않습니다. FULLTEXT 인덱스의 구성 및 유지 보수에는 자원 소비가 필요하며 중지 단어 처리 (예 : "the", "yes", "in")는 신중한 고려가 필요합니다. 중지 단어를 부적절하게 처리하면 색인이 크고 쿼리 효율이 줄어 듭니다. 더 나쁜 것은, 데이터 볼륨이 엄청나다면, 전체 텍스트 색인을 구축 할 시간은 당신의 삶을 의심하게 할 수 있습니다.

FULLTEXT Index의 기본 사용법을 보려면 MySQL을 예제로 사용하겠습니다.

CREATE TABLE articles (

 id int auto_increment 기본 키,
제목 바르 차 (255),
컨텐츠 텍스트,
FullText index ft_idx (제목, 컨텐츠)

);

부울 모드에서 ( '데이터베이스 최적화')와 일치하는 (제목, 컨텐츠)가있는 기사 중에서 선택하십시오.

이 코드는 articles 테이블을 생성하고 title 및 content ft_idx 대한 FULLTEXT 텍스트 색인을 만듭니다. 성명서에 MATCH...AGAINST 은 전체 텍스트 검색을 수행하는 데 사용됩니다. IN BOOLEAN MODE 부울 모드를 사용하여 검색하는 것을 의미합니다.`` ''를 포함 해야하는 단어, '-'제외해야 할 단어를 나타내고 ''와일드 카드 문자를 나타내려면``-''를 사용할 수 있습니다 .

스템 밍, 동의어 교체 등 사용과 같은 많은 고급 용도가 있습니다. 이러한 기술은 검색의 정확성과 리콜을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 이러한 고급 기능의 구성 및 사용은 전체 텍스트 인덱싱을 더 깊이 이해해야합니다. 또한 너무 많은 고급 기능으로 인해 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

일반적인 오류? 너무 많아! 예를 들어, 인덱스 필드의 부적절한 선택은 비효율적 인 인덱스 효율로 이어집니다. 예를 들어, 잘못 쓰여진 쿼리 문은 데이터베이스의 많은 양의 데이터 스캔으로 이어집니다. 또한, 중지 단어 처리는 무시되어 인덱스 볼륨이 엄청납니다. 디버깅 기술? 먼저 데이터베이스의 성능 분석 도구를 사용하여 쿼리의 병목 현상을 찾아야합니다. 그런 다음 분석 결과를 기반으로 인덱스 전략을 조정하거나 쿼리 문을 최적화하거나 중지 단어 처리 방법을 개선하십시오. 최적화는 지속적인 테스트 및 조정이 필요한 반복 프로세스입니다.

마지막으로 성능 최적화 및 모범 사례와 관련하여 전체 텍스트 인덱싱이 전능하지 않다는 것을 강조하고 싶습니다. 일부 특정 검색 시나리오의 경우 Elasticsearch와 같은 특수 검색 엔진 사용과 같은 다른 기술 솔루션이 더 효율적일 수 있습니다. 또한 코드의 가독성과 유지 관리도 매우 중요합니다. 궁극적 인 성능을 추구하기 위해 어려운 코드를 작성하지 마십시오. 명확하고 간결한 코드, 유지 관리 및 최적화가 쉽습니다. 올바른 도구와 기술을 선택하여 절반의 노력으로 결과의 두 배만 얻을 수 있습니다.

위 내용은 전체 텍스트 색인 (FullText) 구성 및 퍼지 쿼리 최적화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!