


Bagaimana Saya Boleh Cari dan Kedudukan Hasil Carian Serupa Menggunakan Teknik Berbeza?
Cari hasil yang serupa dan susun mengikut persamaan
Pengenalan
Mencari hasil yang serupa dan menyusunnya berdasarkan persamaan adalah tugas utama dalam banyak aplikasi yang melibatkan carian dan perolehan semula. Artikel ini meneroka pelbagai teknik untuk mencapai matlamat ini, memfokuskan pada penggunaan enjin carian dan pengindeksan teks penuh.
Gunakan enjin carian
Enjin Carian Sphinx
Sphinx ialah enjin carian sumber terbuka yang berkuasa yang cemerlang dalam mencari data MySQL. Untuk meningkatkan hasil, Sphinx menawarkan ciri berikut:
- Stemming: Mengekstrak bentuk akar perkataan untuk memadankan pertanyaan yang serupa.
- Analisis Morfologi: Analisis perkataan untuk mencari variasi dan sinonim.
- Carian Kehampiran: Menaraskan hasil berdasarkan jarak antara istilah carian.
Enjin Lucene
Lucene ialah satu lagi perpustakaan enjin carian popular yang biasa digunakan dalam aplikasi PHP. Ia menyediakan ciri berikut:
- Vektor perkataan: menyimpan kekerapan dan kedudukan perkataan dalam dokumen, membolehkan pengiraan persamaan yang lebih tepat.
- TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Menilai kepentingan istilah dalam dokumen dan pertanyaan untuk meningkatkan perkaitan carian.
- Carian Kabur: Membenarkan kesilapan menaip dan variasi perkataan semasa carian.
Indeks teks penuh
Indeks teks penuh MySQL ialah ciri terbina dalam yang menyokong carian dalam lajur teks yang besar. Untuk mengoptimumkan carian persamaan:
- Tidak peka huruf besar-kecil: Lakukan carian tidak sensitif huruf besar-kecil menggunakan set aksara latin1_bin atau utf8_bin.
- Fungsi Carian MySQL: Gunakan fungsi seperti MATCH() AGAINST() untuk menjaringkan dokumen berdasarkan padanan kata kunci.
Kelemahan kaedah sedia ada
- Jarak Lewenstein: tidak sesuai untuk carian subrentetan kerana ia mengukur jarak edit antara keseluruhan rentetan.
- LIKE: Mengembalikan hasil terbaik untuk padanan tepat, tetapi tidak menunjukkan prestasi yang baik untuk pertanyaan panjang dengan variasi.
Penyelesaian MySQL
Untuk penyelesaian MySQL tulen, cipta jadual sementara menggunakan enjin MyISAM, tambah indeks teks penuh dan lakukan carian menggunakan MATCH() AGAINST(). Pendekatan ini memastikan prestasi carian pantas tetapi mempunyai had dalam mengesan transposisi huruf atau perkataan dengan bunyi yang serupa.
Penyelesaian Lucene
Menggunakan Lucene memerlukan proses pengindeksan luaran. Ini melibatkan penyediaan tugas cron untuk mengemas kini indeks dengan kerap. Walau bagaimanapun, ia menawarkan ciri yang lebih berkuasa, termasuk:
- Carian transposisi huruf: padankan perkataan dengan transposisi huruf.
- Carian "Serupa": Cari perkataan yang serupa dengan istilah carian.
Kesimpulan
Memilih cara terbaik untuk mencari hasil yang serupa bergantung pada keperluan khusus permohonan anda. Sphinx dan Lucene menawarkan keupayaan carian yang berkuasa, manakala pengindeksan teks penuh MySQL menyediakan alternatif yang kukuh untuk set data yang lebih kecil atau kes penggunaan yang lebih mudah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Saya Boleh Cari dan Kedudukan Hasil Carian Serupa Menggunakan Teknik Berbeza?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Peranan utama MySQL dalam aplikasi web adalah untuk menyimpan dan mengurus data. 1.MYSQL dengan cekap memproses maklumat pengguna, katalog produk, rekod urus niaga dan data lain. 2. Melalui pertanyaan SQL, pemaju boleh mengekstrak maklumat dari pangkalan data untuk menghasilkan kandungan dinamik. 3.MYSQL berfungsi berdasarkan model klien-pelayan untuk memastikan kelajuan pertanyaan yang boleh diterima.

InnoDB menggunakan redolog dan undologs untuk memastikan konsistensi dan kebolehpercayaan data. 1. Pengubahsuaian halaman data rekod untuk memastikan pemulihan kemalangan dan kegigihan transaksi. 2.UNDOLOGS merekodkan nilai data asal dan menyokong penggantian transaksi dan MVCC.

Kedudukan MySQL dalam pangkalan data dan pengaturcaraan sangat penting. Ia adalah sistem pengurusan pangkalan data sumber terbuka yang digunakan secara meluas dalam pelbagai senario aplikasi. 1) MySQL menyediakan fungsi penyimpanan data, organisasi dan pengambilan data yang cekap, sistem sokongan web, mudah alih dan perusahaan. 2) Ia menggunakan seni bina pelanggan-pelayan, menyokong pelbagai enjin penyimpanan dan pengoptimuman indeks. 3) Penggunaan asas termasuk membuat jadual dan memasukkan data, dan penggunaan lanjutan melibatkan pelbagai meja dan pertanyaan kompleks. 4) Soalan -soalan yang sering ditanya seperti kesilapan sintaks SQL dan isu -isu prestasi boleh disahpepijat melalui arahan jelas dan log pertanyaan perlahan. 5) Kaedah pengoptimuman prestasi termasuk penggunaan indeks rasional, pertanyaan yang dioptimumkan dan penggunaan cache. Amalan terbaik termasuk menggunakan urus niaga dan preparedStatemen

Berbanding dengan bahasa pengaturcaraan lain, MySQL digunakan terutamanya untuk menyimpan dan mengurus data, manakala bahasa lain seperti Python, Java, dan C digunakan untuk pemprosesan logik dan pembangunan aplikasi. MySQL terkenal dengan prestasi tinggi, skalabilitas dan sokongan silang platform, sesuai untuk keperluan pengurusan data, sementara bahasa lain mempunyai kelebihan dalam bidang masing-masing seperti analisis data, aplikasi perusahaan, dan pengaturcaraan sistem.

MySQL sesuai untuk perusahaan kecil dan besar. 1) Perniagaan kecil boleh menggunakan MySQL untuk pengurusan data asas, seperti menyimpan maklumat pelanggan. 2) Perusahaan besar boleh menggunakan MySQL untuk memproses data besar dan logik perniagaan yang kompleks untuk mengoptimumkan prestasi pertanyaan dan pemprosesan transaksi.

Cardinality Indeks MySQL mempunyai kesan yang signifikan terhadap prestasi pertanyaan: 1. Indeks kardinaliti yang tinggi dapat lebih berkesan menyempitkan julat data dan meningkatkan kecekapan pertanyaan; 2. Indeks kardinaliti yang rendah boleh membawa kepada pengimbasan jadual penuh dan mengurangkan prestasi pertanyaan; 3. Dalam indeks bersama, urutan kardinaliti yang tinggi harus diletakkan di depan untuk mengoptimumkan pertanyaan.

Operasi asas MySQL termasuk membuat pangkalan data, jadual, dan menggunakan SQL untuk melakukan operasi CRUD pada data. 1. Buat pangkalan data: createdatabasemy_first_db; 2. Buat Jadual: CreateTableBooks (Idintauto_IncrementPrimaryKey, Titlevarchar (100) NotNull, Authorvarchar (100) NotNull, Published_yearint); 3. Masukkan Data: InsertIntoBooks (Tajuk, Pengarang, Published_year) VA

MySQL sesuai untuk aplikasi web dan sistem pengurusan kandungan dan popular untuk sumber terbuka, prestasi tinggi dan kemudahan penggunaan. 1) Berbanding dengan PostgreSQL, MySQL melakukan lebih baik dalam pertanyaan mudah dan operasi membaca serentak yang tinggi. 2) Berbanding dengan Oracle, MySQL lebih popular di kalangan perusahaan kecil dan sederhana kerana sumber terbuka dan kos rendah. 3) Berbanding dengan Microsoft SQL Server, MySQL lebih sesuai untuk aplikasi silang platform. 4) Tidak seperti MongoDB, MySQL lebih sesuai untuk data berstruktur dan pemprosesan transaksi.
