oownahcohc
commented
8 months ago FULL TEXT SEARCH INDEX
- 문서의 내용 전체를 인덱스화하기 때문에 일반적으로 인덱싱에 사용하는
B-Tree인덱스를 사용하지 않음 - 키워드로 인덱스를 구축
- 어근 분석 : 복잡하고 전문적인 알고리즘 이기 때문에 사용하기 쉽지 않음
n-gram: 단순 키워드 검색을 위한 인덱싱 알고리즘
n-gram 알고리즘
공백으로 단어를 분리하고, 단어를 n 길이로 잘라서 인덱싱하는 방법
n-gram에서n은 인덱싱할 키워드의 최소 글자 수 : 일반적으로n=2임ngram_token_size시스템 변수를 통해 변경 가능- 이 값에 따라 검색어 길이 제약이 생기므로
2또는3이 가장 많이 사용됨 검색어의 길이 >= ngram_token_size
- 잘려진 토큰들을 full text index 를 이용해 동등 조건으로 검색하므로, 2, 3 보다 큰 검색어도 조회 가능
쿼리 모드
1. 자연어 검색(NATURAL LANGUAGE MODE) : default
- 검색어를 많이 포함하고 잇는 순서대로 정렬해서 결과 반환
- 문장 검색 시 : 검색어에 사용된 모든 단어가 포함된 레코드 + 일부만 포함하는 결과도 조회
- 검색어를 구분자를 통해 단어로 분리
- n-gram 파서로 토큰 생성
- 토큰에 대해 일치하는 단어 개수 확인
- 일치율 확인
2. 불리언 검색(BOOLEAN MODE)
- 검색어의 존재 여부에 대한 논리적 연산 가능
+가 붙은 검색어는 full text index 칼럼에 존재해야함.-가 붙은 검색어는 full text index 칼럼에 없어야함.+,-가 없다면NATURAL LANGUAGE MODE와 거의 흡사하게 동작.- 다만 서로 다른 방식으로 일치율 계산하므로, 완전히 같지는 않음
fulltext search 동작 원리, 옵티마이징 방식, parser 종류 및 성능 등