Table des matières
Utiliser la recherche en texte intégral avec le mode langage naturel
Améliorez la pertinence grâce au mode booléen et à la pondération
Combinez des mots clés et utilisez plusieurs critères
Maison base de données tutoriel mysql Comment implémenter une recherche avec le classement de pertinence dans MySQL?

Comment implémenter une recherche avec le classement de pertinence dans MySQL?

Oct 09, 2025 am 12:05 AM
mysql recherche

Utilisez les index MySQL FULLTEXT avec MATCH() AGAINST() pour le classement par pertinence, ou appliquez une notation pondérée avec le mode booléen et la logique CASE lorsque FULLTEXT n'est pas disponible.

Comment implémenter une recherche avec classement par pertinence dans MySQL ?

Pour mettre en œuvre une recherche avec classement par pertinence dans MySQL, vous devez aller au-delà des simples requêtes LIKE et utiliser des techniques qui attribuent des scores aux résultats en fonction de leur correspondance avec les termes de recherche. Les approches les plus efficaces impliquent une recherche en texte intégral et une logique de notation personnalisée.

Utiliser la recherche en texte intégral avec le mode langage naturel

Les index FULLTEXT de MySQL sont conçus pour une recherche basée sur la pertinence. Vous pouvez créer un index FULLTEXT sur une ou plusieurs colonnes de texte et utiliser MATCH() AGAINST() pour récupérer les résultats classés par pertinence.

  • Créez un index FULLTEXT : ALTER TABLE articles ADD FULLTEXT(title, content);
  • Exécutez une recherche en langage naturel : SELECT *, MATCH(titre, contenu) AGAINST('optimisation de la base de données') AS score FROM articles WHERE MATCH(titre, contenu) AGAINST('optimisation de la base de données');
  • Le score reflète la pertinence de chaque ligne : plus le score est élevé, meilleure est la correspondance.

Améliorez la pertinence grâce au mode booléen et à la pondération

Pour plus de contrôle sur le classement, utilisez le mode booléen dans MATCH() ou combinez plusieurs conditions avec des scores pondérés.

  • En mode booléen, vous pouvez spécifier les mots requis ( ), évitez les mots ( - ) ou priorisez les termes : CONTRE('base de données optimisation -sauvegarde' EN MODE BOOLÉEN) .
  • Attribuez des poids manuels à différents champs. Par exemple, les correspondances dans le titre peuvent être plus importantes que dans le corps :

SELECT *, (MATCH(titre) CONTRE('mysql') * 2 MATCH(content) CONTRE('mysql')) AS score FROM articles OÙ MATCH(titre,contenu) CONTRE('mysql') ORDER BY score DESC;

Combinez des mots clés et utilisez plusieurs critères

Vous pouvez simuler un score de pertinence lorsque FULLTEXT n'est pas disponible (par exemple, avec InnoDB avant MySQL 5.6 ou des types de données spécifiques).

  • Divisez la requête de recherche en mots-clés et vérifiez les correspondances dans différentes colonnes.
  • Ajoutez des points pour chaque correspondance : la correspondance de titre obtient plus de points que la description.
  • Exemple utilisant LIKE et CASE :

SELECT *, (CAS QUAND le titre LIKE '%search%' PUIS 10 ELSE 0 FIN CAS QUAND le contenu LIKE '%search%' ALORS 5 ELSE 0 FIN CAS WHEN balises LIKE '%search%' ALORS 3 ELSE 0 END) AS score FROM articles AYANT score > 0 ORDER BY score DESC ;

Fondamentalement, utilisez FULLTEXT pour le classement de pertinence intégré et revenez à la notation pondérée avec une logique conditionnelle si nécessaire. Affinez les pondérations et l’indexation en fonction de vos données et des attentes des utilisateurs. Ce n'est pas parfait, mais cela donne des classements significatifs sans outils externes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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