


Bagaimanakah Saya Boleh Mengutamakan Perkaitan dalam Carian Teks Penuh MySQL Merentasi Berbilang Lajur?
Mengutamakan Perkaitan dalam Carian Teks Penuh MySQL dengan Berbilang Lajur
Dalam MySQL, fungsi MATCH() AGAINST() memudahkan carian teks penuh merentas berbilang lajur. Secara lalai, perkaitan carian ditentukan oleh kejadian gabungan istilah yang sepadan dalam semua lajur yang ditentukan. Walau bagaimanapun, anda mungkin menghadapi senario di mana anda perlu mengutamakan perkaitan berdasarkan lajur tertentu.
Perkaitan mengikut Lajur
Untuk mencapai ini, anda boleh memperkenalkan berbilang lajur perkaitan, satu untuk setiap lajur, seperti yang anda nyatakan. Walaupun pendekatan ini memastikan keutamaan yang tepat, ia juga membayangkan carian berlebihan, menjejaskan prestasi.
Mengoptimumkan Pengutamaan Relevan
Kaedah alternatif yang mengimbangi prestasi dan keutamaan perkaitan adalah dengan melaraskan formula pengiraan perkaitan. Berikut ialah pertanyaan yang diubah suai yang menggabungkan pekali berat untuk lajur kepala:
SELECT * , MATCH (head, body) AGAINST ('some words') AS relevance, MATCH (head) AGAINST ('some words') AS title_weight FROM pages WHERE MATCH (head, body) AGAINST ('some words') ORDER BY (title_weight + relevance) DESC
Pertanyaan ini memberikan wajaran yang lebih tinggi kepada skor perkaitan lajur kepala. Dengan melaraskan berat dengan sewajarnya, anda boleh mengutamakan perkaitan berdasarkan lajur tertentu.
Bonus: Mengira Kejadian Perkataan
Untuk mengira kejadian istilah yang sepadan dalam setiap lajur, anda boleh menggunakan bendera MOD BOOLEAN dalam MATCH():
SELECT * , MATCH (head, body) AGAINST ('some words' IN BOOLEAN MODE) AS relevance, MATCH (head) AGAINST ('some words' IN BOOLEAN MODE) AS title_count FROM pages WHERE MATCH (head, body) AGAINST ('some words' IN BOOLEAN MODE) ORDER BY title_count DESC, relevance DESC
The title_count lajur menunjukkan berapa kali istilah yang ditentukan erscheinen dalam lajur kepala. Maklumat ini membantu dalam memperhalusi hasil carian anda dengan lebih lanjut.
Nota: Pendekatan ini sesuai untuk MySQL versi 8.0 dan ke atas. Untuk versi lama, anda mungkin perlu meneroka kaedah alternatif untuk mengutamakan perkaitan dan mengira kejadian istilah.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengutamakan Perkaitan dalam Carian Teks Penuh MySQL Merentasi Berbilang Lajur?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

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

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

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)

Mengapa saya memerlukan penyulitan SSL/TLS MySQL Connection? Kerana sambungan yang tidak disulitkan boleh menyebabkan data sensitif dipintas, membolehkan SSL/TLS dapat menghalang serangan manusia-dalam-pertengahan dan memenuhi keperluan pematuhan; 2. Bagaimana untuk mengkonfigurasi SSL/TLS untuk MySQL? Anda perlu menjana sijil dan kunci peribadi, mengubah suai fail konfigurasi untuk menentukan laluan SSL-CA, SSL-CERT dan SSL dan memulakan semula perkhidmatan; 3. Bagaimana untuk memaksa SSL apabila pelanggan menghubungkan? Dilaksanakan dengan menyatakan keperluan atau keperluan yang diperlukan semasa membuat pengguna; 4. Butiran yang mudah diabaikan dalam konfigurasi SSL termasuk kebenaran laluan sijil, isu tamat sijil, dan keperluan konfigurasi pelanggan.

Untuk mencapai automasi penempatan MySQL, kunci adalah menggunakan Terraform untuk menentukan sumber, konfigurasi pengurusan ansible, Git untuk kawalan versi, dan mengukuhkan pengurusan keselamatan dan kebenaran. 1. Gunakan Terraform untuk menentukan contoh MySQL, seperti versi, jenis, kawalan akses dan atribut sumber lain AWSRDS; 2. Gunakan AnsiblePlayBook untuk merealisasikan konfigurasi terperinci seperti penciptaan pengguna pangkalan data, tetapan kebenaran, dan lain -lain; 3. Semua fail konfigurasi dimasukkan dalam pengurusan Git, pengesanan perubahan sokongan dan pembangunan kolaboratif; 4. Elakkan maklumat sensitif keras, gunakan Vault atau Ansiblevault untuk menguruskan kata laluan, dan tetapkan kawalan akses dan prinsip kebenaran minimum.

Kaedah yang melaksanakan fungsi jadual pivot Excel yang serupa dengan MySQL terutamanya termasuk menggunakan kes atau jika pernyataan untuk menggabungkan fungsi agregat untuk penukaran baris. 1. Gunakan Casewhen untuk merealisasikan penukaran baris ke lajur statik, yang sesuai untuk situasi di mana nilai lajur diketahui ditukar. Lajur baru dijana untuk nilai yang berbeza dan data diringkaskan melalui jumlah (Casewhen ...). 2. Menjana lajur secara dinamik, sesuai untuk situasi di mana nilai -nilai tertentu tidak pasti. Anda perlu mendapatkan nilai yang unik sebelum membina ungkapan kes. Biasanya, ia digabungkan dengan prosedur tersimpan atau logik lapisan aplikasi untuk menyambungkan dan melaksanakan rentetan SQL; 3. Gunakan jika fungsi untuk memudahkan sintaks untuk mencapai kesan yang sama seperti kes tetapi kaedah penulisan lebih padat. Dalam aplikasi sebenar, jika dimensi ditetapkan, lajur boleh dikodkan secara langsung. Jika dimensi berubah dengan kerap, disyorkan untuk menggunakan skrip atau menyimpannya.

UsemysqliseauditpluginiPriseSpriseSpRingIponFigurationPonfigurationPonviSventSonPonfigurationShigurationShigurationShigurationShigurationShigurationWithServer-Audit = forcews_Plus_permanentAntoMizeSviSviSviAserver_events;

MySQL perlu dioptimumkan untuk sistem kewangan: 1. Data kewangan mesti digunakan untuk memastikan ketepatan menggunakan jenis perpuluhan, dan DateTime digunakan dalam bidang masa untuk mengelakkan masalah zon waktu; 2. Reka bentuk indeks harus munasabah, mengelakkan kemas kini medan yang kerap untuk membina indeks, menggabungkan indeks dalam urutan pertanyaan dan indeks yang tidak berguna secara berkala; 3. Gunakan urus niaga untuk memastikan konsistensi, mengawal granulariti transaksi, elakkan urus niaga yang panjang dan operasi bukan teras yang tertanam di dalamnya, dan pilih tahap pengasingan yang sesuai berdasarkan perniagaan; 4. Partition Data Sejarah mengikut Masa, Arkib Data Sejuk dan Gunakan Jadual Mampat untuk meningkatkan kecekapan pertanyaan dan mengoptimumkan penyimpanan.

Masalah replikasi master-hamba MySQL adalah perkara biasa yang berkaitan, ketidakkonsistenan data, kesilapan GTID atau binlog, dan kelewatan replikasi. 1. Periksa sama ada sambungan master-hamba adalah normal, pastikan sambungan rangkaian, pasangan kebenaran, dan kata laluan akaun betul; 2. Selesaikan kegagalan replikasi yang disebabkan oleh ketidakkonsistenan dalam data, periksa log ralat, melangkau kesilapan jika perlu dan gunakan alat untuk mengesahkan konsistensi; 3. Mengendalikan isu GTID atau binlog, pastikan perpustakaan induk tidak membersihkan log transaksi yang diperlukan, dan dengan betul mengkonfigurasi mod GTID; 4. Mengoptimumkan kelewatan replikasi, meningkatkan prestasi perpustakaan hamba, membolehkan replikasi selari, dan mengurangkan beban perpustakaan hamba. Apabila menghadapi masalah, anda harus mengutamakan melihat output showlavestatus dan menganalisis punca punca lokasi log.

ToOptimizemySqlforreal-timefraudDetection, configuresMartIndexing, chipterInnodBasthestorageEngine, andtunesystemsettingsforhhighthroughput.1) usecompositeandcoveringindexestospeedupfrequentquerieswithoutover.2)

Kunci pemulihan kemalangan MySQL adalah untuk memahami mekanisme pembalakan dan mengambil langkah berjaga -jaga. 1. Selepas kemalangan, periksa pertama ralat dan innodbredolog untuk menentukan punca; 2. 3. Jika terdapat rasuah log, ruang yang tidak mencukupi atau kesilapan konfigurasi, anda perlu campur tangan secara manual. Innodb_force_recovery boleh digunakan untuk memaksa data permulaan dan eksport; 4. Anda harus selalu sandaran, memantau penggunaan sumber, elakkan urus niaga yang besar, dan menggunakan seni bina yang tinggi untuk mengurangkan kesukaran pemulihan.
