MySQL - Analyseur de texte intégral ngram : Un guide pour débutants

Bonjour, futurs magiciens des bases de données! Aujourd'hui, nous allons entreprendre un voyage passionnant dans le monde de l'Analyseur de texte intégral ngram de MySQL. Ne vous inquiétez pas si vous êtes nouveau en programmation - Je serai votre guide amical, en expliquant tout pas à pas. Alors, prenez une tasse de café, et plongeons-nous dedans!

L'Analyseur de texte intégral ngram : Quelle est la grosse affaire?

Imaginez que vous essayez de trouver un livre spécifique dans une immense bibliothèque. Ne serait-il pas génial si vous pouviez simplement taper quelques mots et trouver immédiatement ce que vous cherchez? C'est exactement ce que fait l'Analyseur de texte intégral ngram pour les bases de données!

L'analyseur ngram est comme un bibliothécaire super-intelligent qui divise le texte en petits morceaux (appelés ngrams) et vous aide à les rechercher rapidement et efficacement. Il est particulièrement utile pour les langues qui n'utilisent pas d'espaces entre les mots, comme le chinois ou le japonais.

Qu'est-ce qu'un ngram?

Un ngram est une séquence continue de n éléments d'un texte donné. Par exemple, si nous avons le mot "hello" et n = 2 (ce que nous appelons un bigramme), nous aurions :

• he
• el
• ll
• lo

Assez sympa, n'est-ce pas? Maintenant, voyons comment nous pouvons utiliser cela dans MySQL!

Configuration de la taille du jeton ngram

Avant de commencer à utiliser l'analyseur ngram, nous devons lui dire quelle taille nous voulons que nos ngrams soient. C'est ce qu'on appelle la taille du jeton.

Voici comment nous pouvons le définir :

SET GLOBAL ngram_token_size = 2;

Cela définit notre taille de ngram à 2 (bigrammes). Mais rappelez-vous, vous avez besoin de privilèges spéciaux pour modifier les variables globales. Si vous commencez juste, votre administrateur de base de données pourrait avoir besoin de le faire pour vous.

Création d'un index FULLTEXT en utilisant l'analyseur ngram

Maintenant que nous avons défini la taille de notre jeton, créons une table et ajoutons un index FULLTEXT en utilisant l'analyseur ngram :

CREATE TABLE articles (
id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
title VARCHAR(200),
content TEXT,
FULLTEXT INDEX ngram_idx (content) WITH PARSER ngram
) ENGINE=InnoDB;

Dans cet exemple, nous créons une table appelée 'articles' avec une colonne 'id', 'title' et 'content'. La magie se produit dans la dernière ligne où nous créons un index FULLTEXT sur la colonne 'content' en utilisant l'analyseur ngram.

Gestion des espaces par l'analyseur ngram

Une chose cool à propos de l'analyseur ngram est la façon dont il gère les espaces. Il les traite comme n'importe quel autre caractère. Ainsi, "hello world" avec des bigrammes serait :

• he
• el
• ll
• lo
• o
• w
• wo
• or
• rl
• ld

Cela est excellent pour rechercher des phrases!

Gestion des mots vides par l'analyseur ngram

Contrairement à certains autres analyseurs, l'analyseur ngram n'utilise pas de mots vides. Les mots vides sont des mots courants comme "le" ou "et" qui sont souvent ignorés lors des recherches. L'analyseur ngram inclut tout, ce qui peut être à la fois bien et mauvais en fonction de vos besoins.

Recherche de phrases par l'analyseur ngram

Essayons une recherche de phrase! Tout d'abord, ajoutons quelques données à notre table :

INSERT INTO articles (title, content) VALUES
('MySQL Tutorial', 'MySQL est une base de données populaire'),
('Python Guide', 'Python est un langage de programmation');

Maintenant, recherchons "base de données populaire" :

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(content) AGAINST('base de données populaire' IN BOOLEAN MODE);

Cela devrait retourner notre article MySQL Tutorial.

Recherche de termes par l'analyseur ngram

Nous pouvons également rechercher des termes individuels. Essayons de rechercher "programmation" :

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(content) AGAINST('programmation' IN BOOLEAN MODE);

Cela devrait retourner notre article Python Guide.

Recherche avec caractères génériques par l'analyseur ngram

L'analyseur ngram ne prend pas en charge les recherches avec caractères génériques au sens traditionnel. Cependant, parce qu'il divise les mots en petits morceaux, il peut toujours trouver des correspondances partielles. Par exemple :

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(content) AGAINST('prog' IN BOOLEAN MODE);

Cela pourrait toujours trouver notre article "programmation", même si nous avons seulement recherché une partie du mot.

Utilisation de l'Analyseur de texte intégral ngram dans un programme client

Enfin, voyons comment nous pourrions utiliser l'analyseur ngram dans un programme Python :

import mysql.connector

# Connexion à la base de données
cnx = mysql.connector.connect(user='votre_nom_d'utilisateur', password='votre_mot_de_passe',
host='127.0.0.1', database='votre_base_de_données')
curseur = cnx.cursor()

# Exécution d'une recherche
requête = "SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST(%s IN BOOLEAN MODE)"
terme_de_recherche = 'base_de_données'

curseur.execute(requête, (terme_de_recherche,))

# Affichage des résultats
for (id, titre, contenu) in curseur:
print(f"ID: {id}, Titre: {titre}, Contenu: {contenu}")

# Fermeture de la connexion
curseur.close()
cnx.close()

Ce programme se connecte à votre base de données MySQL, effectue une recherche en utilisant l'analyseur ngram et affiche les résultats.

Et voilà, les amis! Nous avons parcouru le territoire de l'Analyseur de texte intégral ngram dans MySQL. Rappelez-vous, la pratique rend parfait, alors n'ayez pas peur d'expérimenter avec ces concepts. Avant que vous ne vous en rendiez compte, vous serez en train d'analyser et de rechercher comme un pro!

Méthode	Description
SET GLOBAL ngram_token_size = n	Configure la taille des jetons ngram
CREATE TABLE... FULLTEXT INDEX... WITH PARSER ngram	Crée une table avec un index FULLTEXT en utilisant l'analyseur ngram
INSERT INTO... VALUES...	Insère des données dans la table
SELECT... WHERE MATCH(...) AGAINST(... IN BOOLEAN MODE)	Effectue une recherche en texte intégral en utilisant l'analyseur ngram

Bon codage, et que vos requêtes retournent toujours les résultats que vous cherchez!

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