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MySQL - ngram 全文パーサー: 初心者向けガイド

こんにちは、未来のデータベースの魔法使いたち！今日は、MySQL の ngram 全文パーサーの世界への刺激的な旅に出発します。プログラミングが初めてでも心配しないでください - 私があなたの友好的なガイドとなり、すべてを一歩ずつ説明します。では、コーヒーを一杯手に取って、飛び込みましょう！

MySQL - ngram Fulltext Parser

ngram 全文パーサー: 何が大きなことなの？

想像してみてください。巨大な図書館で特定の本を探そうとしているとします。数語を入力してすぐに探しているものが見つかるとしたら、素晴らしいでしょう？それが正に ngram 全文パーサーがデータベースで行うことです！

ngram パーサーは、超賢い図書館員のようで、テキストを小さな断片（ngram と呼ばれる）に分割し、迅速かつ効率的に検索できるように助けてくれます。特に、中国語や日本語のように単語の間にスペースがない言語で役立ちます。

ngram とは何ですか？

ngram は、与えられたテキストからの n 個の連続した項目のシーケンスです。例えば、「hello」という単語があり、n = 2（これをバイグラムと呼びます）の場合、以下のようになります。

  • he
  • el
  • ll
  • lo

かなり素敵ですね？では、MySQL でこれをどのように使用できるか見てみましょう！

ngram トークンサイズの設定

ngram パーサーを使用する前に、ngram のサイズをどのくらいにするかを設定する必要があります。これをトークンサイズと呼びます。

以下の方法で設定できます。

SET GLOBAL ngram_token_size = 2;

これで ngram サイズを 2（バイグラム）に設定します。ただし、グローバル変数を変更するには特別な権限が必要です。初心者の場合は、データベース管理者が代わりに行う必要があるかもしれません。

ngram パーサーを使用した FULLTEXT インデックスの作成

トークンサイズを設定したら、テーブルを作成し、ngram パーサーを使用して FULLTEXT インデックスを追加しましょう。

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

この例では、「articles」というテーブルを作成し、「id」、「title」、「content」の列を持っています。最後の行で「content」列に ngram パーサーを使用した FULLTEXT インデックスを作成するところがポイントです。

ngram パーサーのスペース処理

ngram パーサーの素晴らしい点の一つは、スペースの処理方法です。スペースも他の文字と同じように扱います。だから、「hello world」のバイグラムは以下のようになります。

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

これはフレーズ検索に便利です！

ngram パーサーのストップワード処理

他のいくつかのパーサーとは異なり、ngram パーサーはストップワードを使用しません。ストップワードは「the」や「and」のような検索で頻繁に無視される一般的な単語です。ngram パーサーはすべてを含めるので、必要に応じて良くも悪くもなります。

ngram パーサーのフレーズ検索

フレーズ検索を試してみましょう！まず、テーブルにいくつかのデータを追加します。

INSERT INTO articles (title, content) VALUES
('MySQL チュートリアル', 'MySQL は人気のあるデータベース'),
('Python ガイド', 'Python はプログラミング言語');

今、「人気のあるデータベース」を検索してみましょう。

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(content) AGAINST('人気のあるデータベース' IN BOOLEAN MODE);

これは MySQL チュートリアルの記事を返すはずです。

ngram パーサーの単語検索

個々の単語も検索できます。「プログラミング」を検索してみましょう。

SELECT * FROM articles
WHERE MATCH(content) AGAINST('プログラミング' IN BOOLEAN MODE);

これは Python ガイドの記事を返すはずです。

ngram パーサーのワイルドカード検索

ngram パーサーは伝統的な意味でのワイルドカード検索はサポートしていません。しかし、単語を小さな断片に分割するため、部分一致を見つけることができます。例えば：

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

これでも「programming」の記事を見つけることができるかもしれません。

クライアントプログラムでの ngram 全文パーサーの使用

最後に、Python プログラムで ngram パーサーをどのように使用するか見てみましょう。

import mysql.connector

# データベースに接続
cnx = mysql.connector.connect(user='あなたのユーザー名', password='あなたのパスワード',
host='127.0.0.1', database='あなたのデータベース')
cursor = cnx.cursor()

# 検索を実行
query = "SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST(%s IN BOOLEAN MODE)"
search_term = 'データベース'

cursor.execute(query, (search_term,))

# 結果を出力
for (id, title, content) in cursor:
print(f"ID: {id}, Title: {title}, Content: {content}")

# 接続を閉じる
cursor.close()
cnx.close()

このプログラムは MySQL データベースに接続し、ngram パーサーを使用して検索を実行し、結果を出力します。

そして、ここまでです！MySQL の ngram 全文パーサーの世界を旅してきました。覚えておいてください、練習は完璧に近づくための道です。すぐに、あなたもプロのように解析と検索ができるようになるでしょう！

メソッド 説明
SET GLOBAL ngram_token_size = n ngram トークンのサイズを設定します
CREATE TABLE... FULLTEXT INDEX... WITH PARSER ngram ngram パーサーを使用して FULLTEXT インデックスを持つテーブルを作成します
INSERT INTO... VALUES... テーブルにデータを挿入します
SELECT... WHERE MATCH(...) AGAINST(... IN BOOLEAN MODE) ngram パーサーを使用した全文検索を実行します

楽しいコーディングを！そして、あなたのクエリが常に求める結果を返すことを願っています！

Credits: Image by storyset

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