MySQL - 자연어 전체 텍스트 검색
안녕하세요, 데이터베이스 열정가 여러분! 오늘 우리는 MySQL의 자연어 전체 텍스트 검색의 세계로 흥미로운 여정을 떠납니다. 프로그래밍에 처음이라면 걱정하지 마세요; 저는 이 주제를 단계별로 안내해드릴 것입니다. 그럼 시작해보겠습니다!
자연어 전체 텍스트 검색이란?
거대한 도서관에서 책을 찾는다고 상상해보세요. 모든 책을 하나씩 살피지 않고, 단순히 찾고자 하는 것을 설명해주면 도서관 사서가 찾아주는 것이 얼마나 좋을까요? 자연어 전체 텍스트 검색은 데이터베이스에서 이와 같은 작업을 수행합니다!
자연어 전체 텍스트 검색은 MySQL의 강력한 기능으로, 주어진 텍스트 쿼리에 대한 기록의 관련성에 따라 검색을 수행할 수 있습니다. 데이터베이스에 슈퍼 스마트한 도서관 사서를 두는 것과 같습니다!
어떻게 작동하나요?
- MySQL은 지정된 열의 모든 단어의 색인을 생성합니다.
- 검색할 때, 해당 단어를 포함하는 기록을 찾습니다.
- 그런 다음, 검색 쿼리에 대한 관련성에 따라 결과를 순위 매깁니다.
그럼 코드 예제를 통해 이를 확인해보겠습니다!
CREATE TABLE books (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
description TEXT,
FULLTEXT(title, description)
);
INSERT INTO books (title, description) VALUES
('The MySQL Handbook', 'MySQL 데이터베이스 관리에 대한 종합 가이드'),
('SQL for Beginners', 'SQL을 처음부터 쉽게 배우는 예제'),
('Database Design Mastery', '효율적인 데이터베이스 설계에 대한 고급 기술');
SELECT * FROM books
WHERE MATCH(title, description) AGAINST('MySQL guide');이 예제에서 우리는:
- 'title'과 'description'에 FULLTEXT 인덱스를 포함한 'books' 테이블을 생성합니다.
- 몇 가지 샘플 데이터를 삽입합니다.
- "MySQL guide"를 검색하는 자연어 전체 텍스트 검색을 수행합니다.
MySQL은 관련성에 따라 결과를 반환하며, "The MySQL Handbook"이 상단에 나타날 가능성이 큽니다!
검색에서 Stop Words
이제 "stop words"에 대해 이야기해보겠습니다. 매번 말할 때 "the", "a", "an" 등을 세는 것이 피곤하지 않나요? MySQL도 마찬가지입니다!
Stop words는 전체 텍스트 검색 중 시간 절약과 관련성 향상을 위해 무시되는 일반적인 단어입니다. 이들은 다음과 같습니다:
| Stop Words |
|---|
| a, an, and |
| are, as, at |
| be, but, by |
| for, if, in |
| into, is, it |
| no, not, of |
| on, or, such |
| that, the, their |
| then, there, these |
| they, this, to |
| was, will, with |
Stop Words 처리 방법
기본적으로 MySQL은 자체 stop words 목록을 사용하지만, 이 행동을 수정할 수 있습니다:
- 현재 stop words 목록을 보려면:
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_DEFAULT_STOPWORD;- stop words를 완전히 비활성화하려면:
SET GLOBAL innodb_ft_enable_stopword = OFF;- 사용자 정의 stop words 목록을 사용하려면:
SET GLOBAL innodb_ft_server_stopword_table = 'database_name/table_name';stop words를 처리하는 것은 검색 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 이 옵션들을 신중하게 사용하세요!
클라이언트 프로그램을 사용한 자연어 전체 텍스트 검색
이제 기본 개념을 이해했으므로, 실제 상황에서 자연어 전체 텍스트 검색을 구현하는 방법을 보겠습니다. 이 예제에서는 Python과 MySQL Connector 라이브러리를 사용합니다.
먼저 MySQL Connector를 설치하세요:
pip install mysql-connector-python이제 간단한 Python 스크립트를 작성해보겠습니다:
import mysql.connector
# MySQL 데이터베이스에 연결
db = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="your_username",
password="your_password",
database="your_database"
)
cursor = db.cursor()
# 전체 텍스트 검색을 수행하는 함수
def fulltext_search(search_term):
query = "SELECT * FROM books WHERE MATCH(title, description) AGAINST(%s IN NATURAL LANGUAGE MODE)"
cursor.execute(query, (search_term,))
results = cursor.fetchall()
return results
# 예제 사용
search_results = fulltext_search("MySQL guide")
for result in search_results:
print(f"ID: {result[0]}, Title: {result[1]}, Description: {result[2]}")
# 연결 닫기
db.close()이 스크립트를 분해해보겠습니다:
- MySQL Connector를 임포트하고 데이터베이스에 연결합니다.
-
fulltext_search함수를 정의하고, 검색어를 입력받습니다. - 함수 내부에서 MySQL 쿼리를 구성하고 실행하여 자연어 전체 텍스트 검색을 수행합니다.
- 결과를 가져오고 반환합니다.
- 마지막으로, 함수를 호출하고 결과를 출력합니다.
이 스크립트를 사용하면 Python 애플리케이션 내에서 쉽게 자연어 전체 텍스트 검색을 수행할 수 있습니다!
결론
이제 여러분은 MySQL의 자연어 전체 텍스트 검색의 fascinaning 세계를 여행했습니다. 기본 개념을 이해하고 실제 상황에 적용하는 방법을 배웠으니, 데이터베이스 검색을 더 효율적이고 관련성 있게 만들 수 있는 도구를 가지게 되었습니다.
기억해 두세요, 새로운 언어를 배우는 것처럼 데이터베이스 쿼리를 마스터하려면 연습이 필요합니다. 바로 이해되지 않더라도 실망하지 마세요! 계속 실험하고, 곧 프로처럼 데이터베이스를 질문할 수 있을 것입니다!
저는 항상 학생들에게 말하지만, 데이터베이스는 잘 정리된 도서관이고, 여러분은 가장 효율적인 도서관 사서가 되고자 하는 사람입니다. 행복하게 질문하세요!
Credits: Image by storyset