MySQL - ngram 전문 텍스트 파서: 초보자 가이드

안녕하세요, 미래의 데이터베이스 마법사 여러분! 오늘은 MySQL의 ngram 전문 텍스트 파서의 세계로 흥미로운 여정을 떠나보겠습니다. 프로그래밍에 새롭게 시작하셨다고 걱정하지 마세요. 제가 친절한 안내자가 되어 모든 것을 단계별로 설명해 드릴 것입니다. 그래서 커피 한 잔을 들고 함께 시작하세요!

MySQL - ngram Fulltext Parser

ngram 전문 텍스트 파서: 왜 중요할까?

상상을 해보세요. 거대한 도서관에서 특정한 책을 찾고 싶을 때 몇 단어만 입력하면 바로 찾을 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이것이 바로 ngram 전문 텍스트 파서가 데이터베이스에 해주는 일입니다!

ngram 파서는 텍스트를 작은 조각(ngram이라고 부름)으로 나누어 빠르고 효율적으로 검색할 수 있도록 돕는 슈퍼 똑똑한 도서관사와 같습니다. 특히 중국어나 일본어처럼 단어 사이에 공백을 사용하지 않는 언어에 특히 유용합니다.

ngram이란 무엇인가?

ngram은 주어진 텍스트에서 n개의 연속적인 항목입니다. 예를 들어, "hello"라는 단어가 있고 n=2(이를 바이그램이라고 부름)이면 다음과 같습니다:

꽤 멋지죠? 이제 이것을 MySQL에서 어떻게 사용할 수 있는지 봅시다!

ngram 토큰 크기 설정

ngram 파서를 사용하기 전에 ngram의 크기를 지정해야 합니다. 이를 토큰 크기라고 합니다.

다음과 같이 설정할 수 있습니다:

SET GLOBAL ngram_token_size = 2;

이것은 우리의 ngram 크기를 2(바이그램)으로 설정합니다. 하지만 기억하세요, 전역 변수를 변경하려면 특별한 권한이 필요합니다. 처음 시작한다면 데이터베이스 관리자가 이 작업을 수행해야 할 수도 있습니다.

ngram 파서를 사용하여 FULLTEXT 인덱스 생성

토큰 크기를 설정했으니 이제 테이블을 생성하고 ngram 파서를 사용하여 FULLTEXT 인덱스를 추가해보겠습니다:

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

이 예제에서 'articles'라는 테이블을 생성하고 'id', 'title' 및 'content' 열이 있습니다. 마지막 줄에서 'content' 열에 ngram 파서를 사용하여 FULLTEXT 인덱스를 생성하는 것이 중요합니다.

ngram 파서의 공백 처리

ngram 파서의 멋진 점 중 하나는 공백을 처리하는 방법입니다. 공백도 다른 문자와 마찬가지로 취급합니다. 그래서 "hello world"를 바이그램으로 처리하면 다음과 같습니다:

이것은 문구 검색에 유용합니다!

ngram 파서의 불용어 처리

다른 일부 파서와 달리 ngram 파서는 불용어를 사용하지 않습니다. 불용어는 "the" 또는 "and"와 같은 검색에서 종종 무시되는 일반적인 단어입니다. ngram 파서는 모든 것을 포함하며, 이는 필요에 따라 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있습니다.

ngram 파서의 문구 검색

문구 검색을 해보겠습니다! 먼저 테이블에 데이터를 추가해보겠습니다:

INSERT INTO articles (title, content) VALUES
('MySQL Tutorial', 'MySQL is a popular database'),
('Python Guide', 'Python is a programming language');

이제 "popular database"를 검색해보겠습니다:

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

이것은 우리의 MySQL Tutorial 기사를 반환해야 합니다.

ngram 파서의 단어 검색

개별적인 단어도 검색할 수 있습니다. "programming"을 검색해보겠습니다:

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

이것은 우리의 Python Guide 기사를 반환해야 합니다.

ngram 파서의 와일드카드 검색

ngram 파서는 전통적인 의미의 와일드카드 검색을 지원하지 않습니다. 그러나 단어를 작은 조각으로 나누기 때문에 부분 일치를 찾을 수 있습니다. 예를 들어:

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

이것은 우리가 단어의 일부만 검색했지만 "programming" 기사를 여전히 찾을 수 있습니다.

클라이언트 프로그램에서 ngram 전문 텍스트 파서 사용

마지막으로 Python 프로그램에서 ngram 파서를 어떻게 사용할 수 있는지 봅시다:

import mysql.connector

# 데이터베이스에 연결
cnx = mysql.connector.connect(user='your_username', password='your_password',
host='127.0.0.1', database='your_database')
cursor = cnx.cursor()

# 검색 수행
query = "SELECT * FROM articles WHERE MATCH(content) AGAINST(%s IN BOOLEAN MODE)"
search_term = 'database'

cursor.execute(query, (search_term,))

# 결과 출력
for (id, title, content) in cursor:
print(f"ID: {id}, Title: {title}, Content: {content}")

# 연결 종료
cursor.close()
cnx.close()

이 프로그램은 MySQL 데이터베이스에 연결하고 ngram 파서를 사용하여 검색을 수행한 다음 결과를 출력합니다.

자, 이제 끝났습니다! MySQL의 ngram 전문 텍스트 파싱의 세계를 여행했습니다. 기억하세요, 연습이 완벽을 만듭니다. 이 개념들을 실험하는 것을 두려워하지 마세요. 어느 순간 당신도 프로처럼 파싱하고 검색할 수 있을 것입니다!

메서드	설명
`SET GLOBAL ngram_token_size = n`	ngram 토큰의 크기를 구성합니다
`CREATE TABLE... FULLTEXT INDEX... WITH PARSER ngram`	ngram 파서를 사용하여 FULLTEXT 인덱스가 있는 테이블을 생성합니다
`INSERT INTO... VALUES...`	테이블에 데이터를 삽입합니다
`SELECT... WHERE MATCH(...) AGAINST(... IN BOOLEAN MODE)`	ngram 파서를 사용하여 전문 검색을 수행합니다

즐거운 코딩을 하시고, 항상 원하는 결과를 검색할 수 있기를 바랍니다!

Credits: Image by storyset