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[ 103] MySQL :: MySQL 4.1 リファレンスマニュアル :: 6.8 MySQL 全文検索
[引用サイト] http://dev.mysql.com/doc/refman/4.1/ja/fulltext-search.html
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インデックスを持っているテーブルにデータをロードすると、処理がかなり遅くなることがあります。 節で使用すると（上の例を参照）、返されるレコードは関連性が最も高いレコードから低いレコードの順に自動でソートされます。 関連性を示す値は負の数でない浮動小数点数です。関連性がゼロのときは、類似性がまったくないことを意味します。関連性は、レコードに含まれるワード数、そのレコードに含まれる一意のワード数、コレクションに含まれる合計ワード数、特定のワードを含むドキュメント（レコード）数に基づいて計算されます。 関数の基本的な使用方法を示したものです。レコードは関連性が高いものから低いものの順に返されます。 ``ブラインドクエリ拡張''）をサポートしています。通常、これは、検索語句が短すぎるときに役立ちます。検索語句が短い場合、その語句を指定したユーザが暗黙的な知識に頼っていることがよくあります。暗黙的な知識といったものは、通常、全文検索エンジンは備えていません。たとえば、ユーザが に一致し、返されるはずだと想定していることがあります。暗黙的な知識とは、このようなことを意味します。 回目の検索の検索語句には、元の検索語句に、最初の検索で上位に検出された少数のドキュメントが結び付けられたものが使用されます。したがって、たとえば、これらのドキュメントの という語が含まれるすべての本が検出されます。注意:ブラインドクエリ拡張では、関連しないドキュメントが返されることでノイズが大幅に増加しがちです。そのため、この機能を使用する意味があるのは、検索語句が比較的短い場合に限られます。 コレクションおよびクエリに含まれる正しい各ワードには、そのクエリまたはコレクションでのそのワードの重要度に基づいて重みが設定されます。そのため、多くのドキュメントに存在するワードは低く重み付けされます（重みがゼロの場合もあります）。なぜなら、そのワードはそのコレクションにおいて意味値が低いためです。そのワードがまれにしか存在しない場合は、高く重み付けされます。その後、各ワードの重みが結合されてレコードの関連性が計算されます。 このようなテクニックは、サイズの大きなコレクションの場合に最も効果があります（実際に、それを目的として入念に調整されています）。小さいテーブルでは、ワードの分布はそれぞれの意味値を正しく反映するものとはならず、このモデルを使用した場合、奇妙な結果が出ることがあります。 というワードの検索で何も結果が生成されません。これは、このワードが半分以上のレコードに存在するためです。したがって、このワードは事実上ストップワード（意味値がゼロのワード）として扱われます。これは最も望ましい動作です。自然言語のクエリの場合 ワードがテーブルの半分を占めるレコードに一致する場合、関連するドキュメントが検出される見込みはあまりありません。むしろ、無関係のドキュメントが大量に検出される可能性が多分にあります。 これは、検索エンジンを使用してインターネットで検索をするときに誰もが頻繁に経験することです。このようなレコードに該当のデータセットにおいて低い意味値が設定されている理由は、ここにあります。 ブール値モードの検索では、関連値の高いもの順のレコードの自動ソートは行われません。これは上のクエリの結果を見るとわかります。上のクエリでは、関連性が最も高いレコード（MySQL 先行するチルダは否定演算子として機能し、レコードの関連性に対するワードの貢献度をマイナスにする。これはノイズワードをマークするのに役立つ。このようなワードを含むレコードは、他のワードより低く評価されるが、- |
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