InnoDB 의 전체 텍스트 검색은 Sphinx 전문 검색 엔진을 모델로 사용되는 알고리즘은 BM25 및 TF-IDF 순위 알고리즘을 기반으로합니다. 이러한 이유 때문에 InnoDB 의 불리 안 전문 검색의 관련성 순위는 MyISAM 의 관련성 순위와 다를 수 있습니다.

InnoDB 는 "term frequency-inverse document frequency"( TF-IDF ) 가중치 시스템의 편차를 사용하여 지정된 전체 텍스트 검색 쿼리 문서의 관련성에 순위가 매겨집니다. TF-IDF 가중치는 문서에서 단어가 출현하는 빈도에 따라 컬렉션의 모든 문서에서 단어가 출현하는 빈도에 따라 오프셋됩니다. 즉, 단어가 문서에서 출현하는 빈도가 높아질수록 그 단어가 문서 컬렉션에서 출현하는 빈도가 낮아지고, 문서의 순위가 높아집니다.

관련성 순위 계산 방법

단어의 출현 빈도 ( TF ) 값은 단어가 문서에 나타나는 횟수입니다. 단어의 역 문서 빈도 ( IDF ) 값은 다음 공식을 사용하여 계산됩니다. 여기에서 total_records 는 컬렉션의 레코드 수 matching_records 는 검색어가 표시되는 레코드 수입니다.

  $ {IDF} = log10 ($ {total_records} / $ {matching_records}) 

문서에 단어가 여러 번 포함되는 경우는 IDF 값이 TF 값을 곱합니다.

  $ {TF} * $ {IDF} 

TF 와 IDF 값을 사용하는 경우 문서의 관련성 순위가 다음 공식을 사용하여 계산됩니다.

  $ {rank} = $ {TF} * $ {IDF} * $ {IDF} 

공식은 다음 예제에서 시연되고 있습니다.

단일 단어 검색의 관련성 순위

이 예에서는 단일 단어 검색의 관련성 순위 계산을 시연합니다.

mysql> CREATE TABLE articles (
id INT UNSIGNED AUTO_INCREMENT NOT NULL PRIMARY KEY,
title VARCHAR(200),
body TEXT,
FULLTEXT (title,body)
) ENGINE=InnoDB;
Query OK, 0 rows affected (1.04 sec)
 
mysql> INSERT INTO articles (title,body) VALUES 
('MySQL Tutorial','This database tutorial ...'),
("How To Use MySQL",'After you went through a ...'),
('Optimizing Your Database','In this database tutorial ...'),
('MySQL vs. YourSQL','When comparing databases ...'),
('MySQL Security','When configured properly, MySQL ...'),
('Database, Database, Database','database database database'),
('1001 MySQL Tricks','1. Never run mysqld as root. 2. ...'),
('MySQL Full-Text Indexes', 'MySQL fulltext indexes use a ..');                    
Query OK, 8 rows affected (0.06 sec)
Records: 8  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> SELECT id, title, body, MATCH (title,body)  AGAINST ('database' IN BOOLEAN MODE) 
AS score FROM articles ORDER BY score DESC;
+----+------------------------------+-------------------------------------+---------------------+
| id | title                        | body                                | score               |
+----+------------------------------+-------------------------------------+---------------------+
|  6 | Database, Database, Database | database database database          |  1.0886961221694946 |
|  3 | Optimizing Your Database     | In this database tutorial ...       | 0.36289870738983154 |
|  1 | MySQL Tutorial               | This database tutorial ...          | 0.18144935369491577 |
|  2 | How To Use MySQL             | After you went through a ...        |                   0 |
|  4 | MySQL vs. YourSQL            | When comparing databases ...        |                   0 |
|  5 | MySQL Security               | When configured properly, MySQL ... |                   0 |
|  7 | 1001 MySQL Tricks            | 1. Never run mysqld as root. 2. ... |                   0 |
|  8 | MySQL Full-Text Indexes      | MySQL fulltext indexes use a ..     |                   0 |
+----+------------------------------+-------------------------------------+---------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

총 8 개의 레코드가 있으며이 중 3 개가 "database"라는 검색어와 일치합니다. 첫 번째 레코드 ( id 6 )에는 검색어가 6 회 들어 관련성 순위는 1.0886961221694946 입니다. 이 순위 값은 6 TF 값 (레코드 id 6 에는 "database"라는 검색어가 6 회 출현합니다) 및 다음과 같이 계산된다 0.42596873216370745의 IDF 값 (여기서 8은 총 레코드 숫자 3은 검색어가 출현하는 레코드 수)를 사용하여 계산됩니다.

  $ {IDF} = log10 (8 / 3) = 0.42596873216370745 

그 후, TF 와 IDF 값 순위 공식적으로 입력됩니다.

  $ {rank} = $ {TF} * $ {IDF} * $ {IDF} 

MySQL 명령 행 클라이언트에서 계산을 수행하면 1.088696164686938 순위 값이 반환됩니다.

mysql> SELECT 6*log10(8/3)*log10(8/3);
+-------------------------+
| 6*log10(8/3)*log10(8/3) |
+-------------------------+
|       1.088696164686938 |
+-------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

여러 단어 검색의 관련성 순위

이 예에서는 이전 예에서 사용 된 articles 테이블 및 데이터를 기반으로 여러 단어의 전체 텍스트 검색의 관련성 순위 계산을 시연합니다.

복수의 단어로 검색하는 경우는 다음의 공식으로 같이 관련성 순위 값이 각 단어의 관련성 순위 합계입니다.

  $ {rank} = $ {TF} * $ {IDF} * $ {IDF} + $ {TF} * $ {IDF} * $ {IDF} 

두 단어 ( 'mysql tutorial')에서 검색을 실행하면 다음과 같은 결과가 반환됩니다.

mysql> SELECT id, title, body, MATCH (title,body)  AGAINST ('mysql tutorial' IN BOOLEAN MODE) 
    AS score FROM articles ORDER BY score DESC;
+----+------------------------------+-------------------------------------+----------------------+
| id | title                        | body                                | score                |
+----+------------------------------+-------------------------------------+----------------------+
|  1 | MySQL Tutorial               | This database tutorial ...          |   0.7405621409416199 |
|  3 | Optimizing Your Database     | In this database tutorial ...       |   0.3624762296676636 |
|  5 | MySQL Security               | When configured properly, MySQL ... | 0.031219376251101494 |
|  8 | MySQL Full-Text Indexes      | MySQL fulltext indexes use a ..     | 0.031219376251101494 |
|  2 | How To Use MySQL             | After you went through a ...        | 0.015609688125550747 |
|  4 | MySQL vs. YourSQL            | When comparing databases ...        | 0.015609688125550747 |
|  7 | 1001 MySQL Tricks            | 1. Never run mysqld as root. 2. ... | 0.015609688125550747 |
|  6 | Database, Database, Database | database database database          |                    0 |
+----+------------------------------+-------------------------------------+----------------------+
8 rows in set (0.00 sec)

첫 번째 레코드 ( id 8 )는 'mysql'가 1 회 출현하고 'tutorial'가 2 회 출현합니다. 'mysql'에 일치하는 레코드는 6 개의 'tutorial'에 일치하는 레코드가 2 개 있습니다. MySQL 명령 행 클라이언트에서는 이러한 값을 여러 단어 검색 순위 공식적으로 삽입 할 때 예상되는 순위 값이 반환됩니다.

mysql> SELECT (1*log10(8/6)*log10(8/6)) + (2*log10(8/2)*log10(8/2));
+-------------------------------------------------------+
| (1*log10(8/6)*log10(8/6)) + (2*log10(8/2)*log10(8/2)) |
+-------------------------------------------------------+
|                                    0.7405621541938003 |
+-------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)