[10분 테코톡] 플린트의 MySQL의 전문 검색 인덱스

LIKE 검색은 성능 및 정확도에 한계가 있어 사용자 경험을 저하시킬 수 있습니다. 🐌
MySQL 전문 검색은 텍스트 본문을 단어와 의미 기반으로 빠르게 검색하는 기능입니다. 🚀
N-gram 분석은 글자 수 단위로 텍스트를 분해하여 분석하는 방법으로, 한국어 환경에 유연하게 적용 가능합니다. 🇰🇷
역 인덱스는 텍스트를 토큰 단위로 분해하여 각 토큰이 어느 문서에 포함되는지 빠르게 검색할 수 있는 데이터 구조입니다. 🗂️
MySQL에서 전문 검색을 사용하려면 Full Text Index를 생성해야 하며, N-gram을 사용할 경우 WITH PARSER ngram을 명시해야 합니다. ⚙️
MATCH_AGAINST 문법을 사용하여 Full Text Index를 적용할 수 있으며, LIKE 검색 대비 성능 향상을 기대할 수 있습니다. ⚡
자연어 모드는 관련성 점수를 기반으로 검색하고, 불린 모드는 논리 연산자를 사용하여 조건 기반으로 검색합니다. ➕
전문 검색은 비실시간 인덱스 갱신 및 많은 토큰 생성으로 인한 쓰기 부하 등의 주의사항 및 한계점이 존재합니다. ⚠️
따라서, 전문 검색 기능의 특성을 이해하고 현재 상황에 적합한지 판단하여 사용해야 합니다. 🤔

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