Képzelj el egy szituációt: Van egy remek webáruházad, egy blogod, vagy bármilyen adatbázis-alapú alkalmazásod, ahol a felhasználók szöveges tartalmakban keresgélhetnek. Gondosan beállítod az SQL MATCH AGAINST funkcióját, büszke vagy a teljesítményére, majd jön az első felhasználói panasz: „Kerestem ’alm’ szótöredékre, de nem talált semmit, pedig van ’alma’ és ’almás’ is!” Ismerős? Ha igen, akkor jó helyen jársz, mert ma megfejtjük a full-text keresés ezen rejtélyét, és feltárjuk, miért viselkedik az SQL másképp, mint ahogy azt elsőre várnánk.
Az SQL MATCH AGAINST, különösen a MySQL esetében, egy rendkívül hasznos eszköz nagyméretű szövegmezők hatékony átkutatására. A hagyományos LIKE '%szó%' megoldásokkal szemben a full-text indexek drámaian gyorsítják a lekérdezéseket, és relevancián alapuló eredményeket is szolgáltatnak. Ám van egy alapvető különbség a működésükben, ami sok fejtörést okozhat: a MATCH AGAINST nem feltétlenül a ’keresd meg bárhol, bármilyen formában’ elven működik, hanem sokkal intelligensebb, és bizonyos szempontból korlátozottabb.
A Fő Bűnös: Az ft_min_word_len és Az Indexelési Logika 💡
Az egyik leggyakoribb oka annak, hogy az adatbázis nem talál meg bizonyos szótöredékeket, a full-text indexelés mögötti filozófiában és konfigurációban keresendő. Az adatbázisrendszerek, mint például a MySQL, nem indexelnek minden egyes karakterkombinációt, hanem „szavakra” bontják a szöveget, és ezeket a szavakat tárolják el az indexben.
Mi az az ft_min_word_len?
Ez egy kritikus szerverváltozó, amely meghatározza a full-text indexbe bekerülő szavak minimális hosszát. A MySQL alapértelmezett értéke általában 4 karakter. Ez azt jelenti, hogy minden olyan szó, amely ennél rövidebb, vagy minden olyan szótöredék, amely rövidebb 4 karakternél, egyszerűen nem kerül be az indexbe, és ezért nem is kereshető. Ez a beállítás célja, hogy:
- Optimalizálja a tárhelyet: Kisebb index = kevesebb lemezterület.
- Javítsa a teljesítményt: Kevesebb adatot kell feldolgozni a kereséskor.
- Növelje a relevanciát: A nagyon rövid szavak, mint „a”, „és”, „ki”, ritkán hordoznak önmagukban elegendő releváns információt.
Ha a felhasználó az ’alm’ (3 karakter) szótöredékre keres, de az ft_min_word_len értéke 4, akkor az adatbázis nem fogja tudni megtalálni, mert az ’alm’ soha nem került be az indexbe. Ez akkor is igaz, ha az ’alma’ szó (4 karakter) benne van – a full-text index „alma” szót lát, nem pedig az „alm” töredéket.
Fontos megjegyezni, hogy az InnoDB táblák esetén az innodb_ft_min_token_size nevű változó felelős ugyanezért, és ennek alapértelmezett értéke szintén 3 karakter (vagy változó verziótól függően). Módosításuk a my.cnf (vagy my.ini) fájlban történik, és a változtatások érvényesítéséhez újra kell indítani a MySQL szervert, majd újra kell építeni a full-text indexeket. Enélkül a meglévő indexek nem frissülnek, és a keresés továbbra sem fogja az új szabályokat alkalmazni.
Stop Szavak: A Láthatatlan Akadályok 🛑
Egy másik gyakori ok a stop szavak használata. A stop szavak olyan gyakori, nyelvtani szavak (például ’a’, ’az’, ’és’, ’vagy’, ’egy’), amelyeket az adatbázis automatikusan kizár az indexből és a keresésből. Ennek oka hasonló az ft_min_word_len esetéhez: csökkenteni a zajt, javítani a relevanciát és optimalizálni az index méretét.
Bár a stop szavak általában nem okoznak közvetlenül problémát a szótöredékekkel, közvetetten mégis befolyásolhatják. Ha egy keresendő kifejezés stop szavakat tartalmaz, vagy éppen egy olyan releváns szó töredékére keresünk, ami túl rövid ahhoz, hogy ne legyen stop szó (például „és” rövidítése), az könnyen kudarchoz vezethet. A MySQL számos nyelvre rendelkezik előre definiált stop szó listákkal, de akár egyéni listákat is létrehozhatunk. Azonban az egyéni listák használata körültekintést igényel, mert rosszul beállítva akár fontos keresési eredményeket is kirekeszthetünk.
Indexelés Módja: Teljes Szavak vs. N-gramok
A MySQL full-text keresése alapvetően teljes szavakra fókuszál. Amikor az adatbázis létrehozza az indexet, szóközzel vagy írásjelekkel elválasztott egységekként kezeli a kifejezéseket. Tehát az „alma” és az „almás” két különálló, egyedi entitás az indexben. Ha az ’alm’ szótöredékre keresünk, az adatbázis nem fogja automatikusan ’alma’ vagy ’almás’ alakban megtalálni, mert az indexben nincs ’alm’ bejegyzés.
Más keresőmotorok vagy adatbázis kiegészítések léteznek, amelyek úgynevezett N-gram indexelést használnak. Az N-gram indexelés során a szöveget nem szavakra, hanem meghatározott hosszúságú (N) karakterláncokra bontják. Például az „apple” szó 2-gram indexelés esetén így néz ki: „ap”, „pp”, „pl”, „le”. Ez rendkívül rugalmasan lehetővé teszi a szótöredékek megtalálását, de jelentősen megnöveli az index méretét és az indexelés idejét. A MySQL alapértelmezett full-text implementációja nem támogatja az N-gram indexelést „out-of-the-box” az általános nyelvekhez, bár a CJK (kínai, japán, koreai) nyelvekhez léteznek speciális N-gram parserek.
Keresési Módok és Wildcardok: A Megoldás Felé Vezető Út ✨
Eddig csak a problémákat láttuk, de hogyan kereshetünk mégis szótöredékre a MATCH AGAINST segítségével? A kulcs a Boole-i keresési mód és a wildcardok (helyettesítő karakterek) használata.
Természetes Nyelvű Keresés (Natural Language Mode)
Ez az alapértelmezett mód, amikor egyszerűen csak MATCH (oszlop) AGAINST ('keresett szó') formátumot használunk. Ebben a módban a rendszer rangsorolja az eredményeket a relevancia alapján, de nem támogatja a wildcardok használatát.
Boole-i Keresés (Boolean Mode)
Ez az a mód, amire szükségünk van a szótöredékek megtalálásához. Explicit módon kell bekapcsolni: MATCH (oszlop) AGAINST ('keresett szó' IN BOOLEAN MODE). A Boole-i mód számos operátort támogat, de számunkra most a * (csillag) a legfontosabb, ami helyettesítő karakterként funkcionál.
Például, ha ’alm’ szótöredékre keresünk, a következőképpen tehetjük meg:
SELECT * FROM termékek WHERE MATCH (név, leírás) AGAINST ('alm*' IN BOOLEAN MODE);
Ez a lekérdezés megtalálja az „alma”, „almás”, „almacompót” és hasonló szavakat. Fontos tudni, hogy a wildcard karakter általában a szó végére kerülhet. A szó elején lévő wildcard (*alma) használata MySQL 5.6.4-es verziótól vált lehetségessé, de jelentősen lassabb és erőforrásigényesebb lehet, mivel az adatbázisnak sokkal több indexelt szót kell átvizsgálnia.
Figyelem: A Boole-i mód a relevanciát másképp kezeli, mint a természetes nyelvű keresés. Nincs benne az alapértelmezett rangsorolás, amit megszoktunk. Így ha a relevancia kulcsfontosságú, érdemes lehet más megoldásokban gondolkodni, vagy kombinálni a lekérdezéseket.
Alternatívák és Kompromisszumok: Amikor az SQL Kevés 🛠️
Bár a Boole-i mód és a wildcardok segítenek, bizonyos esetekben az SQL MATCH AGAINST korlátai túl szűknek bizonyulhatnak. Ilyenkor érdemes más megközelítéseket is megvizsgálni:
LIKE Operátor
A régi jó LIKE operátorral természetesen lehet szótöredékre keresni: SELECT * FROM termékek WHERE név LIKE '%alm%';. Ez az egyik legrugalmasabb megoldás, hiszen ’%’ karakter bárhová kerülhet. Azonban van egy óriási hátránya:
- Teljesítmény: Nagy adathalmazokon a bal oldali wildcard (
%) miatt nagyon lassú lehet, mivel nem tudja hatékonyan kihasználni a hagyományos B-fa indexeket. Minden sort meg kell vizsgálnia, ami rengeteg I/O műveletet jelent. - Relevancia: Nincs benne relevancia rangsorolás.
Csak akkor ajánlott, ha nagyon kis adathalmazzal dolgozunk, vagy ha nincs más alternatíva és a sebesség másodlagos.
Külső Keresőmotorok: A Profi Eszközök 🚀
Ha a keresés a legfontosabb funkciója az alkalmazásodnak, és az adatbázis beállításai már nem elegendőek, akkor ideje továbblépni. Dedikált keresőmotorok, mint az Elasticsearch vagy az Apache Solr, valószínűleg a legjobb megoldást kínálják. Ezek a rendszerek kifejezetten a szöveges adatok gyors és rugalmas keresésére lettek optimalizálva, és számos olyan funkcióval rendelkeznek, amelyek az SQL-ben hiányoznak:
- Fejlett elemzők (Analyzers): Támogatják az N-gram indexelést, stemminget (szavak tőalakra hozása), szinonimákat, és sok más nyelvi feldolgozást, ami lehetővé teszi a szótöredékek, elgépelések és hasonló formák hatékony megtalálását.
- Skálázhatóság (Scalability): Horizontalisan skálázhatóak, ami azt jelenti, hogy hatalmas adatmennyiségeket és felhasználói terhelést is képesek kezelni.
- Rugalmas lekérdezések: Komplex lekérdezéseket, facetelést, kiemeléseket (highlighting) és rendkívül finomhangolható relevancia-beállításokat tesznek lehetővé.
- Sebesség: A speciális indexelési struktúráiknak (pl. invertált indexek) köszönhetően rendkívül gyorsak.
Véleményem szerint, ha egy webshop, egy hírportál, vagy egy dokumentumkezelő rendszer esetén a keresés a felhasználói élmény sarokköve, akkor egy dedikált keresőmotor integrálása nem luxus, hanem stratégiai szükségesség. A kezdeti beállítási költségek gyorsan megtérülnek a felhasználói elégedettség és a rendszer teljesítményének növelésével.
Gyakorlati Tanácsok és Módosítások: Konfiguráció és Tervezés ⚙️
Ha úgy döntesz, hogy az SQL full-text keresését finomhangolod, íme néhány gyakorlati lépés és tipp:
ft_min_word_len/innodb_ft_min_token_sizeMódosítása:- Nyisd meg a
my.cnf(Linux) vagymy.ini(Windows) fájlt. - Keresd meg vagy add hozzá a következő sorokat a
[mysqld]szekcióba:
ft_min_word_len = 3(MyiSAM táblákhoz)
innodb_ft_min_token_size = 3(InnoDB táblákhoz) - Mentsd el a fájlt.
- Indítsd újra a MySQL szervert.
- Nagyon Fontos: Építsd újra a full-text indexeket! Ezt megteheted például a
REPAIR TABLE your_table_name QUICK;vagyOPTIMIZE TABLE your_table_name;parancsokkal, vagy egyszerűen eldobod és újra létrehozod az indexet (ALTER TABLE your_table_name DROP INDEX ft_index_name, ADD FULLTEXT(column_name);). Az index újraépítése adatmennyiségtől függően hosszadalmas lehet.
- Nyisd meg a
- Stop Szavak Kezelése:
- Ha valamilyen rövid, de számodra releváns szó nem kerül be az indexbe, ellenőrizd a stop szó listákat.
- A MySQL-ben az alapértelmezett stop szó lista a
mysql/share/english/stopwords.txt(vagy hasonló útvonalon) található. - Készíthetsz saját listát, és megadhatod a
ft_stopword_file = "/path/to/my_stopwords.txt"beállítással amy.cnffájlban. Egy üres fájl beállítása kikapcsolja a stop szavak szűrését, de ez nem feltétlenül ajánlott.
- Boole-i Mód és Wildcardok Tesztelése:
- Gyakorold a
MATCH AGAINST ('szó*' IN BOOLEAN MODE)ésMATCH AGAINST ('*szó*' IN BOOLEAN MODE)(ha 5.6.4+ verzióval dolgozol) lekérdezéseket. - Mindig figyeld a lekérdezések teljesítményét, különösen nagy adathalmazon, a
EXPLAINparanccsal.
- Gyakorold a
- Adatbázis Tervezés:
- Gondold át, milyen mezőket indexelsz. Ha a leírás mező túl hosszú, és csak a termék nevében keresel releváns töredékeket, akkor érdemes külön indexelni a nevet.
- Kombinálhatod a kereséseket: például
MATCH AGAINSTa releváns találatokhoz, majdLIKEa szűkítéshez vagy a speciális esetekhez, de ez bonyolultabbá teheti a lekérdezéseket.
Összegzés: A Rejtély Megoldva ✅
Az SQL MATCH AGAINST full-text keresés nem talál szótöredéket, mert alapértelmezés szerint teljes szavakat indexel, és számos optimalizációs beállítás (mint az ft_min_word_len és a stop szavak) korlátozza az indexbe kerülő adatok körét. Ez nem hiba, hanem a hatékonyság és a relevancia szempontjából tudatos tervezési döntés.
Azonban a megoldás nem reménytelen! A Boole-i keresési mód és a wildcardok okos használatával jelentősen javíthatjuk a szótöredékek megtalálásának esélyét az adatbázis beállításainak finomhangolásával. Ha pedig a keresési igények meghaladják az SQL natív képességeit, a dedikált keresőmotorok, mint az Elasticsearch és az Solr, robusztus és skálázható alternatívát kínálnak.
A kulcs a megértésben rejlik: tudd, hogyan működik a rendszered, és válassz olyan eszközt és stratégiát, amely a legjobban illeszkedik a projektjeid céljaihoz és a felhasználók elvárásaihoz. A full-text keresés nem egy egységes, mindenre alkalmas megoldás, hanem egy sor kompromisszum, amit a sebesség, pontosság és rugalmasság hármasa között kell meghoznunk.
