text:
Để giảm cân hiệu quả, bạn nên phối hợp nhiều biện pháp, tuân thủ đúng mức và đều đặn các biện pháp gồm điều chỉnh chế độ ăn, tăng cường vận động, thay đổi lối sống vì nếu áp dụng kết hợp nhiều biện pháp sẽ giảm cân hữu hiệu hơn nhiều so với chỉ dùng đơn lẻ một biện pháp.
Người trưởng thành cần giữ cho cân nặng cơ thể ổn định ở mức nên có, người không quá gầy cũng không quá béo. Các phương pháp điều trị thừa cân béo phì ngày nay bao gồm điều chỉnh chế độ ăn, tăng cường hoạt động thể lực, tập luyện thể thao, thay đổi hành vi bất lợi gây béo phì, điều trị bằng thuốc và phẫu thuật trong những trường hợp cần thiết. Thay đổi chế độ ăn và tăng hoạt động thể lực là nền tảng của các chương trình kiểm soát thừa cân và béo phì. Mục tiêu của chương trình giảm cân là:
- Ngăn ngừa sự tiếp tục tăng cân.
- Giảm cân nặng hiện có cho tới khi đạt cân nặng nên có.
- Duy trì cân nặng nên có một cách bền vững.
Có nhiều chế độ ăn khác nhau cho người TC – BP. Chú ý rằng không phải tất cả các khẩu phần này đều an toàn. Việc thay đổi chế độ ăn nhằm giảm cân nặng hợp lý và không làm hại tới sức khoẻ bao gồm các nội dung sau:
Giảm năng lượng ăn vào và cải thiện chất lượng chế độ ăn
- Tuy chế độ ăn là để giảm cân nhưng phải bảo đảm cung cấp đủ cho cơ thể các chất dinh dưỡng cần thiết: Vitamin, chất khoáng, đủ các acid amin cần thiết và các acid béo cần thiết để duy trì sức khỏe, loại trừ việc đáp ứng đủ nhu cầu năng lượng.
- Chế độ ăn phải phù hợp về khả năng tài chính, khẩu vị, những thực phẩm mà bạn muốn ăn kiêng và thích ứng với cuộc sống của bạn.
- Bạn cần chấp nhận và cần hiểu rằng chỉ có giảm năng lượng mới giảm được cân và duy trì bền vững cân nặng ở mức thấp.
Tạo được sự thiếu hụt năng lượng
- Tạo ra sự cân bằng năng lượng âm tính với mức cần đạt tới là
Năng lượng tiêu hao - năng lượng ăn vào = 500 Kcal/ngày
- Sự thiếu hụt năng lượng 500 Kcal/ngày sẽ dẫn tới giảm 10% trọng lượng cơ thể trong vòng 6 tháng.
- Tiến trình giảm năng lượng của khẩu phần nên thực hiện tuần tự từng bước: mỗi tuần giảm khoảng 300 kcal (tương đương với năng lượng của 80g gạo) cho đến khi đạt năng lượng tương ứng với mức BMI.
BMI từ 25-29,9 thì năng lượng đưa vào một ngày là 1500 kcal
BMI từ 30- 34,9 thì năng lượng đưa vào một ngày là 1200 kcal
BMI từ 35-39,9 thì năng lượng đưa vào một ngày là 1000 kcal
BMI >= 40 thì năng lượng đưa vào một ngày là 800 kcal
Thành phần các chất dinh dưỡng nên như sau
Giảm nguồn năng lượng từ chất béo
Năng lượng do chất béo cung cấp nên ở mức thấp, càng thấp càng có hiệu quả giảm cân. Với người Việt nam, năng lượng do chất béo cung cấp nên chiếm khoảng 15% tổng số năng lượng của khẩu phần. Trong đó ít sử dụng các chất béo có chứa các acid béo no (có nhiều trong mỡ lợn, mỡ bò, bơ…), sử dụng nhiều axít béo không no có 1 nối đôi và nhiều nối đôi (có nhiều trong mỡ cá và dầu thực vật).
Nên tránh sử dụng các thực phẩm nhiều chất béo như thịt mỡ, nước dùng thịt, bơ, thịt chân giò...
Tránh các thực phẩm có nhiều cholesterol: Não, tim, gan, thận, lòng lợn...
Tránh ăn các món ăn có đưa thêm chất béo: bánh mì bơ, bơ trộn rau, các món xào, rán
Về chất đạm
Đảm bảo đủ chất đạm. Thay thế 1 phần chất béo trong chế độ ăn bằng chất đạm là cách làm khá hiệu quả trong giảm cân. Chất đạm có thể cung cấp từ 15% - 25% năng lượng của khẩu phần. Thực tế lâm sàng cho thấy chế độ ăn thấp béo, tăng chất đạm có hiệu quả giảm cân đáng kể.
Bạn nên lựa chọn các thực phẩm giàu chất đạm như: Thịt ít mỡ, tôm, cua, cá ít béo, giò nạc, sữa đậu nành, fomat, sữa bột tách bơ, sữa chua làm từ sữa gầy, đậu đỗ cho chế độ ăn thấp năng lượng. Các loại thịt phân tử lượng lớn, thời gian lưu lại trong dạ dày lâu nên khi ăn vào có cảm giác no lâu. Đồng thời một lượng đạm lớn trong các thực phẩm này có tác dụng đốt cháy thành phần mỡ trong cơ thể làm cho bạn gầy đi.
Chất đường bột
Nên sử dụng những thực phẩm cung cấp chất đường bột có nhiều chất xơ như: bánh mì đen, ngũ cốc nguyên hạt, khoai củ vừa có đậm độ năng lượng thấp vừa có thể tăng cảm giác no lâu vì thế có thể giúp bạn hạn chế được lượng thức ăn vào cơ thể nhiều từ đó có tác dụng giảm béo. Các thực phẩm này không đắt tiền, luôn có sẵn và là nguồn chất đạm quý, vitamin và khoáng chất tốt cho cơ thể.
Các thức ăn giàu năng lượng như: đường mật, mứt, kẹo, bánh ngọt, chocolat, nước ngọt ... nên tránh ăn vì có đậm độ năng lượng và chỉ số đường huyết cao, khi vào cơ thể bạn đường sẽ chuyển hoá thành mỡ và tích luỹ lại.
Đủ vitamin, muối khoáng
Tăng cường rau và qủa chín: 500g/ngày. Có thể bổ sung viên đa vitamin, khoáng và vi khoáng tổng hợp vì những khẩu phần ăn dưới 1200 Kcal thường thiếu hụt các vitamin và khoáng chất cần thiết như: Canxi, sắt, vitamin E... Do vậy việc bổ sung vitamin và khoáng chất được khuyến cáo khi khẩu phần năng lượng thấp dưới 1200 Kcal /ngày, đặc biệt khi khả năng lựa chọn thực phẩm của bạn bị hạn chế, không thỏa mãn nhu cầu các vitamin và khoáng chất.
Muối: Hạn chế muối ăn < 6g/ngày. Nếu có tăng huyết áp thì chỉ nên dùng 2-4g/ngày.
Số bữa: bạn nên đảm bảo thời gian và định lượng ăn uống đủ 3 bữa/ngày và duy trì đều đặn. Buổi tối ăn ít và không ăn bữa đêm. Ngoài bữa chính không nên ăn vặt trong ngày.
Một số điểm sau bạn cũng cần chú ý trong cách ăn uống của mình
- Hạn chế hoặc không uống rượu, bia, cà phê, các đồ uống có chất kích thích.
- Khi chế biến tránh xào rán nhiều mỡ.
- Nên tăng ăn rau ở dạng luộc, nấu canh, làm nộm, rau trộn salat.
- Không nên ăn quá nhanh, cần ăn chậm nhai kỹ.
Bạn hãy tự ghi chép chế độ ăn của mình về các thực phẩm đã ăn, số lượng, cách chế biến (xào, rán…) thời điểm ăn những thức ăn này để thuận lợi cho việc kiểm soát:
Để giảm cân hiệu quả, bạn nên phối hợp nhiều biện pháp, tuân thủ đúng mức và đều đặn các biện pháp gồm điều chỉnh chế độ ăn, tăng cường vận động, thay đổi lối sống vì nếu áp dụng kết hợp nhiều biện pháp sẽ giảm cân hữu hiệu hơn nhiều so với chỉ dùng đơn lẻ một biện pháp. Hiểu biết những điều cơ bản về TC – BP có thể giúp bạn có bước khởi đầu tốt, duy trì bền vững cân nặng ở mức hợp lý, giảm nguy cơ mắc bệnh và tăng chất lượng cuộc sống.
Ts. Bs. Lê Bạch Mai – Viện Dinh dưỡng
(Theo Bacsigiadinh.org)
Thông tin trên suckhoe.24h.com.vn chỉ mang tính tham khảo. Nếu có vấn đề về sức khỏe bạn nên đến gặp bác sỹ
Copyright 2004-2012 24H.COM.VN, all rights reserved. Sử dụng phần mềm (L&C) OCM 5.9 Cơ quan chủ quản: Công ty Cổ phần Quảng cáo Trực tuyến 24H Trụ sở: Tầng 12, Tòa nhà Geleximco, 36 Hoàng Cầu, Phường Ô Chợ Dừa, Quận Đống Đa, TP Hà NộiTel: (84-4) 3512 1806 - Fax: (84-4) 3512 1804 VPĐD: Tầng 5 – Toà nhà Hải Âu - 39B Trường Sơn, P2, Q.Tân Bình, TP.Hồ Chí Minh Tel: (84-8) 3848 9845 - Fax: (84-8) 3848 6519 Giấy phép số 2517/GP- TT ĐT ngày cấp 27/08/2013 SỞ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HÀ NỘI Chịu trách nhiệm xuất bản: Phan Minh Tâm® Ghi rõ nguồn '24H.COM.VN' khi bạn phát hành lại thông tin từ website này

markdown:
|
|
Để giảm cân hiệu quả, bạn nên phối hợp nhiều biện pháp, tuân thủ đúng mức và đều đặn các biện pháp gồm điều chỉnh chế độ ăn, tăng cường vận động, thay đổi lối sống vì nếu áp dụng kết hợp nhiều biện pháp sẽ giảm cân hữu hiệu hơn nhiều so với chỉ dùng đơn lẻ một biện pháp.
|
|
|
|


text: Ben truong giang 9.2 tấn ,ben 7.6 khối,ben dongfeng,bán xe ben 9 tấn 2 trả góp,ben 9 tấn 2 dongfeng,xe ben 9t2,xe ben 9.2 tấn,ben 9.2 tấn,ben trường giang,bán xe ben 8 khôi,bán xe ben 9tan2,mua xe ben 8 khối, mua xe ben 9 tấn 2, đại lý xe ben 9 tấn 2, bán trả góp xe ben 9 tấn 2,mua trả góp ben 9 tấn 2,cần mua ben 8 khối,ben dongfeng 9 tấn 2, BÁN XE BEN 8 KHỐI UY TÍN MIỀN NAM TRẢ GÓP GIÁ BÁN XE BEN 8 KHỐI 9TẤN2/9T2 UY TÍN MIỀN NAM 0932.973.375 - 0909.780.178 - Mr Vinh - Để có giá tốt nhất và nhận thêm nhiều ưu đãi. Chỉ cần 230.000.000 VNĐ quý khách đã sở hữu ngay xe ben 8 khối 9 tấn 2 cao cấp của chúng tôi thông qua hình thức trả góp ngân hàng chỉ từ 8.000.000 - 10.000.000/tháng. Thông số kỹ thuật – BEN TRƯỜNG GIANG 9.200 kg Tải trọng chở được: 9.200 kg Trọng lượng bản thân: 6.015 kg Trọng lượng toàn bộ: 15.410 kg Kích thước lọt lòng thùng: 4.150 x 2.300 x 800/--- mm Kích thước bao quát: 6.390 x 2.480 x 2.800 mm Dung tích xy lanh: 4.257 cm3 Động cơ: 4 kỳ - 4 xy lanh thẳng hàng, tăng áp Lốp xe: 11.00 R20/11.00 R20 Buôn bán xe ben Trường Giang 9.2 Tấn – 7.6 khối/7.6 cm3 Xe ben Dongfeng Trường Giang 2 chân 9T2/9,2 tấn Bán xe ben trường giang 9t2 - trả góp - giao xe ngay - hỗ trợ vay cao Mua bán xe ben DONGFENG 9 tấn 2 - Trường Giang - trả góp giao xe ngay - cần bán - cần mua Bán xe ben DONGFENG Trường Giang 9 tấn 2 - 2 chân - trả góp giao xe ngay - cần bán - cần mua * HỔ TRỢ MUA TRẢ GÓP: Khách hàng có thể vay 60% - 80% giá trị xe, thời gian vay từ12 đến 60 tháng. Thủ tục nhanh, thế chấp bằng chính chiếc xe cần vay. TƯ VẤN TRỰC TIẾP 24/24 Hotline: 0932.973.375 - 0909.780.178 - Vinh (Mr) Phòng kinh doanh - PHÚ MẪN - Hồ Chí Minh CÔNG TY CP TM-DV PHÚ MẪN

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Server: nginx

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

Connection: close

Vary: Accept-Encoding

Cache-control: private, max-age=0

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Vietnix-Cache: HIT from Backend


text: Chung cư mini Bồ Đề đã rẻ lại đẹp chỉ từ 600 triệu/căn, full nội thất Chung cư mini Bồ Đề rẻ đẹp chỉ từ 600 triệu/căn. Chung cư mini Bồ Đề Long Biên vị rí đẹp, nhiều tiện ích, thiết kế sang trọng, ô tô đỗ cửa. *Vị trí: + Gần bến xe Gia Lâm.Cách Phố Cổ khoảng 3km,cách cầu Chương Dương 1 Km, Cách trường trường Quốc Tế song ngữ Wellspring 2Km, Gần Savico Megamall và các siêu thị điện máy Media Mart +Nằm ngay cạnh Hồ Bồ Đề thuộc khu dân trí cao với vị trí giao thông thuận lợi, nhiều tiện ích: Gần đường lớn Nguyễn Văn Cừ, gần chợ,Gần trường THCS, gần UBND Bồ Đề. *Quy mô Chung cư mini Bồ Đề rẻ đẹp Được xây dựng 9 tầng, trong đó có 1 tầng để xe và 8 tầng căn hộ. Có thang máy,thang bộ, nhà để xe rộng rãi thuộc tầng 1, hệ thống cứu hỏa, phòng cháy chữa cháy hiện đại. Tất cả các căn hộ đều có cửa sổ và ban công thoáng đón ánh sáng tự nhiên. *nội thất Các căn hộ Chung cư mini Bồ đềđược trang bị nội thất đầy đủ cao cấp gồm : sàn gỗ, trần thạch cao, vệ sinh đầy đủ, bình nóng lạnh, tủ bếp trên và tủ bếp dưới,bếp và hút mùi, cửa gỗ , cáp quang , internet ....... ..* Diện tích và giá bán Chung cư giá rẻ Bồ Đề được thiết kế 5 căn trên một mặt sàn với diện tích các căn như sau:. + Căn 01: 46m2: 2PN+ 2WC+ BC+ PB+ PK giá từ 740 triệu- 890 triệu/căn + Căn 02: 47m2: 2PN+ 2WC+ BC+ PB+ PK giá từ 750 triệu- 900 triệu/căn + Căn 03: 50m2: 2PN+ 2WC+ BC+ PB+ PK giá từ 750 triệu- 900 triệu/căn + Căn 04: 35m2: 1PN+ WC+ BC+ PB+ PK giá từ 550 triệu- 610 triệu/căn + Căn 05: 39 m2: 2PN+ WC+ BC+ PB+ PK giá từ 730 triệu – 770 triệu/căn. Giá trực tiếp từ chủ đầu tư, không bán chênh, nên quý khách hàng hoàn toàn yên tâm. * Tiến độ thanh toán + Đợt 01: Đặt cọc 50 triệu đồng + Đợt 02: Sau 5 – 10 ngày thanh toán đến 70% ký hợp đồng mua bán. + Đợt 03: Nhận nhà và thanh toán nốt 30% *** Lưu ý: TT theo đúng tiến độ trên khách hàng sẽ được ra lộc 3 triệu đồng Đặc biệt khi thanh toán hết 100% từ 7- 10 ngày quý khách sẽ được chiết khấu 1% . ĐỗHồng Thúy (Ms.) -Bussiness Department Phòng Dự Án: Công ty CổPhần TưVấn Và Đầu TưĐất Vàng Kinh Đô. Địa chỉ: 209 Trung kính- Yên Hòa- Cầu Giấy- Hà Nội Wedside: http://www.diaocphuquy.net/ mobile: 0966 .497 .281 ( Tư vấn và xem nhà miễn phí)

Server: Nginx-VPSSIM


text:
Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
Chia sẻ: Hoang Nhan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10
lượt xem 35
download
Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
Khi dữ liệu ngày càng nhiều thì vấn đề tìm kiếm thông tin chính xác càng trở nên quan trọng. Với khối lượng dữ liệu lớn và có tổ chức phức tạp, vấn đề đặt ra là làm thế nào để tìm nhanh và đúng thông tin cần.
Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!
Nội dung Text: Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
- Tìm kiếm toàn văn trong MySQL Nguồn : quantrimang.com Khi dữ liệu ngày càng nhiều thì vấn đề tìm kiếm thông tin chính xác càng trở nên quan trọng. Với khối lượng dữ liệu lớn và có tổ chức phức tạp, vấn đề đặt ra là làm thế nào để tìm nhanh và đúng thông tin cần. Người dùng không muốn tìm kiếm một từ mà lại có cả triệu câu trả lời, họ cần sự chính xác và loại bỏ các từ gây nhiễu. Lúc đó, người dùng sẽ cần đến tính năng tìm kiếm toàn văn. Tìm kiếm toàn văn (TKTV) đã được hỗ trợ trong MySQL version 3.23.23. Các cột VARCHAR và TEXT được đánh chỉ mục với FULLTEXT có thể dùng được với các câu lệnh SQL đặc biệt để thực hiện việc tìm kiếm toàn văn trong MySQL. Đến bản 4.1, tính năng này trở nên hoàn thiện với sự hỗ trợ đầy đủ tìm kiếm boolean. Tìm kiếm toàn văn trong MySQL TKTV là một chức năng có trong MySQL cho phép người dùng tìm kiếm các mẩu thông tin khớp với một chuỗi trên một hay một số bảng nhất định, hơn là tìm sự so khớp dạng "SELECT LIKE" trên từng hàng của một trường nào đó. Một chỉ mục toàn văn trong MySQL là một chỉ mục có kiểu FULLTEXT. Các chỉ mục FULLTEXT chỉ được dùng với các bảng MyISAM và có thể được tạo ra từ các cột CHAR, VARCHAR, hay TEXT vào lúc tạo bảng với CREATE TABLE hay bổ sung sau với ALTER TABLE hoặc CREATE INDEX. Chỉ mục TKTV rất giống với các chỉ mục khác: nó là một danh sách các khóa được xếp theo trật tự. Các khóa này chỉ đến các bản ghi nằm trong file dữ liệu. Mỗi khóa gồm (định dạng của phiên bản 4.1): { Word -- VARCHAR. Một từ bên trong phần văn bản. Count -- LONG. Từ đó xuất hiện bao nhiều lần trong phần văn bản. } { Weight -- FLOAT. Đánh giá về tầm quan trọng của từ.
- Rowid -- một con trỏ chỉ đến hàng cụ thể nằm trong file dữ liệu. } Một số đặc điểm chính của tính năng TKTV trong MySQL: • Tự loại bỏ các từ có ít hơn 4 chữ cái. • Các từ có gạch ngang nằm giữa được xem là 2 từ. • Các hàng được trả lại theo thứ tự thích hợp, từ cao xuống thấp • Các từ nằm trong danh sách từ phổ thông bằng tiếng Anh cũng bị loại bỏ khỏi danh sách kết quả tìm kiếm. Danh sách từ này nằm trong file myisam/ft_static.c. Khi bạn cần lọc các từ thông dụng cho một ngôn ngữ khác, ví dụ tiếng Việt thì bạn cần chỉnh lại file này, biên dịch lại MySQL, và xây dựng lại các chỉ mục! Chuẩn bị dữ liệu Chúng ta thử triển khai một ví dụ đơn giản để hình dung rõ hơn về cơ chế hoạt động của TKTV. Đầu tiên, chúng ta tạo ra một CSDL tên goldenkey từ cửa sổ dòng lệnh (console) của MySQL: Tiếp theo, chúng ta tạo ra một bảng dùng mệnh đề FULLTEXT của MySQL để chỉ định những trường mà chúng ta muốn đánh chỉ mục cho việc tìm kiếm: create table Staff
- ( pk_id int auto_increment not null, firstName varchar(20), lastName varchar(20), age int, details text, primary key(pk_id), unique id(pk_id), fulltext(firstName, lastName, details) ) ENGINE=MyISAM; Sau khi thực hiện câu lệnh này, bạn được một bảng có cấu trúc như sau: Trường pk_id đầu tiên được dùng làm khóa chính. Chúng ta đã dùng mệnh đề FULLTEXT để đánh chỉ mục cho nhóm 3 trường là firstName, lastName và details. Nếu đã lập bảng như trên và muốn thay đổi trường có chỉ mục, bạn dùng lệnh sau: ALTER TABLE Staff ADD FULLTEXT(field1, field2); Ở đây, bạn chú ý dòng fulltext(firstName, lastName, details). Dòng này thông báo cho MySQL thiết lập một chỉ mục lên các trường firstName, lastName và details của bảng Staff. Các chỉ mục chỉ có thể được tạo ra trên các trường có kiểu là VARCHAR và TEXT. Khi các trường này đã có chỉ mục thì CSDL đã sẵn sàng cho việc khai thác tính năng TKTV để tìm các bản ghi phù hợp yêu cầu tìm kiếm dựa trên các giá trị có trong ba trường này.
- Để thử nghiệm, chúng ta bổ sung dữ liệu vào bảng mới tạo bằng các câu lệnh sau: insert into Staff values(0, Jeff, Holmes, 52, Mr. Jeff Holmes is a senior teacher in Golden Key. He likes Business, Technology and Finance. He is responsible for English for Information Technology course in Golden Key.); insert into Staff values(0, Beth, Adams, 29, Mrs. Beth Adams is the Director of Studies of Golden Key Language Center. She was born in England. She is very nice and professional.); insert into Staff values(0, Jason, Bell, 33, Mr. Jason Bell is a business assistant in Golden Key. He graduated from London Business Management School. His major is Law in Business.); Chú ý là TKTV được thiết kế cho các bảng dữ liệu lớn, khi dữ liệu càng lớn thì kết quả trả về càng đáng tin cậy. Thực hiện tìm kiếm Sử dụng lệnh TKTV: select firstName from Staff where match(firstName, lastName, details) against(business); Kết quả trả lại như sau: Chúng ta sẽ phân tích để thấy được sự khác biệt. Đầu tiên, xem xét phần SELECT và FROM trong câu truy vấn: select firstName from Staff Ở đây không có gì khác biệt so với các câu SELECT bình thường khác. Nhưng sự khác biệt nằm ở phần mệnh đề WHERE tiếp sau đó: where match(firstName, lastName, details) against(business);
- Đây chính là chỗ phát huy sức mạnh của TKTV. Trong phần đầu của câu truy vấn này, bạn dùng câu lệnh MATCH. Lệnh này sẽ tiến hành so khớp yêu cầu tìm kiếm với các giá trị của các trường firstName, lastName và details. Khi câu lệnh MATCH được sử dụng trong mệnh đề SELECT nó sẽ trả lại một thứ tự sắp xếp theo mức độ thích hợp, được xác định bằng một con số thập phân dương. Số này càng gần với 0 thì bản ghi càng kém thích hợp. Giá trị thích hợp này được xác định dựa trên biểu thức tìm kiếm, số từ có trong các trường được đánh chỉ mục cũng như tổng số bản ghi được tìm kiếm. Câu lệnh AGAINST chỉ chấp nhận một tham số. Đó là chuỗi mà chúng ta cần tìm. Tuy nhiên, cho đến bây giờ chúng ta vẫn chưa thấy được sự khác biệt với cách tìm kiếm truyền thống dựa trên câu lệnh LIKE: select firstName from Staff where details like business; Bạn hãy thực hiện câu lệnh trên để xem chúng có trả về cùng một tập kết quả không? Câu trả lời có thể là: có và không. Chính sự can thiệp của thứ tự sắp xếp theo mức độ thích hợp đã làm cho tập kết quả này có sự sai khác với tập kết quả có từ TKTV. Sắp xếp theo độ thích hợp Để kiểm tra con số đánh giá mức độ thích hợp, chúng thực hiện câu lệnh truy vấn sau: select concat(firstName, , lastName) as name, match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance from Staff where match(firstName, lastName, details) against(business); Kết quả trả lại như sau:
- Trong câu truy vấn này, chúng ta sử dụng lệnh MATCH trong mệnh đề SELECT để gửi trả lại chỉ số đánh giá mức độ thích hợp cho mỗi bản ghi. Câu lệnh trên thực hiện việc TKTV trên các trường firstName, lastName và details để so khớp chuỗi "business": where match(firstName, lastName, details) against(business); Câu lệnh truy vấn này trả về hai bản ghi có chứa chuỗi "business" nằm ở một trong các trường firstName, lastName hay details. Bây giờ chúng ta sẽ xem lại các bản ghi có chứa chuỗi "business": "Ms. Nguyen Hoang Ly is the Marketing and Business Development Manager In Golden Key Language Center. If you want to talk about business cooperation, please call her." "Mr. Jeff Holmes is a senior teacher in Golden Key. He likes Business, Technology and Finance. He is responsible for English for Information Technology course in Golden Key." "Mr. Jason Bell is a business assistant in Golden Key. He graduated from London Business Management School. His major is Law in Business." Trường relevance trả lại từ câu truy vấn của chúng ta được tạo ra từ chuỗi lệnh sau: match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance Bạn có thể thấy chuỗi lệnh này đã được dùng đến hai lần: một lần trong mệnh đề SELECT và một lần trong mệnh đề WHERE. MySQL chọn giải pháp này và chỉ thực hiện một lần TKTV trên bảng chứ không phải hai lần. Điều đó có nghĩa là sẽ không "tốn thêm sức" xử lý cho các câu truy vấn như thế này. Rõ ràng đây là một lợi thế lớn giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian so với các câu truy vấn đơn giản thực hiện trên một CSDL lớn. Khi câu lệnh MATCH được dùng trong mệnh đề WHERE, MySQL tự động xếp các hàng từ mức thích hợp cao nhất đến mức thấp nhất. Đây là câu truy vấn trả
- lại chỉ số xếp hạng thích hợp cho tất cả các bản ghi: select concat(firstName, , lastName) as name, match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance from Staff; Chúng ta đã bỏ mệnh đề WHERE ra ngoài, do vậy các bản ghi trả lại không xếp theo thứ tự. Ở phần đầu, khi liệt kê các điểm mạnh của TKTV tôi có chỉ ra rằng MySQL xóa bỏ các từ gây nhiễu và các từ có ít hơn 4 kí tự. Chúng ta sẽ kiểm tra điểm mạnh này bằng hai câu truy vấn TKTV sau: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(he likes business) as relevance from Staff; Kết quả của câu truy vấn này như sau: Chú ý, câu truy vấn cuối cùng của chúng ta có hai từ có độ dài hơn 3 kí tự là, "business" và "likes". Nếu chúng ta xóa bỏ từ có dưới 3 kí tự kia đi thì chúng ta sẽ có kết quả về chỉ số thích hợp tương tự như trên: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(likes business) as relevance from Staff; Kết quả trả lại như sau:
- Như vậy, chúng ta vẫn có kết quả trả lại tương tự. Điều này chứng tỏ MySQL đã xóa bỏ các từ gây nhiễu và các từ có từ 3 kí tự trở xuống ra khỏi câu truy vấn. Chức năng TKTV của MySQL xếp hạng các từ dựa trên giá trị ngữ nghĩa của chúng – các từ thông dụng thì xếp hạng thấp hơn các từ không thông dụng. Điều này có ý nghĩa, vì một từ tồn tại trong nhiều bản ghi sẽ có tính thích hợp ít hơn so với một từ chỉ xuất hiện trong một hay hai bản ghi. Việc xếp hạng thích hợp theo ý nghĩa được sử dụng ở phần lớn các thuật toán TKTV phổ biến. Giới hạn 50% MySQL loại bỏ các từ gây nhiễu và các từ ngắn nhưng nếu một từ không ngắn nhưng hiện diện ở hơn 50% số bản ghi được tìm kiếm thì các bản ghi đó sẽ không được trả lại. MySQL gọi đó là "50% threshold". Ở một mức độ nào đó điều này có ý nghĩa vì nó lọc ra tất cả các bản ghi có chỉ số thích hợp thấp. Tìm kiếm toàn văn với toán tử boolean Bằng cách kết hợp nhiều toán tử bên trong chuỗi tìm kiếm, bạn có thể đưa vào hay loại trừ các từ khác, thay đổi các tổ hợp từ để thay đổi giá trị thích hợp... Sau đây là một số toán tử boolean thường dùng trong MySQL: • + Dấu cộng ở đầu chỉ ra rằng từ này phải xuất hiện ở tất cả các hàng trả lại. • - Dấu trừ ở đầu chỉ ra rằng từ này không được có mặt trong tất cả các hàng trả lại. • Mặc định (khi không có dấu trừ hoặc dấu cộng) từ tìm kiếm là tùy chọn, nhưng hàng nào chứa từ đó sẽ được đánh giá cao hơn. • < > Hai toán tử này được sử dụng để thay đổi phần đóng góp của từ vào giá trị thích hợp của một hàng. Toán tử < làm giảm, còn toán tử > làm tăng phần đóng góp. • ( ) Các dấu ngoặc đơn được sử dụng để nhóm các từ vào một biểu thức con.
- • ~ Dấu ngã nằm ở đầu có chức năng toán tử phủ định, làm cho phần đóng góp của từ vào giá trị thích hợp của hàng bị phủ định. Kí hiệu này có ích khi dùng để đánh giá các từ gây nhiễu. Một hàng có chứa một từ như vậy sẽ bị đánh giá thấp hơn các hàng khác, nhưng không có nghĩa là nó bị loại trừ, như trường hợp dùng toán tử - . • * Một dấu hoa thị là toán tử cắt bỏ. Không giống như các toán tử khác, nó được nối vào từ chứ không phải đặt nó ở trước từ. • "Mệnh đề được đặt trong dấu nháy kép", sẽ chỉ so khớp với các hàng có chứa mệnh đề đó. Một tìm kiếm boolean được thực hiện khá giống với TKTV bình thường. Tuy nhiên, nó chứa từ khóa IN BOOLEAN MODE, như ví dụ dưới đây: select * from Staff where match(firstName, lastName, details) against (+business -English in boolean mode); Trong câu truy vấn trên, chúng ta đã ra lệnh rằng tất cả các hàng trả lại phải chứa từ "business" và không được chứa từ "English". Tương tự, chúng ta thử thực hiện câu truy vấn dưới đây: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(+English -business >manager in boolean mode) as relevance from Staff where match(firstName, lastName, details) against(+ English - business > manager in boolean mode); Nhìn vào câu truy vấn ở trên ta thấy hàng trả lại sẽ được xếp ở vị trí cao hơn nếu: • Nó chứa từ "English" • Nó không chứa từ "business" • Từ "manager" sẽ xuất hiện trong hàng đó một hay nhiều lần Kết quả như sau:
- Tất cả các bản ghi trả lại đều có giá trị xếp hạng thích hợp là 0 và do đó sẽ không có mặt trong kết quả trả về. Bạn có thể kiểm chứng kết quả này bằng việc thực thi: select firstName from Staff where match(firstName, lastName, details) against(+English -business >manager in boolean mode); Bạn sẽ thấy: Kết luận TKTV cho phép bạn tìm kiếm một cách thông minh, nhanh và giảm thiểu nhu cầu viết các câu truy vấn tìm kiếm phức tạp. Với TKTV, bạn sẽ tiết kiệm được tài nguyên, thời gian xử lý và giúp tăng độ thích hợp trong kết quả tìm kiếm với các CSDL có lượng nội dung lớn, đem lại sự hài lòng cho người dùng.
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tìm kiếm toàn văn trong MySQL
9 p | 171 | 77
-
Chương 2 TÌM KIẾM & SẮP XẾP
79 p | 76 | 37
-
Các thuật toán tìm kiếm
16 p | 110 | 31
-
Cách tìm kiếm thông tin trên Internet bằng
37 p | 80 | 28
-
Toán tử trong MySQL
14 p | 61 | 14
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 3: Tìm kiếm
33 p | 30 | 9
-
AP HƯỚNG DẪN TÌM KIẾM TRÊN INTERNET
3 p | 27 | 6
-
Tìm kiếm toàn văn bản XML trong DB2
42 p | 59 | 5
-
Tìm kiếm văn bản của DB2, Phần 2: Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ để tìm kiếm toàn văn bản trong DB2
16 p | 28 | 4
-
Bài giảng SQL server: Chương 4 - Lê Thị Minh Nguyện
12 p | 12 | 3
-
Sử dụng thuật tìm kiếm theo xác suất giải một số bài toán tối ưu kỹ thuật
15 p | 11 | 3
-
Tìm kiếm ảnh vân môi
4 p | 10 | 3
-
Tìm kiếm văn bản của DB2, Phần 1: Tìm kiếm toàn văn bản
5 p | 22 | 3
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 7 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
38 p | 7 | 2
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 13 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
24 p | 5 | 1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 14 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
45 p | 9 | 1
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Các chiến lược tìm kiếm - ĐH KHTN TPHCM
15 p | 0 | 0

markdown:
# Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
Chia sẻ: Hoang Nhan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10
lượt xem 35
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2009/20091019/nhan1234/80x100/tim_kiem_toan_van_trong_mysql_3973.jpg)
##
Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Khi dữ liệu ngày càng nhiều thì vấn đề tìm kiếm thông tin chính xác càng trở nên quan trọng. Với khối lượng dữ liệu lớn và có tổ chức phức tạp, vấn đề đặt ra là làm thế nào để tìm nhanh và đúng thông tin cần.
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Cách tìm kiếm toàn văn trong MySQL
- Tìm kiếm toàn văn trong MySQL Nguồn : quantrimang.com Khi dữ liệu ngày càng nhiều thì vấn đề tìm kiếm thông tin chính xác càng trở nên quan trọng. Với khối lượng dữ liệu lớn và có tổ chức phức tạp, vấn đề đặt ra là làm thế nào để tìm nhanh và đúng thông tin cần. Người dùng không muốn tìm kiếm một từ mà lại có cả triệu câu trả lời, họ cần sự chính xác và loại bỏ các từ gây nhiễu. Lúc đó, người dùng sẽ cần đến tính năng tìm kiếm toàn văn. Tìm kiếm toàn văn (TKTV) đã được hỗ trợ trong MySQL version 3.23.23. Các cột VARCHAR và TEXT được đánh chỉ mục với FULLTEXT có thể dùng được với các câu lệnh SQL đặc biệt để thực hiện việc tìm kiếm toàn văn trong MySQL. Đến bản 4.1, tính năng này trở nên hoàn thiện với sự hỗ trợ đầy đủ tìm kiếm boolean. Tìm kiếm toàn văn trong MySQL TKTV là một chức năng có trong MySQL cho phép người dùng tìm kiếm các mẩu thông tin khớp với một chuỗi trên một hay một số bảng nhất định, hơn là tìm sự so khớp dạng "SELECT LIKE" trên từng hàng của một trường nào đó. Một chỉ mục toàn văn trong MySQL là một chỉ mục có kiểu FULLTEXT. Các chỉ mục FULLTEXT chỉ được dùng với các bảng MyISAM và có thể được tạo ra từ các cột CHAR, VARCHAR, hay TEXT vào lúc tạo bảng với CREATE TABLE hay bổ sung sau với ALTER TABLE hoặc CREATE INDEX. Chỉ mục TKTV rất giống với các chỉ mục khác: nó là một danh sách các khóa được xếp theo trật tự. Các khóa này chỉ đến các bản ghi nằm trong file dữ liệu. Mỗi khóa gồm (định dạng của phiên bản 4.1): { Word -- VARCHAR. Một từ bên trong phần văn bản. Count -- LONG. Từ đó xuất hiện bao nhiều lần trong phần văn bản. } { Weight -- FLOAT. Đánh giá về tầm quan trọng của từ.
- Rowid -- một con trỏ chỉ đến hàng cụ thể nằm trong file dữ liệu. } Một số đặc điểm chính của tính năng TKTV trong MySQL: • Tự loại bỏ các từ có ít hơn 4 chữ cái. • Các từ có gạch ngang nằm giữa được xem là 2 từ. • Các hàng được trả lại theo thứ tự thích hợp, từ cao xuống thấp • Các từ nằm trong danh sách từ phổ thông bằng tiếng Anh cũng bị loại bỏ khỏi danh sách kết quả tìm kiếm. Danh sách từ này nằm trong file myisam/ft_static.c. Khi bạn cần lọc các từ thông dụng cho một ngôn ngữ khác, ví dụ tiếng Việt thì bạn cần chỉnh lại file này, biên dịch lại MySQL, và xây dựng lại các chỉ mục! Chuẩn bị dữ liệu Chúng ta thử triển khai một ví dụ đơn giản để hình dung rõ hơn về cơ chế hoạt động của TKTV. Đầu tiên, chúng ta tạo ra một CSDL tên goldenkey từ cửa sổ dòng lệnh (console) của MySQL: Tiếp theo, chúng ta tạo ra một bảng dùng mệnh đề FULLTEXT của MySQL để chỉ định những trường mà chúng ta muốn đánh chỉ mục cho việc tìm kiếm: create table Staff
- ( pk_id int auto_increment not null, firstName varchar(20), lastName varchar(20), age int, details text, primary key(pk_id), unique id(pk_id), fulltext(firstName, lastName, details) ) ENGINE=MyISAM; Sau khi thực hiện câu lệnh này, bạn được một bảng có cấu trúc như sau: Trường pk_id đầu tiên được dùng làm khóa chính. Chúng ta đã dùng mệnh đề FULLTEXT để đánh chỉ mục cho nhóm 3 trường là firstName, lastName và details. Nếu đã lập bảng như trên và muốn thay đổi trường có chỉ mục, bạn dùng lệnh sau: ALTER TABLE Staff ADD FULLTEXT(field1, field2); Ở đây, bạn chú ý dòng fulltext(firstName, lastName, details). Dòng này thông báo cho MySQL thiết lập một chỉ mục lên các trường firstName, lastName và details của bảng Staff. Các chỉ mục chỉ có thể được tạo ra trên các trường có kiểu là VARCHAR và TEXT. Khi các trường này đã có chỉ mục thì CSDL đã sẵn sàng cho việc khai thác tính năng TKTV để tìm các bản ghi phù hợp yêu cầu tìm kiếm dựa trên các giá trị có trong ba trường này.
- Để thử nghiệm, chúng ta bổ sung dữ liệu vào bảng mới tạo bằng các câu lệnh sau: insert into Staff values(0, Jeff, Holmes, 52, Mr. Jeff Holmes is a senior teacher in Golden Key. He likes Business, Technology and Finance. He is responsible for English for Information Technology course in Golden Key.); insert into Staff values(0, Beth, Adams, 29, Mrs. Beth Adams is the Director of Studies of Golden Key Language Center. She was born in England. She is very nice and professional.); insert into Staff values(0, Jason, Bell, 33, Mr. Jason Bell is a business assistant in Golden Key. He graduated from London Business Management School. His major is Law in Business.); Chú ý là TKTV được thiết kế cho các bảng dữ liệu lớn, khi dữ liệu càng lớn thì kết quả trả về càng đáng tin cậy. Thực hiện tìm kiếm Sử dụng lệnh TKTV: select firstName from Staff where match(firstName, lastName, details) against(business); Kết quả trả lại như sau: Chúng ta sẽ phân tích để thấy được sự khác biệt. Đầu tiên, xem xét phần SELECT và FROM trong câu truy vấn: select firstName from Staff Ở đây không có gì khác biệt so với các câu SELECT bình thường khác. Nhưng sự khác biệt nằm ở phần mệnh đề WHERE tiếp sau đó: where match(firstName, lastName, details) against(business);
- Đây chính là chỗ phát huy sức mạnh của TKTV. Trong phần đầu của câu truy vấn này, bạn dùng câu lệnh MATCH. Lệnh này sẽ tiến hành so khớp yêu cầu tìm kiếm với các giá trị của các trường firstName, lastName và details. Khi câu lệnh MATCH được sử dụng trong mệnh đề SELECT nó sẽ trả lại một thứ tự sắp xếp theo mức độ thích hợp, được xác định bằng một con số thập phân dương. Số này càng gần với 0 thì bản ghi càng kém thích hợp. Giá trị thích hợp này được xác định dựa trên biểu thức tìm kiếm, số từ có trong các trường được đánh chỉ mục cũng như tổng số bản ghi được tìm kiếm. Câu lệnh AGAINST chỉ chấp nhận một tham số. Đó là chuỗi mà chúng ta cần tìm. Tuy nhiên, cho đến bây giờ chúng ta vẫn chưa thấy được sự khác biệt với cách tìm kiếm truyền thống dựa trên câu lệnh LIKE: select firstName from Staff where details like business; Bạn hãy thực hiện câu lệnh trên để xem chúng có trả về cùng một tập kết quả không? Câu trả lời có thể là: có và không. Chính sự can thiệp của thứ tự sắp xếp theo mức độ thích hợp đã làm cho tập kết quả này có sự sai khác với tập kết quả có từ TKTV. Sắp xếp theo độ thích hợp Để kiểm tra con số đánh giá mức độ thích hợp, chúng thực hiện câu lệnh truy vấn sau: select concat(firstName, , lastName) as name, match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance from Staff where match(firstName, lastName, details) against(business); Kết quả trả lại như sau:
- Trong câu truy vấn này, chúng ta sử dụng lệnh MATCH trong mệnh đề SELECT để gửi trả lại chỉ số đánh giá mức độ thích hợp cho mỗi bản ghi. Câu lệnh trên thực hiện việc TKTV trên các trường firstName, lastName và details để so khớp chuỗi "business": where match(firstName, lastName, details) against(business); Câu lệnh truy vấn này trả về hai bản ghi có chứa chuỗi "business" nằm ở một trong các trường firstName, lastName hay details. Bây giờ chúng ta sẽ xem lại các bản ghi có chứa chuỗi "business": "Ms. Nguyen Hoang Ly is the Marketing and Business Development Manager In Golden Key Language Center. If you want to talk about business cooperation, please call her." "Mr. Jeff Holmes is a senior teacher in Golden Key. He likes Business, Technology and Finance. He is responsible for English for Information Technology course in Golden Key." "Mr. Jason Bell is a business assistant in Golden Key. He graduated from London Business Management School. His major is Law in Business." Trường relevance trả lại từ câu truy vấn của chúng ta được tạo ra từ chuỗi lệnh sau: match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance Bạn có thể thấy chuỗi lệnh này đã được dùng đến hai lần: một lần trong mệnh đề SELECT và một lần trong mệnh đề WHERE. MySQL chọn giải pháp này và chỉ thực hiện một lần TKTV trên bảng chứ không phải hai lần. Điều đó có nghĩa là sẽ không "tốn thêm sức" xử lý cho các câu truy vấn như thế này. Rõ ràng đây là một lợi thế lớn giúp tiết kiệm tài nguyên và thời gian so với các câu truy vấn đơn giản thực hiện trên một CSDL lớn. Khi câu lệnh MATCH được dùng trong mệnh đề WHERE, MySQL tự động xếp các hàng từ mức thích hợp cao nhất đến mức thấp nhất. Đây là câu truy vấn trả
- lại chỉ số xếp hạng thích hợp cho tất cả các bản ghi: select concat(firstName, , lastName) as name, match(firstName, lastName, details) against(business) as relevance from Staff; Chúng ta đã bỏ mệnh đề WHERE ra ngoài, do vậy các bản ghi trả lại không xếp theo thứ tự. Ở phần đầu, khi liệt kê các điểm mạnh của TKTV tôi có chỉ ra rằng MySQL xóa bỏ các từ gây nhiễu và các từ có ít hơn 4 kí tự. Chúng ta sẽ kiểm tra điểm mạnh này bằng hai câu truy vấn TKTV sau: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(he likes business) as relevance from Staff; Kết quả của câu truy vấn này như sau: Chú ý, câu truy vấn cuối cùng của chúng ta có hai từ có độ dài hơn 3 kí tự là, "business" và "likes". Nếu chúng ta xóa bỏ từ có dưới 3 kí tự kia đi thì chúng ta sẽ có kết quả về chỉ số thích hợp tương tự như trên: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(likes business) as relevance from Staff; Kết quả trả lại như sau:
- Như vậy, chúng ta vẫn có kết quả trả lại tương tự. Điều này chứng tỏ MySQL đã xóa bỏ các từ gây nhiễu và các từ có từ 3 kí tự trở xuống ra khỏi câu truy vấn. Chức năng TKTV của MySQL xếp hạng các từ dựa trên giá trị ngữ nghĩa của chúng – các từ thông dụng thì xếp hạng thấp hơn các từ không thông dụng. Điều này có ý nghĩa, vì một từ tồn tại trong nhiều bản ghi sẽ có tính thích hợp ít hơn so với một từ chỉ xuất hiện trong một hay hai bản ghi. Việc xếp hạng thích hợp theo ý nghĩa được sử dụng ở phần lớn các thuật toán TKTV phổ biến. Giới hạn 50% MySQL loại bỏ các từ gây nhiễu và các từ ngắn nhưng nếu một từ không ngắn nhưng hiện diện ở hơn 50% số bản ghi được tìm kiếm thì các bản ghi đó sẽ không được trả lại. MySQL gọi đó là "50% threshold". Ở một mức độ nào đó điều này có ý nghĩa vì nó lọc ra tất cả các bản ghi có chỉ số thích hợp thấp. Tìm kiếm toàn văn với toán tử boolean Bằng cách kết hợp nhiều toán tử bên trong chuỗi tìm kiếm, bạn có thể đưa vào hay loại trừ các từ khác, thay đổi các tổ hợp từ để thay đổi giá trị thích hợp... Sau đây là một số toán tử boolean thường dùng trong MySQL: • + Dấu cộng ở đầu chỉ ra rằng từ này phải xuất hiện ở tất cả các hàng trả lại. • - Dấu trừ ở đầu chỉ ra rằng từ này không được có mặt trong tất cả các hàng trả lại. • Mặc định (khi không có dấu trừ hoặc dấu cộng) từ tìm kiếm là tùy chọn, nhưng hàng nào chứa từ đó sẽ được đánh giá cao hơn. • < > Hai toán tử này được sử dụng để thay đổi phần đóng góp của từ vào giá trị thích hợp của một hàng. Toán tử < làm giảm, còn toán tử > làm tăng phần đóng góp. • ( ) Các dấu ngoặc đơn được sử dụng để nhóm các từ vào một biểu thức con.
- • ~ Dấu ngã nằm ở đầu có chức năng toán tử phủ định, làm cho phần đóng góp của từ vào giá trị thích hợp của hàng bị phủ định. Kí hiệu này có ích khi dùng để đánh giá các từ gây nhiễu. Một hàng có chứa một từ như vậy sẽ bị đánh giá thấp hơn các hàng khác, nhưng không có nghĩa là nó bị loại trừ, như trường hợp dùng toán tử - . • * Một dấu hoa thị là toán tử cắt bỏ. Không giống như các toán tử khác, nó được nối vào từ chứ không phải đặt nó ở trước từ. • "Mệnh đề được đặt trong dấu nháy kép", sẽ chỉ so khớp với các hàng có chứa mệnh đề đó. Một tìm kiếm boolean được thực hiện khá giống với TKTV bình thường. Tuy nhiên, nó chứa từ khóa IN BOOLEAN MODE, như ví dụ dưới đây: select * from Staff where match(firstName, lastName, details) against (+business -English in boolean mode); Trong câu truy vấn trên, chúng ta đã ra lệnh rằng tất cả các hàng trả lại phải chứa từ "business" và không được chứa từ "English". Tương tự, chúng ta thử thực hiện câu truy vấn dưới đây: select firstName, match(firstName, lastName, details) against(+English -business >manager in boolean mode) as relevance from Staff where match(firstName, lastName, details) against(+ English - business > manager in boolean mode); Nhìn vào câu truy vấn ở trên ta thấy hàng trả lại sẽ được xếp ở vị trí cao hơn nếu: • Nó chứa từ "English" • Nó không chứa từ "business" • Từ "manager" sẽ xuất hiện trong hàng đó một hay nhiều lần Kết quả như sau:
- Tất cả các bản ghi trả lại đều có giá trị xếp hạng thích hợp là 0 và do đó sẽ không có mặt trong kết quả trả về. Bạn có thể kiểm chứng kết quả này bằng việc thực thi: select firstName from Staff where match(firstName, lastName, details) against(+English -business >manager in boolean mode); Bạn sẽ thấy: Kết luận TKTV cho phép bạn tìm kiếm một cách thông minh, nhanh và giảm thiểu nhu cầu viết các câu truy vấn tìm kiếm phức tạp. Với TKTV, bạn sẽ tiết kiệm được tài nguyên, thời gian xử lý và giúp tăng độ thích hợp trong kết quả tìm kiếm với các CSDL có lượng nội dung lớn, đem lại sự hài lòng cho người dùng.
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Tìm kiếm toàn văn trong MySQL
9 p |
171 |
77
-
Chương 2 TÌM KIẾM & SẮP XẾP
79 p |
76 |
37
-
Các thuật toán tìm kiếm
16 p |
110 |
31
-
Cách tìm kiếm thông tin trên Internet bằng
37 p |
80 |
28
-
Toán tử trong MySQL
14 p |
61 |
14
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Chương 3: Tìm kiếm
33 p |
30 |
9
-
AP HƯỚNG DẪN TÌM KIẾM TRÊN INTERNET
3 p |
27 |
6
-
Tìm kiếm toàn văn bản XML trong DB2
42 p |
59 |
5
-
Tìm kiếm văn bản của DB2, Phần 2: Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ để tìm kiếm toàn văn bản trong DB2
16 p |
28 |
4
-
Bài giảng SQL server: Chương 4 - Lê Thị Minh Nguyện
12 p |
12 |
3
-
Sử dụng thuật tìm kiếm theo xác suất giải một số bài toán tối ưu kỹ thuật
15 p |
11 |
3
-
Tìm kiếm ảnh vân môi
4 p |
10 |
3
-
Tìm kiếm văn bản của DB2, Phần 1: Tìm kiếm toàn văn bản
5 p |
22 |
3
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 7 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
38 p |
7 |
2
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 13 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
24 p |
5 |
1
-
Bài giảng Tìm kiếm và trình diễn thông tin: Bài 14 - TS.Nguyễn Bá Ngọc
45 p |
9 |
1
-
Bài giảng Cấu trúc dữ liệu và giải thuật: Các chiến lược tìm kiếm - ĐH KHTN TPHCM
15 p |
0 |
0

Set-Cookie: TLDEVNamespace=hbs6j6ihc5srjbjs2oftdocst0; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache