In general, there is a tradeoff bet

In general, there is a tradeoff between "precision" and "recall". High precision means that fewer irrelevant results are presented (no false positives), while high recall means that fewer relevant results are missing (no false negatives). Using the LIKE operator gives you 100% precision with no concessions for recall. A full text search facility gives you a lot of flexibility to tune down the precision for better recall.

Most full text search implementations use an "inverted index". This is an index where the keys are individual terms, and the associated values are sets of records that contain the term. Full text search is optimized to compute the intersection, union, etc. of these record sets, and usually provides a ranking algorithm to quantify how strongly a given record matches search keywords.

The SQL LIKE operator can be extremely inefficient. If you apply it to an un-indexed column, a full scan will be used to find matches (just like any query on an un-indexed field). If the column is indexed, matching can be performed against index keys, but with far less efficiency than most index lookups. In the worst case, the LIKE pattern will have leading wildcards that require every index key to be examined. In contrast, many information retrieval systems can enable support for leading wildcards by pre-compiling suffix trees in selected fields.

Other features typical of full-text search are

lexical analysis or tokenization—breaking a block of unstructured text into individual words, phrases, and special tokens
morphological analysis, or stemming—collapsing variations of a given word into one index term; for example, treating "mice" and "mouse", or "electrification" and "electric" as the same word
ranking—measuring the similarity of a matching record to the query string

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทั่วไป มีดีระหว่าง "ความแม่นยำ" และ "จำ" ความแม่นยำสูงหมายความ ว่า เกี่ยวข้องผลลัพธ์จะแสดง (ไม่ลวง), ในขณะเรียกคืนสูงหมายความ ว่า ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องขาดหายไป (ผิดตำแหน่ง) ใช้ตัวดำเนินการ LIKE ให้แม่นยำ 100% ด้วยไม่มีสัมปทานเพื่อการเรียกใช้ มีข้อความเต็มค้นหาสิ่งอำนวยความสะดวกให้คุณมากของความยืดหยุ่นในการปรับแต่งลงความแม่นยำสำหรับการจำดีขึ้นข้อความเต็มค้นหาใช้งานส่วนใหญ่ใช้ "ดัชนีคว่ำ" นี้เป็นดัชนีที่ปุ่มแต่ละพจน์ และค่าเกี่ยวข้องคือ ชุดของระเบียนที่ประกอบด้วยคำว่า ค้นหาข้อความเต็มสุดคำนวณแยก สหภาพ ฯลฯ ของชุดระเบียนเหล่านี้ และมักจะให้อัลกอริทึมการจัดอันดับการวัดปริมาณวิธีขอระเบียนที่ตรงกับคำสำคัญค้นหาตัวดำเนินการ SQL LIKE ได้ต่ำมาก ถ้าคุณใช้กับคอลัมน์ที่เป็นดัชนีไม่มี การสแกนแบบเต็มจะถูกใช้เพื่อค้นหา (เช่นเดียวกับแบบสอบถามใด ๆ บนฟิลด์ยังไม่ได้ทำดัชนี) ถ้ามีการทำดัชนีคอลัมน์ จับคู่ใดสามารถทำ กับคีย์ดัชนี แต่ มีประสิทธิภาพน้อยกว่าส่วนใหญ่ดัชนีค้นหา ในกรณีเลวร้ายที่สุด รูปแบบเช่นจะมีสัญลักษณ์ตัวแทนชั้นนำที่ต้องมีทุกคีย์ดัชนีสามารถตรวจสอบ ตรงกันข้าม การเรียกข้อมูลหลายระบบสามารถใช้การสนับสนุนสำหรับนำสัญลักษณ์ตัวแทนโดยการคอมไพล์ก่อนต้นไม้ต่อท้ายในเขตข้อมูลที่เลือกมีคุณสมบัติอื่น ๆ ของการค้นหาแบบเต็มวิเคราะห์จากคำใกล้เคียงหรือ tokenization — ทำลายบล็อกของข้อความที่ไม่มีโครงสร้างเป็นคำแต่ละคำ วลี และสัญญาณพิเศษวิเคราะห์สัณฐาน หรือเกิด — รูปแบบของคำที่กำหนดลงในระยะหนึ่งดัชนี การยุบตัวลง ตัวอย่างเช่น การรักษา "ไมซ์" และ "เมาส์" หรือ "ไฟฟ้า" และ "ไฟฟ้า" เป็นคำเดียวกันจัดอันดับโดยการวัดความคล้ายกันของระเบียนตรงกับสายอักขระแบบสอบถาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยทั่วไปมีการถ่วงดุลอำนาจระหว่าง "ความแม่นยำ" และ "เรียกคืน" ความแม่นยำสูงหมายความว่าผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องน้อยลงจะถูกนำเสนอ (ไม่มีผลบวกปลอม) ในขณะที่การเรียกคืนสูงหมายความว่าผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องน้อยจะหายไป (ไม่เชิงลบเท็จ) โดยใช้ตัวดำเนินการเช่นช่วยให้คุณมีความแม่นยำ 100% สัมปทานสำหรับการเรียกคืนไม่มี สิ่งอำนวยความสะดวกค้นหาข้อความเต็มจะช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นมากที่จะปรับลงความแม่นยำสำหรับการเรียกคืนที่ดีกว่า.

ส่วนใหญ่ข้อความเต็มการใช้งานการค้นหาใช้ดัชนี "คว่ำ" นี่คือดัชนีที่คีย์มีแง่บุคคลและค่าที่เกี่ยวข้องเป็นชุดของระเบียนที่มีคำว่า ค้นหาข้อความเต็มมีการเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณแยกยูเนี่ยน ฯลฯ เหล่านี้ชุดบันทึกและมักจะมีวิธีการจัดอันดับที่จะหาจำนวนวิธีการขอบันทึกที่ได้รับตรงกับคำค้นหา.

ผู้ประกอบการเช่น SQL สามารถไม่มีประสิทธิภาพมาก หากคุณนำไปใช้กับคอลัมน์ยกเลิกการจัดทำดัชนีการสแกนเต็มรูปแบบจะถูกนำมาใช้เพื่อหาข้อมูลที่ตรงกัน (เช่นเดียวกับการสอบถามใด ๆ ในสนามยกเลิกการจัดทำดัชนี) ถ้าคอลัมน์การจัดทำดัชนีการจับคู่สามารถดำเนินการกับดัชนีคีย์ แต่มีประสิทธิภาพน้อยกว่ามากที่สุด lookups ดัชนี ในกรณีที่เลวร้ายที่สุดรูปแบบเหมือนจะมีสัญลักษณ์ที่ต้องนำดัชนีสำคัญทุกคนที่จะได้รับการตรวจสอบ ในทางตรงกันข้ามระบบการดึงข้อมูลจำนวนมากสามารถเปิดใช้งานการสนับสนุนสำหรับสัญลักษณ์นำก่อนรวบรวมต้นไม้ต่อท้ายในสาขาที่เลือก.

คุณสมบัติอื่น ๆ ตามแบบฉบับของการค้นหาแบบเต็มมี

การวิเคราะห์คำศัพท์หรือ tokenization ทำลายบล็อกข้อความที่ไม่มีโครงสร้างลงไปในคำแต่ละคำวลีและ ราชสกุลพิเศษ
การวิเคราะห์ลักษณะทางสัณฐานวิทยาหรือเกิดยุบรูปแบบของคำที่กำหนดลงในระยะหนึ่งดัชนี; ตัวอย่างเช่นการรักษา "หนู" และ "เมาส์" หรือ "พลังงานไฟฟ้า" และ "ไฟฟ้า" เป็นคำเดียวกัน
การจัดอันดับวัดความคล้ายคลึงกันของบันทึกการจับคู่กับสตริงแบบสอบถาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยทั่วไป นี่เป็นข้อเสียระหว่าง " แม่นยำ " และ " จำ " ความละเอียดสูงหมายความว่าผลน้อยที่นำเสนอ ( ไม่บวกเท็จ ) ในขณะที่การเรียกคืนสูงหมายความว่าผลน้อยที่ขาดหายไป ( ไม่ลบเท็จ ) ใช้เป็นผู้ดำเนินการให้คุณ 100% แน่นอน ไม่มีสัมปทานสำหรับการเรียกคืน ค้นหาข้อความเต็มสิ่งอำนวยความสะดวกช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นมากที่จะปรับลงแม่นยำเพื่อเรียกคืนการดำเนินการค้นหาข้อความแบบเต็มส่วนใหญ่ใช้ " ดัชนีกลับหัว " นี่เป็นดัชนีที่คีย์เป็นเงื่อนไขของแต่ละบุคคลและที่เกี่ยวข้อง ค่าชุดของระเบียนที่ประกอบด้วยระยะ ค้นหาข้อความแบบเต็มเหมาะเพื่อคำนวณหาจุดตัด สหภาพ ฯลฯ ของชุดระเบียนเหล่านี้และมักจะมีขั้นตอนวิธีการจัดอันดับที่จะหาวิธีขอให้บันทึกตรงกับการค้นหาคำหลักSQL เป็นผู้ประกอบการสามารถมากไม่มีประสิทธิภาพ ถ้าคุณใช้มันในสหประชาชาติดัชนีคอลัมน์ สแกนเต็มรูปแบบจะถูกใช้เพื่อค้นหารายการที่ตรงกัน ( เหมือนข้อสงสัยในสหประชาชาติดัชนีฟิลด์ ) ถ้าคอลัมน์ที่เป็นดัชนีที่สามารถดำเนินการกับคีย์ดัชนี แต่ที่มีประสิทธิภาพไกลน้อยกว่าการค้นหาดัชนีมากที่สุด ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด เช่นรูปแบบจะนำสัญลักษณ์ที่ต้องใช้ทุกดัชนีคีย์จะถูกตรวจสอบ ในทางตรงกันข้าม , ระบบค้นคืนข้อมูลจำนวนมากสามารถช่วยสนับสนุน โดยนำสัญลักษณ์ต่อท้ายก่อนรวบรวมต้นไม้ในเขตข้อมูลที่เลือก .คุณสมบัติทั่วไปของการค้นหาข้อความอื่น ๆการวิเคราะห์คำศัพท์หรือ tokenization ทำลายบล็อกของแต่ละข้อความเป็นคำ แต่ละวลี และสัญญาณพิเศษการวิเคราะห์ลักษณะ หรือรูปแบบของคำที่เกิดขึ้นให้เป็นหนึ่งในดัชนีระยะสั้น เช่น การรักษา " หนู " และ " เมาส์ " หรือ " ไฟฟ้า " และ " ไฟฟ้า " เป็นคำเดียวกันการวัดความคล้ายคลึงของระเบียนที่ตรงกันกับสตริงการสืบค้นการจัดอันดับ