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MySQLでのMATCH（ '... NATURAL LANGUAGE MODEでの'）の可能な値の範囲はどれくらいですか？

MySQLはFULLTEXTのインデックスを提供します。インデックスはMATCH (col1,col2,...) AGAINST (expr [search_modifier])で取得できます。いくつかのFull-Text Searchバリアントがあり、そのうちの1つ（デフォルトのもの）はNatural Language Full-Text Searchです。それで、マッチの可能な最大値は何です

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mysqlによる検索キーワードの検索検索機能との関連性の問い合わせ

検索されたフィールドの検索キーワードの繰り返しを数える必要があります。例えば、私はこの ID post _content post_title ----------------------------------------------- 1 page page page page 2 page test page 3 page foo tes

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Solrの関連性＆高める最善のアプローチ

シナリオは、複数のフィールド値に文書を後押しすることです：私は、フィールド "Category" を含む値を持っている - "News"、 "image"、 "video"、 "audio" を。今すぐ上記のフィールドの値に基づいて、私は、彼らにいくつかの後押し（優先順位）を与える「 News」例えば言いたいように「 audio」と比べて、「 video」に続いて最高の優先度を、取得します。

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人気度と距離に基づいて重要度を判断する

私は、人気度と場所という2つの変数を含む項目のランキングの問題に取り組んでいます。私が持っている目標は、セット内のアイテムの人気と距離の間のトレードオフを決める方法を考え出すことです。つまり、私の場所（つまり、距離）だけでなく、人気度とジオロケーションのアイテムのセットから、最も重要なものを見つけたいと思います。次のソリューションは、多くの注目を取得していない前の質問で述べた：人気のP（p）を

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は

我々はすべてのFacebookのグラフ検索が存在することを知っている私のウェブサイト内検索のようなFacebookを利用して作成します。ユーザーはサイクリングが好きで、ロンドンからある人、ヨガが好きな友人の一例について、友人、または特定の月または年からの友達やボーイフレンドの写真を検索することができます。すべてこのデータはフィルタなしのフィールドを持つ単一の検索入力から抽出されます。私はPHP

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複数の言語の検索 - どのように？

TLDR：私は私のウェブサイトala Pinterestで多言語検索を構築したいと思いますが、どうすればいいですか？私は、ユーザーが入力したメタデータを取得するコンテンツを公開できるウェブサイトを開始しています。人々は、それを見て、好きにしたり、コメントしたり、ソーシャルメディアに共有したりして、コンテンツとやり取りすることができます。また、コンテンツの発見は主に検索によって行われます。私は自

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のMongoDB（マングース）クエリがゲームタイトルを検索、ソート、私はデータのためにマングースとのMongoDBを使用して、ノード/ Expressでアプリケーションを構築しています（実世界/ SANE）関連

をもとにします。私は数十ゲームの何千ものを持っているモンゴの「ゲーム」のコレクションを持っています。各ゲームには、「タイトル」を持っている、と私はタイトルを検索できるようにしたいと思います（例えば、ハロー2）とユーザフレンドリーな順序で結果が表示されています。ハロ2がハロ5の前に来なければならない、と無関係な結果が含まれるべきではありません。また、非常識な結果を除外する必要があります。「

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Solrの昇格結果をソート順のフィールドの上に表示する結果

Solr 5を使用しています。Solr照会に表示順序フィールドをソートすることができ、正常に動作します。私たちには高い評価を得ているものがあり、いつも彼らを最初に欲しいと思っています。並べ替えを削除すると、高度が正常に機能します。しかし、私たちは両方を一緒に働かせることはできません。最初に上位の結果を表示し、次に表示順序フィールドに基づいて他の結果を表示する必要があります。ただし、これを行う方

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関連性の高いパフォーマンスの問題による並べ替え

mongoose（およびmongodb）内に、関連性（一致するクエリパラメータの最大数）に基づいてクエリ結果を並べ替えるための関数/メソッドがありますか？以下の例は、現時点で使用しているものです（クエリでは$in:[]を使用しています）。私のコレクションは非常に小さいため、パフォーマンスは良好ですが、大きなコレクションでは劇的に減速します。また、（mongoose/mongodbの外で）より良