feat:: 강의 검색 시 인덱싱, 테스트용 엔드포인트 추가

[JeongYeonSeung]

📝 Description

course table의 courseName, professorName, courseCode에 대해 full text index를 달아보았습니다. 따로 mysql에서 실행해줘야하는 쿼리는 다음과 같습니다.

1. my.cnf에 토큰 사이즈, 불용어 비활성화 설정 추가

ngram_token_size = 3
innodb_ft_enable_stopword = 0

2. mysql 서버 재실행

mysql.server restart (MAC 기준)

혹은 workbench에서 조작

3. index 생성

CREATE FULLTEXT INDEX ngram_index ON course(courseName, professorName, courseCode) WITH PARSER ngram;

4. 인덱스 메타데이터 접근을 위한 설정

SET GLOBAL innodb_ft_aux_table="kukey/course";

5. token이 잘 생성되었는지 확인 (3-gram)

SELECT word, doc_count, doc_id, position  FROM INFORMATION_SCHEMA.INNODB_FT_INDEX_TABLE;

이후 테스트용으로 만들어둔 2개의 엔드포인트를 postman, datagrip 등으로 실행해서 소요되는 시간을 확인해보면 될 것 같습니다.

✨ To Discuss

사실 개인적인 생각이지만 현재 데이터 개수가 2-3000개 정도로 많지 않아서 인덱싱의 필요성이 그리 크지 않을 것 같긴 합니다. 향후 실제 배포 후 커뮤니티 게시글이 많아졌을 때 커뮤니티 쪽에 적용해보는 것도 좋을 것 같습니다.

🧪 Test

쿼리 실행 시간 유의미하게 줄어드는지 확인해주세요.

🎸 ETC

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM course INNER JOIN course_detail ON course.id = course_detail.courseId WHERE courseName LIKE '%eng%' OR professorName LIKE '%eng%' OR courseCode LIKE '%eng%';

EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM course INNER JOIN course_detail ON course.id = course_detail.courseId WHERE MATCH(courseName, professorName, courseCode) AGAINST ('eng' IN BOOLEAN MODE);

이 쿼리 2개를 실행해보았을 때

-> Nested loop inner join  (cost=573 rows=1017) (actual time=0.0922..11.5 rows=1251 loops=1)

-> Nested loop inner join  (cost=0.972 rows=1.78) (actual time=0.216..7.82 rows=1251 loops=1)

실행 시간이 약간 줄어드는 것은 확인할 수 있었습니다.