Ich schreibe das hier, um einerseits meine Erfahrungen zu dokumentieren, andererseits in der Hoffnung eventuell Tipps und Anmerkungen von anderen MySQL-Nutzern zu bekommen. Das Internet ist zwar voll von Tutorials usw, aber ein Gedankenaustausch ist da nochmal was ganz Anderes. Also laßt mir gerne ein paar Kommentare da!

Der Winter ist immer eine gute Zeit für Programmierung, Pflege der Webseiten usw. Auftritte sind rar und das Programmieren hilft die tägliche musikalische Kreativität auszugleichen. Da sind solch formale Dinge super.

Im Moment bastel ich gerade an einer Datenbankanwendung. Das große Ziel diesmal ist, für eine meiner Bands eine Organisationshilfe zu schaffen. Bookingdatenbank, Terminfindung, sowas eben. Das sind ja nahezu klassische Anwednungsgebiete für MySQL.

Damit meine PHP-Kenntnisse nicht einschlafen, und auch mein MySQL-Horizont sich erweitert, mach ich das selber. Klar - es gibt jede Menge vorhandene Software, die genau sowas macht, nur würde ich dabei nichts lernen! :o)

Das nötige HTML ist schnell gemacht, ein paar Tabellen, ein paar Formulare, ein bißchen JavaScript um die Formulare bequemer zu machen, und schon kann der kniffelige Teil losgehen.

MySQL Grundbefehle

Es gibt erstmal nur 4 Grundbefehle: SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE. Das stimmt natürlich so nicht! Es gibt noch eine ganze Reihe von anderen Befehlen, die allerdings nicht wirklich relevant sind für einfache Datanbankanwendungen. Mit diesen 4 Befehlen, kann man schon mal alles wichtige erledigen:

• SELECT: eine Abfrage der DB, mit Ausgabe
• INSERT: einen Datensatz einfügen
• UPDATE: einen Datensatz verändern
• DELETE: einen Datensatz löschen

SELECT

Diese Befehle lassen sich auch unheimlich umfangreich feineinstellen. So würde zum Beispiel die einfachste denkbare Abfrage aussehen:

SELECT * FROM `$table`

Das heißt auf deutsch: suche/zeige (SELECT) mir alle Spalten (*) aus der Tabelle $table (FROM). $table ist in diesem Falle eine PHP-Variable, die den Tabellennamen enthält.

SELECT ... WHERE ... LIKE

Ein sehr zielgerichteter SELECT könnte eher so aussehen:

SELECT name, phone, email FROM `$table` WHERE `name` LIKE 'chris_blues%' ORDER BY name ASC

Heißt:

• SELECT name, phone, email: zeige Spalten mit Namen name, phone, email an. Alle anderen Tabellenspalten werden nicht angezeigt.
• FROM `$dbtable`: wie vorher schon - die Tabelle, die durchsucht werden soll
• WHERE `name` LIKE 'chris_blues%': alle Einträge, in deren Spalte "name" chris_blues steht. Die Prozentzeichen sind dabei eine Wildcard. Vergleichbar mit dem * in den meisten anderen Anwendungen. %test würde alle Einträge anzeigen, die auf "test" enden und test% alle, die mit test beginnen. Bemerkenswert ist hier noch, daß Suchen mit einer Wildcard am Anfang sehr rechenintensiv sind, was bei kleineren Tabellen eher unmerklich ist, bei größeren jedoch deutlich spürbar.
• ORDER BY name: sortiere die Ergebnisse nach der Spalte name, und zwar
• ASC: aufsteigend! (a, b, c...) Das Gegenstück wäre DESC (z, y, x...)

Mit WHERE lassen sich auch mathematische Bedingungen abgleichen:

SELECT * FROM `$table` WHERE `index` > 100

würde alle Einträge heraussuchen, deren index größer als 100 ist.

Volltextsuche

Etwas komplizierter und rechenintensiver, aber dafür flexibler ist die Volltextsuche FULLTEXT. Dafür muß man aber die Tabelle vorher etwas bearbeiten. Man muß z.Bsp. vorher festlegen, in welchen Spalten man suchen möchte. Auch geht das antürlich nur in Spalten, die nicht numerische Typen haben. Um nun einen Suchindex einzurichten (den braucht man nämlich für die Volltextsuche), setzt man einmalig das folgende Kommando in die Datenbank:

ALTER TABLE `$table` ADD FULLTEXT index_all(name, phone, email)

Nun wird ein Suchindex in der Tabelle $table erstellt, der die Spalten name, phone, email umfaßt. Alle anderen Spalten der Tabelle werden ignoriert.

Nun läßt sich eine Suche starten:

SELECT * FROM `$table` WHERE MATCH (name, phone, email) AGAINST ('chris_blues')

findet unter Umständen (und den entsprechenden Modi) nun auch Einträge, die eher entfernt mit dem Suchbegriff zu tun haben. In jedem Falle wird die Groß- und Kleinschreibung berücksichtigt, das heißt eine Suche nach "Test" findet auch "test". Wichtig für die Volltextsuche ist es außerdem, daß die zu durchsuchenden Spalten nicht binärer Collation sind. Also utf8mb4_bin ist nicht geeignet, da bei binären Spalten unter Anderem die Groß- und Kleinschreibung nicht berücksichtigt werden kann. Im Textmodus, also z.Bsp. utf8mb4_general_ci wird mit der Suche nach "test" auch der Begriff "Test" gefunden, binär nicht.

Nun gibt es insgesamt drei verschiedene Suchmodi:

• IN BOOLEAN MODE
• IN NATURAL LANGUAGE MODE
• WITH QUERY EXPANSION Kurzform für: IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION

Mal ganz grob umrissen unterscheiden sich diese Suchemethoden wie folgt:

• boolean sucht nach direkten Treffern, ganz ähnlich wie die Suche mit WHERE ... LIKE ...

  A boolean search interprets the search string using the rules of a special query language. The string contains the words to search for. It can also contain operators that specify requirements such that a word must be present or absent in matching rows, or that it should be weighted higher or lower than usual. Certain common words (stopwords) are omitted from the search index and do not match if present in the search string. The IN BOOLEAN MODE modifier specifies a boolean search. For more information, see Section 13.9.2, “Boolean Full-Text Searches”.

• der "natürliche" Modus berücksichtigt schon gewisse Ähnlichkeiten und Unterschiede. Der Unterschied zum boolean Modus ist eher subtil. Es werden bei der Suche "relevante Begriffe" gespeichert. Also vermutlich Begriffe, die öfter auftauchen. Diese sind eigentlich erst für die nächsten Suchmodi von Bedeutung.

  A natural language search interprets the search string as a phrase in natural human language (a phrase in free text). There are no special operators. The stopword list applies. For more information about stopword lists, see Section 13.9.4, “Full-Text Stopwords”.

• mit der "Erweiterung" kommt eine neue Qualität ins Spiel. Es werden die Relevanzen berücksichtigt, die die "natürliche" Suche mitbringt. Beim zweiten Durchlauf werden dann diese relevanten Begriffe mitgesucht. Das bedeutet auch, daß die Ergebnisse eventuell gar nichts bis nur wenig mit dem eigentlichen Suchbegriff zu tun haben können. Ich stelle mir das so vor: Ich suche z.Bsp. nach "test". Im ersten Durchgang werden alle Tabelleneinträge gefunden, die das Wort "test" enthalten. In diesen Einträgen wird nun nach Gemeinsamkeiten gesucht. Taucht z.Bsp. hin und wieder auch das Wort "foo" auf, dann wird im zweiten Durchgang nach "test" und "foo" gesucht.

  A query expansion search is a modification of a natural language search. The search string is used to perform a natural language search. Then words from the most relevant rows returned by the search are added to the search string and the search is done again. The query returns the rows from the second search. The IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION or WITH QUERY EXPANSION modifier specifies a query expansion search. For more information, see Section 13.9.3, “Full-Text Searches with Query Expansion”.

Ein Aufruf mit einer bestimmten Methode sähe so aus:

SELECT * FROM `$table` WHERE MATCH (name, phone, email) AGAINST ('chris_blues' IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION)

Na mal sehen, was ich da in den nächsten Tagen noch so in Erfahrung bringen kann, was vielleicht auch über Kommentare ans Licht kommt. Ich jedenfalls bin schwer gespannt... :o)

Zu erwarten sind jedenfalls noch einige Blogposts mehr zum Thema MySQL, denkbar wäre auch noch, das weitere Datenhandling im PHP-Bereich. Ich sehe es zumindest nicht kommen, in nächster Zeit mit dem Projekt fertig zu werden.

Jruß
chris