Для эффективного использования поиска по ключевым словам в больших текстовых базах данных можно применять полнотекстовый поиск. 13 Он позволяет находить релевантную информацию в больших объёмах текста. 1

Несколько рекомендаций по оптимизации полнотекстового поиска:

• Удаление стоп-слов. 1 Это общие слова, которые часто встречаются в тексте и не несут значимой информации для поиска. 1 Примеры стоп-слов: «и», «или», «но», «в», «на». 1 Удаление таких слов из индекса сокращает объём индекса и улучшает точность поиска. 1
• Лемматизация и стемминг. 1 Это процессы приведения слов к их базовой или корневой форме. 1 Например, слова «бегать», «бегал», «бегают» могут быть приведены к одной форме «бег». 1 Это помогает улучшить точность поиска, так как позволяет находить документы, содержащие различные формы одного и того же слова. 1
• Параллельная обработка. 1 Использование параллельной обработки и распределённых систем может значительно ускорить полнотекстовый поиск в больших базах данных. 1 Например, Elasticsearch и Apache Solr предоставляют мощные инструменты для распределённого полнотекстового поиска. 1
• Кэширование результатов. 1 Кэширование часто запрашиваемых результатов поиска может значительно улучшить производительность системы. 1 Например, можно использовать Redis для кэширования результатов поиска. 1
• Оптимизация запросов. 1 Можно использовать индексы и оптимизировать структуру запросов для сокращения времени выполнения. 1

Выбор конкретного метода полнотекстового поиска должен выбираться исходя из объёма базы данных, частоты её обновления, требований к времени отклика и типовых поисковых запросов. 3