ER-модель поискового механизма
Существует такая хорошая характеристика реляционных баз данных, как очень маленькое время выборки конкретной записи из миллионов других. Это достигается созданием так называемого индекса к таблице на какое-то из полей этой таблицы. Обычно индексы реализуются с применением алгоритма сбалансированного двоичного дерева. Предположим, у нас есть таблица, в которой всего один столбец и в каждой записи таблицы хранится фамилия человека. Предположим, мы загнали в такую таблицу 1 миллион фамилий. Нам необходимо проверить существует ли в этой таблице фамилия ИГУМНОВ. Предположим, что мы еще никаких индексов на эту таблицу не сделали, так же фамилия ИГУМНОВ стоит посередине таблице. Когда мы пошлем вот такой запрос: select surname from ourtable where surname='ИГУМНОВ' база данных переберет пол миллиона записей пока не дойдет до фамилии ИГУМНОВ и не выдаст результат. Получается слишком медленно. Но как только мы сделаем индекс на поле нашей таблицы, как сразу все наши запросы будут обрабатываться за миллисекунды, чего мы и добиваемся. Естественно, одной таблицы будет мало для решения нашей проблемы. Классическая структура базы данных, которая позволит решить нашу проблему, изображена на рис.2.
Рис.2
Начнем с таблицы document. В этой таблице хранятся имена файлов или URL'ы страниц и каждой такой записи сопоставлен уникальный ключ id. В таблице dictionary хранятся все слова, которые могут встретиться в наших документах, и каждому слову сопоставлен уникальный id. Естественно, создаются индексы на поле word в таблице dictionary и на поле id в таблице document. В нашем примере существует отношение многие ко многим. Это необходимо, так как в таблице match мы храним соответствие слова и документа. Другими словами, в таблице match хранится информация о том, какие слова есть в каждом документе. На таблицу match создают индекс, на поле dict_id.
