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# text_index_* 세션 설정

> text_index_* 생성 그룹에 대한 ClickHouse 세션 설정입니다.

export const VersionHistory = ({rows = []}) => {
  if (rows.length === 0) {
    return null;
  }
  const headers = ["버전", "기본값", "설명"];
  const border = "1px solid rgba(128, 128, 128, 0.3)";
  const cell = {
    border,
    padding: "0.25rem 0.5rem",
    textAlign: "start",
    verticalAlign: "top"
  };
  return <details className="not-prose" style={{
    border,
    borderRadius: "0.5rem",
    margin: "0.5rem 0",
    padding: "0.5rem 0.75rem",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <summary style={{
    cursor: "pointer",
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>
        버전 이력
      </summary>
      <table style={{
    borderCollapse: "collapse",
    width: "100%",
    margin: "0.5rem 0 0"
  }}>
        <thead>
          <tr>
            {headers.map(header => <th key={header} style={{
    ...cell,
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>
                {header}
              </th>)}
          </tr>
        </thead>
        <tbody>
          {rows.map((row, row_index) => <tr key={row.id ?? row_index}>
              {(row.items ?? []).map((item, item_index) => <td key={item_index} style={{
    ...cell,
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
                  {item?.label}
                </td>)}
            </tr>)}
        </tbody>
      </table>
    </details>;
};

export const SettingsInfoBlock = ({type, default_value, changeable_without_restart}) => {
  return <div className="not-prose" style={{
    display: "flex",
    flexWrap: "wrap",
    alignItems: "baseline",
    columnGap: "0.5rem",
    rowGap: "0.125rem",
    margin: "0.375rem 0",
    fontSize: "0.8125rem",
    lineHeight: "1.125rem"
  }}>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72
  }}>유형</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{type}</div>
      <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>기본값</div>
      <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>{default_value}</div>
      {changeable_without_restart && <div style={{
    fontWeight: 600,
    opacity: 0.72,
    marginInlineStart: "0.5rem"
  }}>
          재시작 없이 변경 가능
        </div>}
      {changeable_without_restart && <div style={{
    overflowWrap: "anywhere"
  }}>
          {changeable_without_restart}
        </div>}
    </div>;
};

이 설정은 [system.settings](/ko/reference/system-tables/settings)에서 확인할 수 있으며, [source](https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/blob/master/src/Core/Settings.cpp)를 기반으로 자동 생성됩니다.

<div id="text_index_hint_max_selectivity">
  ## text\_index\_hint\_max\_selectivity
</div>

<SettingsInfoBlock type="Float" default_value="0.2" />

역텍스트 인덱스로 생성된 힌트를 사용하기 위한 필터의 최대 선택도입니다.

<div id="text_index_lazy_intersection_density_threshold">
  ## text\_index\_lazy\_intersection\_density\_threshold
</div>

**별칭**: `text_index_density_threshold`

<SettingsInfoBlock type="Float" default_value="0.2" />

포스팅 리스트 지연 적용 모드(`text_index_posting_list_apply_mode = 'lazy'`)에서 사용할 교집합 알고리즘을 선택하는 포스팅 리스트 밀도 임계값입니다.
임계값 미만: leapfrog 교집합(희소 포스팅 리스트에 유리). 임계값 이상: brute-force 비트맵 교집합(밀집 포스팅 리스트에 유리).

<div id="text_index_like_max_postings_to_read">
  ## text\_index\_like\_max\_postings\_to\_read
</div>

<SettingsInfoBlock type="UInt64" default_value="50" />

딕셔너리 스캔을 사용한 텍스트 인덱스 LIKE 평가가 활성화된 경우 읽을 대형 postings의 최대 개수입니다.

`use_text_index_like_evaluation_by_dictionary_scan`가 활성화되어 있어야 합니다.

<div id="text_index_like_min_pattern_length">
  ## text\_index\_like\_min\_pattern\_length
</div>

<SettingsInfoBlock type="UInt64" default_value="4" />

딕셔너리 스캔을 통한 텍스트 인덱스 LIKE 평가를 사용하려면 LIKE/ILIKE 패턴에 포함된 영숫자 검색 문자열의 최소 길이가 이 값 이상이어야 합니다.
이 임계값보다 짧은 패턴은 너무 많은 딕셔너리 토큰과 일치하므로, 비용이 큰 스캔을 방지하기 위해 건너뜁니다.

`use_text_index_like_evaluation_by_dictionary_scan`이 활성화되어 있어야 합니다.

<div id="text_index_posting_list_apply_mode">
  ## text\_index\_posting\_list\_apply\_mode
</div>

<SettingsInfoBlock type="TextIndexPostingListApplyMode" default_value="materialize" />

텍스트 인덱스 쿼리에서 포스팅 리스트를 적용하는 방식을 제어합니다.
'materialize'(기본값)는 포스팅 리스트를 Roaring Bitmap으로 즉시 디코딩합니다.
'lazy'는 커서 기반의 필요 시점 디코딩을 사용합니다(직렬화된 코덱이 있는 인덱스 포맷이 필요합니다).