만약, 전자상거래 카탈로그와 같은 데이터베이스 사이트를 갖고 있다면, 아마도 왜 또 다른 검색 엔진이 필요한지 궁금할 것이다. 결국, 데이터베이스 자체를 이용해 모든 것을 로케이팅할 수 있는가. 그렇지는 않다.
▪ 데이터베이스 검색 기능은 먼치(Muncie) 웨어하우스 내에 있는 위짓(widget) 수가 얼마나 되는지, 혹은 어떤 판매원이 지난 분기에 가장 좋은 성과를 거두었는지를 알아내도록 설계되었지, 방화벽이나 스키양말에 대한 탑 5 페이지를 보여주도록 설계된 것이 아니다. 사실, 데이터베이스 데이터에서 텍스트 검색 엔진을 사용해야 하는 몇 가지 훌륭한 이유들이 있다.
▪ 데이터베이스 정보는 별도의 필드에 저장되지만, 검색자는 검색 전에 필드를 선택하는 일을 싫어한다. 예를 들어, 데이터베이스 음악 검색은 앨범 타이틀, 노래 타이틀, 혹은 가사 필드로 검색을 제한할 것이다. 그보다는 이 모든 필드들을 한번에 검색하는 것이 훨씬 더 편리하다. 많은 텍스트 검색 엔진은 필드 정보를 인덱싱할 수 있기 때문에, 사용자는 선택할 경우에 특정 필드로 검색을 한정시킬 수 있다.
▪ 데이터베이스는 복잡한 불린(Boolean)이나 SQL 검색 명령어를 필요로 하는 반면, 텍스트 검색 엔진은 간단한 검색 용어 세트만 주어지면 항목을 찾을 수 있으며, 어떠한 연산자도 필요 없다. 비록 대다수의 웹 검색이 어떠한 특정 연산자도 필요로 하지 않으며, 사이트 방문객들이 특정 검색 명령어를 익히지 않아도 되는 경우가 많지만, 텍스트 검색 엔진은 보다 많은 옵션들로 검색 양식과 검색 연산을 발전시켰다.
▪ 복수 단어를 검색할 때 데이터베이스에서의 응답시간은 매우 길어질 수 있다.
▪ 많은 데이터베이스 검색 엔진들은 정확한 대문자 사용과 구별할 수 있는 문자 조합을 필요로 한다. 이들은 pokemon으로 검색하면 Pokemon을 찾을 수 없을 것이다. 텍스트 검색 엔진은 일반적으로 일부 요소들이 서로 다르더라도 단어를 맞추기 위해 지능적 전환을 수행한다.
▪ 데이터베이스 결과는 연관성에 따라 소팅되지 않는다. 이들은 날짜별, 크기별, 혹은 가격별, 더 나쁜 경우에는 내부 ID 번호별로 나타날 것이다. 하나의 문장으로 된 모든 검색 단어를 포함하고 있는 하나의 항목이 그 중에서 하나만 포함하고 있는 항목 이전에 목록화된 것을 볼 수 있다면 매우 유용할 것이다(물론, 많은 텍스트 검색 엔진들은 옵션으로 날짜별 결과 소팅이 가능하지만, 예를 들어 가격, 크기, 혹은 그래픽 로케이션에 따라 소팅할 수 있는 것은 없다. 데이터베이스는 이런 종류의 정렬에 있어서는 훨씬 뛰어나다).
텍스트 검색 엔진을 추가함으로써 웹사이트 인프라의 복잡함은 더욱 심해진다. 여기에는 데이터 인덱싱(데이터베이스 게이트웨이나 웹 크롤을 통한), 이러한 인덱스를 최신으로 유지하는 일, 그리고 인덱스를 검색하기 위해 다른 서버나 서비스를 운영하는 일이 필요하다. 하지만, 데이터베이스로 이루어진 사이트에서 텍스트 검색 엔진을 사용한다면, 같은 데이터에 보다 나은 액세스를 제공하고 고객을 행복하게 해줄 수 있을 것이다.
