데이터베이스
데이터베이스 페이지에서는 수백만 건의 마스터 체스 게임에 접근할 수 있습니다. 포지션, 선수 이름, 오프닝별로 검색하여 최고 수준의 선수들이 여러분이 연구 중인 포지션을 어떻게 다루었는지 확인할 수 있습니다.
기능 소개
섹션 제목: “기능 소개”En Parlant~을 떠나지 않고도 대규모 마스터급 게임 컬렉션을 탐색할 수 있습니다. 데이터베이스는 보드와 직접 통합되어 있어, 어떤 포지션으로든 이동하면 해당 포지션에서 마스터들이 어떤 수를 두었는지 즉시 확인할 수 있습니다.
포지션 검색
섹션 제목: “포지션 검색”데이터베이스에서 가장 강력한 기능입니다. 보드에서 원하는 포지션으로 이동하면 데이터베이스 패널에 다음 정보가 표시됩니다:
- 착수된 수 — 데이터베이스에서 해당 포지션에서 착수된 모든 수
- 승/무/패 통계 — 각 수의 결과별 성적
- 게임 수 — 각 수가 등장한 빈도
이를 통해 실제 게임 결과를 기반으로 특정 변화가 인기 있는지, 건전한지, 위험한지를 빠르게 판단할 수 있습니다.
선수 검색
섹션 제목: “선수 검색”선수 이름으로 게임을 검색할 수 있습니다. 특정 그랜드마스터를 검색하여 그들의 레퍼토리를 연구하거나, 좋아하는 선수의 최근 대회 게임을 찾아볼 수 있습니다. 결과를 필터링하고 정렬하여 원하는 게임을 정확하게 찾을 수 있습니다.
사용 가능한 데이터베이스
섹션 제목: “사용 가능한 데이터베이스”En Parlant~은 앱 내에서 직접 다운로드할 수 있는 여러 데이터베이스를 제공합니다:
| 데이터베이스 | 게임 수 | 선수 수 |
|---|---|---|
| Lumbra’s Gigabase | 9,570,564 | 526,520 |
| Caissabase 2024 | 5,404,926 | 321,095 |
| Ajedrez Data - Correspondence | 1,524,027 | 40,547 |
| Ajedrez Data - OTB | 4,279,012 | 144,015 |
| MillionBase | 3,451,068 | 284,403 |
데이터베이스를 다운로드하려면 데이터베이스 페이지를 열고 원하는 항목을 선택하면 됩니다. 다운로드는 백그라운드에서 진행되므로 데이터가 로드되는 동안에도 계속 작업할 수 있습니다.
저장 형식
섹션 제목: “저장 형식”데이터베이스는 SQLite를 사용하며, 컴퓨터에 단일 파일로 저장됩니다. SQLite는 널리 사용되는 범용 데이터베이스 형식이므로, 원시 데이터를 탐색하고 싶다면 DB Browser for SQLite와 같은 외부 도구로도 En Parlant~ 데이터베이스를 열 수 있습니다.
수 인코딩
섹션 제목: “수 인코딩”수백만 건의 게임에서 수를 읽을 수 있는 텍스트로 저장하면 엄청난 공간을 차지하게 되므로, En Parlant~은 컴팩트한 바이너리 인코딩을 사용합니다. 각 수는 단일 바이트로 저장됩니다 — Shakmaty가 생성한 합법적인 수 목록에서의 인덱스 값입니다.
이는 모든 수가 단 1바이트의 저장 공간만 차지한다는 것을 의미하며, PGN 기반 대안에 비해 데이터베이스 크기가 극적으로 작아집니다. 이 인코딩 덕분에 900만 게임의 데이터베이스도 디스크에서 관리 가능한 크기를 유지합니다.
스키마
섹션 제목: “스키마”데이터베이스 테이블 구조는 프로젝트의 소스 코드 저장소에서 관리됩니다. 전체 스키마 정의는 src-tauri/ 디렉토리의 SQL 생성 파일을 참조하십시오.