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PostgreSQL全文检索简介
PostgreSQL自带有一个简易的全文检索引擎,可以实现小规模数据量的全文检索功能。本文我们将引导介绍一下这个功能,对于小数据量的搜索这个功能是足够使用的,而无需搭建额外的ES等重量级的全文检索服务器。
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PG的全文检索操作符是 @@ ,当一个 tsvector (文档)和 tsquery (条件)匹配时返回 true ,并且前后顺序无影响:
和普通的SQL查询一样,只要在 WHERE 条件中使用这个符号就代表使用全文检索条件筛选文档了。如:
@@ 操作符支持隐式转换,对于 text 类型可以无需强类型转换( ::tsvector 或 to_tsvector(config_name, text) ),所以这个操作符实际支持的参数类型是这样的:
tsquery 查询条件并不是简单的正则,而是一组搜索术语,使用并且使用布尔操作符 (AND)、 | (OR)和 ! (NOT)来组合它们,还有短语搜索操作符 - (FOLLOWED BY)。更详细的语法参见 此文档 。
此外,PostgreSQL还提供了两个相对简化的版本 plainto_tsquery 和 phraseto_tsquery 。
plainto_tsquery ( plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )用户将未格式化的 text 经过分词之后,插入 符号转为 tsquery :
phraseto_tsquery ( phraseto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery )行为和 plainto_tsquery 行为类似,但是分词之后不是插入 而是 - (FOLLOWED BY):
使用索引可以加快全文检索的速度。对于全文检索来说,可选的索引类型是 GIN (通用倒排索引)和 GIST (通用搜索树),官方文档更推荐使用 GIN索引 。创建一个 GIN 索引的范例:
也可以是一个连接列:
还可以单独创建一个 tsvector 列,为这个列创建索引:
除了普通的 ORDER BY 条件之外,PostgreSQL为全文检索提供了两个可选的排序函数 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 和 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 ,以便实现基于 权重 的排序。
此外,对于PostgreSQL 9.6以上的版本还可以使用 RUM index 排序。(注意,这个是扩展,默认不包含)。
PostgreSQL默认的分词字典中并不包含中文分词字典,因此我们必须手工引入。目前一个比较好的项目是 zhparser ,同时这个插件也是阿里云的RDS默认包含的。安装和启用没什么好说的。值得一提的是分词配置参数。
在 CREATE EXTENSION 之后,必须配置分词参数才能正确进行分词和查找,否则什么都查不到。官方文档提供的一个配置策略是:
n,v,a,i,e,l 这几个字母分别表示一种token策略,只启用了这几种token mapping,其余则被屏蔽。具体支持的参数和含义可以用 \dFp+ zhparser 显示:
WITH simple 表示词典使用的是内置的simple词典,即仅做小写转换。根据需要可以灵活定义词典和token映射,以实现屏蔽词和同义词归并等功能。
比如我们看下面这个例子:
可以看到 江淮 这个词组在查询的时候被忽略了,我们启用 j (abbreviation,简称)再看看结果:
所以实际使用中要设置合理的token types,过少将导致搜索结果不准确,过多将导致性能下降。此外,还有一些诸如 短词复合: zhparser.multi_short = f 这一类的控制分词结果的选项,根据实际使用酌情开启。
请问各位大侠:谁有有关postgreSQL的资料,可否推荐一二,本人刚刚接触,望给予帮助,谢谢!!
PostgreSQL 帮助原文档 ,如果觉得英文看得慢 ,可以先看 8点几版本 的中文 版 帮助
有哪些值得推荐的学习 PostgreSQL 的书籍或资料
最近我也在学PostgreSQL。主要是因为他是免费、开源的,所以在Linux下装了这个。以前用惯了SQL Server的图形界面,现在有些不习惯了。
但无论什么数据库,SQL语句、表结构、视图、存储过程、触发器,都是差不多的。这些都是最重要的,只是在数据库的管理上,以及这些在数据库系统的内部管理上不同而已。
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