【翻译PG】文本搜索函数和操作符

原创 seagull 2023-03-31

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9.13. 文本搜索函数和操作符

表 9.41、表 9.42和表 9.43总结了为全文搜索提供的函数和操作符。的文本搜索功能的详细解释可参考第 12 章。

表 9.41. 文本搜索操作符

操作符	返回类型	描述	例子	结果
`@@`	`boolean`	`tsvector`匹配`tsquery`吗？	`to_tsvector('fat cats ate rats') @@ to_tsquery('cat & rat')`	`t`
`@@@`	`boolean`	`@@`的已废弃同义词	`to_tsvector('fat cats ate rats') @@@ to_tsquery('cat & rat')`	`t`
`\|\|`	`tsvector`	连接`tsvector`	`'a:1 b:2'::tsvector \|\| 'c:1 d:2 b:3'::tsvector`	`'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4`
`&&`	`tsquery`	将`tsquery`用 AND 连接起来	`'fat \| rat'::tsquery && 'cat'::tsquery`	`( 'fat' \| 'rat' ) & 'cat'`
`\|\|`	`tsquery`	将`tsquery`用 OR 连接起来	`'fat \| rat'::tsquery \|\| 'cat'::tsquery`	`( 'fat' \| 'rat' ) \| 'cat'`
`!!`	`tsquery`	对一个`tsquery`取反	`!! 'cat'::tsquery`	`!'cat'`
`<->`	`tsquery`	`tsquery`后面跟着`tsquery`	`to_tsquery('fat') <-> to_tsquery('rat')`	`'fat' <-> 'rat'`
`@>`	`boolean`	`tsquery`包含另一个？	`'cat'::tsquery @> 'cat & rat'::tsquery`	`f`
`<@`	`boolean`	`tsquery`被包含？	`'cat'::tsquery <@ 'cat & rat'::tsquery`	`t`

注意

tsquery的包含操作符只考虑两个查询中的词位，而忽略组合操作符。

除了显示在表中的操作符，还定义了tsvector和tsquery类型的普通B-tree比较操作符（=、<等）。它们对于文本搜索不是很有用，但是允许使用。例如，建在这些类型列上的唯一索引。

表 9.42. 文本搜索函数

函数	返回类型	描述	例子	结果
`array_to_tsvector(text[])`	`tsvector`	把词位数组转换成`tsvector`	`array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[])`	`'cat' 'fat' 'rat'`
`get_current_ts_config()`	`regconfig`	获得默认文本搜索配置	`get_current_ts_config()`	`english`
`length(tsvector)`	`integer`	`tsvector`中的词位数	`length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector)`	`3`
`numnode(tsquery)`	`integer`	`tsquery`中词位外加操作符的数目	`numnode('(fat & rat) \| cat'::tsquery)`	`5`
`plainto_tsquery([ config regconfig , ] query text)`	`tsquery`	产生`tsquery`但忽略标点符号	`plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats')`	`'fat' & 'rat'`
`phraseto_tsquery([ config regconfig , ] query text)`	`tsquery`	产生忽略标点搜索短语的`tsquery`	`phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats')`	`'fat' <-> 'rat'`
`websearch_to_tsquery([ config regconfig , ] query text)`	`tsquery`	从一个Web搜索风格的查询产生`tsquery`	`websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or rat')`	`'fat' <-> 'rat' \| 'rat'`
`querytree(query tsquery)`	`text`	获得一个`tsquery`的可索引部分	`querytree('foo & ! bar'::tsquery)`	`'foo'`
`setweight(vector tsvector, weight "char")`	`tsvector`	为`vector`的每一个元素分配`权重`	`setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A')`	`'cat':3A 'fat':2A,4A 'rat':5A`
`setweight(vector tsvector, weight "char", lexemes text[])`	`tsvector`	为`lexemes`中列出的`vector`的元素分配`权重`	`setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}')`	`'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A`
`strip(tsvector)`	`tsvector`	从`tsvector`中移除位置和权重	`strip('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector)`	`'cat' 'fat' 'rat'`
`to_tsquery([ config regconfig , ] query text)`	`tsquery`	规范化词并转换成`tsquery`	`to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats')`	`'fat' & 'rat'`
`to_tsvector([ config regconfig , ] document text)`	`tsvector`	缩减文档文本成`tsvector`	`to_tsvector('english', 'The Fat Rats')`	`'fat':2 'rat':3`
`to_tsvector([ config regconfig , ] document json(b))`	`tsvector`	把该文档中的每个字符串值缩减成一个`tsvector`，然后将它们按在文档中的顺序串接起来形成一个`tsvector`	`to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats"}'::json)`	`'fat':2 'rat':3`
`json(b)_to_tsvector([] document json(b), filter json(b))`	`tsvector`	把`filter`指定的文档中的每个值缩减为一个`tsvector`，然后把它们按照文档中的顺序串接起来形成一个`tsvector`。`filter`是一个`jsonb`数组，它列举哪些种类的元素需要被包括在结果`tsvector`中。`filter`的可能值是`"string"`（包括所有字符串值）、`"numeric"`（包括所有字符串格式的数字值）、`"boolean"`（包括所有字符串格式`"true"`/`"false"`的布尔值）、`"key"`（包括所有键）或者`"all"`（包括上述所有）。这些值可以被组合在一起，例如用来包括所有的字符串和数字值。	`json_to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats", "b": 123}'::json, '["string", "numeric"]')`	`'123':5 'fat':2 'rat':3`
`ts_delete(vector tsvector, lexeme text)`	`tsvector`	从`vector`中移除给定的`lexeme`	`ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat')`	`'cat':3 'rat':5A`
`ts_delete(vector tsvector, lexemes text[])`	`tsvector`	从`vector`中移除`lexemes`中词位的任何出现	`ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat'])`	`'cat':3`
`ts_filter(vector tsvector, weights "char"[])`	`tsvector`	从`vector`中只选择带有给定`权重`的元素	`ts_filter('fat:2,4 cat:3b rat:5A'::tsvector, '{a,b}')`	`'cat':3B 'rat':5A`
`ts_headline([ config regconfig, ] document text, query tsquery [, options text ])`	`text`	显示一个查询匹配	`ts_headline('x y z', 'z'::tsquery)`	`x y <b>z</b>`
`ts_headline([ config regconfig, ] document json(b), query tsquery [])`	`text`	显示一个查询匹配	`ts_headline('{"a":"x y z"}'::json, 'z'::tsquery)`	`{"a":"x y <b>z</b>"}`
`ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [])`	`float4`	为查询排名文档	`ts_rank(textsearch, query)`	`0.818`
`ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [])`	`float4`	使用覆盖密度为查询排名文档	`ts_rank_cd('{0.1, 0.2, 0.4, 1.0}', textsearch, query)`	`2.01317`
`ts_rewrite(query tsquery, target tsquery, substitute tsquery)`	`tsquery`	在查询内用`substitute`替换`target`	`ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo\|bar'::tsquery)`	`'b' & ( 'foo' \| 'bar' )`
`ts_rewrite(query tsquery, select text)`	`tsquery`	使用来自一个`SELECT`的目标和替换者进行替换	`SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases')`	`'b' & ( 'foo' \| 'bar' )`
`tsquery_phrase(query1 tsquery, query2 tsquery)`	`tsquery`	制造搜索后面跟着`query2`的`query1`的查询（和`<->`操作符相同）	`tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'))`	`'fat' <-> 'cat'`
`tsquery_phrase(query1 tsquery, query2 tsquery, distance integer)`	`tsquery`	制造查询来搜索在`query1`后面最大距离`distance`上跟着`query2` 的情况	`tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10)`	`'fat' <10> 'cat'`
`tsvector_to_array(tsvector)`	`text[]`	把`tsvector`转换为词位数组	`tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector)`	`{cat,fat,rat}`
`tsvector_update_trigger()`	`trigger`	用于自动`tsvector`列更新的触发器函数	`CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger(tsvcol, 'pg_catalog.swedish', title, body)`
`tsvector_update_trigger_column()`	`trigger`	用于自动`tsvector`列更新的触发器函数	`CREATE TRIGGER ... tsvector_update_trigger_column(tsvcol, configcol, title, body)`
`unnest(tsvector, OUT lexeme text, OUT positions smallint[], OUT weights text)`	`setof record`	把一个 tsvector 扩展成一组行	`unnest('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector)`	`(cat,{3},{D}) ...`

注意

所有接受一个可选的regconfig参数的文本搜索函数在该参数被忽略时，使用由default_text_search_config指定的配置。

表 9.43中的函数被单独列出，因为它们通常不被用于日常的文本搜索操作。它们有助于开发和调试新的文本搜索配置。

表 9.43. 文本搜索调试函数

函数	返回类型	描述	例子	结果
`ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description text, OUT token text, OUT dictionaries regdictionary[], OUT dictionary regdictionary, OUT lexemes text[])`	`setof record`	测试一个配置	`ts_debug('english', 'The Brightest supernovaes')`	`(asciiword,"Word, all ASCII",The,{english_stem},english_stem,{}) ...`
`ts_lexize(dict regdictionary, token text)`	`text[]`	测试一个字典	`ts_lexize('english_stem', 'stars')`	`{star}`
`ts_parse(parser_name text, document text, OUT tokid integer, OUT token text)`	`setof record`	测试一个解析器	`ts_parse('default', 'foo - bar')`	`(1,foo) ...`
`ts_parse(parser_oid oid, document text, OUT tokid integer, OUT token text)`	`setof record`	测试一个解析器	`ts_parse(3722, 'foo - bar')`	`(1,foo) ...`
`ts_token_type(parser_name text, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text)`	`setof record`	获得解析器定义的记号类型	`ts_token_type('default')`	`(1,asciiword,"Word, all ASCII") ...`
`ts_token_type(parser_oid oid, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text)`	`setof record`	获得解析器定义的记号类型	`ts_token_type(3722)`	`(1,asciiword,"Word, all ASCII") ...`
`ts_stat(sqlquery text, [ weights text, ] OUT word text, OUT ndoc integer, OUT nentry integer)`	`setof record`	获得一个`tsvector`列的统计	`ts_stat('SELECT vector from apod')`	`(foo,10,15) ...`

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