6.13.?文本搜索函数和操作符

表?6.40表?6.41表?6.42总结了为全文搜索提供的函数和操作符。UXDB的文本搜索功能的详细解释可参考第?9?章

表?6.40.?文本搜索操作符

操作符返回类型描述示例结果
@@ booleantsvector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
&& tsquerytsquery用 AND 连接起来'fat | rat'::tsquery && 'cat'::tsquery( 'fat' | 'rat' ) & 'cat'
|| tsquerytsquery用 OR 连接起来'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery( 'fat' | 'rat' ) | 'cat'
!! tsquery对一个tsquery取反!! 'cat'::tsquery!'cat'
<-> tsquerytsquery后面跟着tsqueryto_tsquery('fat') <-> to_tsquery('rat')'fat' <-> 'rat'
@> booleantsquery包含另一个?'cat'::tsquery @> 'cat & rat'::tsqueryf
<@ booleantsquery被包含?'cat'::tsquery <@ 'cat & rat'::tsqueryt

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tsvectortsquery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?6.41.?文本搜索函数

函数返回类型描述示例结果
array_to_tsvector(text[]) tsvector把词位数组转换成tsvectorarray_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) integertsvector中的词位数length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector)3
numnode(tsquery) integertsquery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tsqueryphraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats')'fat' <-> 'rat'
querytree(query tsquery) text获得一个tsquery的可索引部分querytree('foo & ! bar'::tsquery)'foo'
setweight(tsvector, "char") tsvectortsvector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[]) tsvectorlexemes中列出的 vector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) tsvectortsvector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tsqueryto_tsquery('english', 'The & Fat & Rats')'fat' & 'rat'
to_tsvector([ config regconfig , ] document text) tsvector缩减文档文本成tsvectorto_tsvector('english', 'The Fat Rats')'fat':2 'rat':3
to_tsvector([ config regconfig , ] document json(b)) tsvector 将文档中的每个字符串值减少到tsvector, 然后按文档顺序连接以生成一个tsvector to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats"}'::json)'fat':2 'rat':3
ts_delete(vector tsvector, lexeme text) tsvectorvector中移除给定的 lexemets_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, 'fat')'cat':3 'rat':5A
ts_delete(vector tsvector, lexemes text[]) tsvectorvector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"[]) tsvectorvector 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 [, options text ]) text显示查询匹配ts_headline('{"a":"x y z"}'::json, 'z'::tsquery){"a":"x y <b>z</b>"}
ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) float4为查询排名文档ts_rank(textsearch, query)0.818
ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) 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query2query1 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[]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, 'ux_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?6.42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?6.42.?文本搜索调试函数

函数返回类型描述示例结果
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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