PostgreSQL 文本搜索函数和操作符

tsvector @@ tsquery → boolean

tsquery @@ tsvector → boolean

tsvector匹配tsquery吗?(参数可以按任意顺序给出。)

to_tsvector('fat cats ate rats') @@ to_tsquery('cat & rat') → t

text @@ tsquery → boolean

隐式调用to_tsvector()后的文本字符串匹配tsquery么 ?

'fat cats ate rats' @@ to_tsquery('cat & rat') → t

tsvector @@@ tsquery → boolean

tsquery @@@ tsvector → boolean

这是@@已弃用的同义词。

to_tsvector('fat cats ate rats') @@@ to_tsquery('cat & rat') → t

tsvector || tsvector → tsvector

连接两个tsvector。如果两个输入都包含词素位置，则相应地调整第二个输入的位置。

'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector → 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4

tsquery && tsquery → tsquery

ANDs两个tsquery一起，生成一个匹配两个输入查询的匹配文档的查询。

'fat | rat'::tsquery && 'cat'::tsquery → ( 'fat' | 'rat' ) & 'cat'

tsquery || tsquery → tsquery

ORs两个tsquery一起，生成一个匹配两个输入查询的匹配文档的查询。

'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery → 'fat' | 'rat' | 'cat'

!! tsquery → tsquery

否定tsquery，生成一个与输入查询不匹配的匹配文档的查询。

!! 'cat'::tsquery → !'cat'

tsquery <-> tsquery → tsquery

构造一个短语查询，如果两个输入查询在连续的词素上匹配，该查询将进行匹配。

to_tsquery('fat') <-> to_tsquery('rat') → 'fat' <-> 'rat'

tsquery @> tsquery → boolean

第一个tsquery包含了第二个吗?(这只考虑出现在一个查询中的所有词素是否出现在另一个查询中，忽略了组合操作符。)

'cat'::tsquery @> 'cat & rat'::tsquery → f

tsquery <@ tsquery → boolean

第一个tsquery包含在第二个中吗?(这只考虑出现在一个查询中的所有词素是否出现在另一个查询中，而忽略了组合操作符。)

'cat'::tsquery <@ 'cat & rat'::tsquery → t

'cat'::tsquery <@ '!cat & rat'::tsquery → t

array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector

将词素数组转换为tsvector。给定的字符串按原样使用，不做进一步处理。

array_to_tsvector('{fat,cat,rat}'::text[]) → 'cat' 'fat' 'rat'

get_current_ts_config ( ) → regconfig

返回当前默认文本搜索配置的OID(由 default_text_search_config 所设定的).

get_current_ts_config() → english

length ( tsvector ) → integer

返回tsvector中的词位数。

length('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → 3

numnode ( tsquery ) → integer

返回tsquery中词位和操作符的数目。

numnode('(fat & rat) | cat'::tsquery) → 5

plainto_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery

将文本转换为tsquery，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。 字符串中的任何标点符号都会被忽略(它不决定查询操作符)。结果查询匹配文本中包含所有非停止词的文档。

plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' & 'rat'

phraseto_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery

将文本转换为tsquery，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。 字符串中的任何标点符号都会被忽略(它不决定查询操作符)。结果查询匹配包含文本中所有非停止词的短语。

phraseto_tsquery('english', 'The Fat Rats') → 'fat' <-> 'rat'

phraseto_tsquery('english', 'The Cat and Rats') → 'cat' <2> 'rat'

websearch_to_tsquery ( [ config regconfig, ] query text ) → tsquery

将文本转换为tsquery，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。引用的单词序列被转换为短语测试。 “or”一词被理解为产生OR操作符，而破折号产生NOT操作符;其他标点符号被忽略。这类似于一些常见的网络搜索工具的行为。

websearch_to_tsquery('english', '"fat rat" or cat dog') → 'fat' <-> 'rat' | 'cat' & 'dog'

querytree ( tsquery ) → text

生成tsquery的可转位部分的表示。结果为空或仅为T表示不可索引查询。

querytree('foo & ! bar'::tsquery) → 'foo'

setweight ( vector tsvector, weight "char" ) → tsvector

将指定的weight赋给vector的每个元素。

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

将指定的weight赋给列在lexemes中的vector元素。

setweight('fat:2,4 cat:3 rat:5,6B'::tsvector, 'A', '{cat,rat}') → 'cat':3A 'fat':2,4 'rat':5A,6A

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

将文本转换为tsquery，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。单词必须由有效的tsquery操作符组合。

to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats') → 'fat' & 'rat'

to_tsvector ( [ config regconfig, ] document text ) → tsvector

将文本转换为tsvector，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。结果中包含位置信息。

to_tsvector('english', 'The Fat Rats') → 'fat':2 'rat':3

to_tsvector ( [ config regconfig, ] document json ) → tsvector

to_tsvector ( [ config regconfig, ] document jsonb ) → tsvector

将JSON文档中的每个字符串值转换为tsvector，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。 然后将结果按文档顺序连接起来以产生输出。位置信息就像在每对字符串值之间存在一个停止词一样生成。 (注意，当输入为jsonb时，JSON对象的字段的“document order”取决于实现;请观察这些例子中的差异。)

to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::json) → 'dog':5 'fat':2 'rat':3

to_tsvector('english', '{"aa": "The Fat Rats", "b": "dog"}'::jsonb) → 'dog':1 'fat':4 'rat':5

json_to_tsvector ( [ config regconfig, ] document json, filter jsonb ) → tsvector

jsonb_to_tsvector ( [ config regconfig, ] document jsonb, filter jsonb ) → tsvector

选择filter请求的JSON文档中的每个项，并将每个项转换为tsvector，根据指定的或默认配置对单词进行标准化。 然后将结果按文档顺序连接起来以产生输出。位置信息就像在每对选定的项目之间存在一个停止词一样生成。 (注意，当输入为jsonb时，JSON对象字段的“document order”取决于实现。) filter 必须是一个jsonb数组，其中包含0个或多个关键字: "string"(包括所有字符串值)， "numeric"(包括所有数值)， "boolean"(包括所有布尔值)， "key"(包括所有键)，或 "all"(包括以上所有关键字)。 作为一种特殊情况，该filter也可以是这些关键字之一的简单JSON值。

json_to_tsvector('english', '{"a": "The Fat Rats", "b": 123}'::json, '["string", "numeric"]') → '123':5 'fat':2 'rat':3

json_to_tsvector('english', '{"cat": "The Fat Rats", "dog": 123}'::json, '"all"') → '123':9 'cat':1 'dog':7 'fat':4 'rat':5

ts_delete ( vector tsvector, lexeme text ) → tsvector

从vector中删除任何出现的给定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中删除lexemes中出现的任何词位。

ts_delete('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector, ARRAY['fat','rat']) → 'cat':3

ts_filter ( vector tsvector, weights "char"[] ) → tsvector

只从vector中选择具有给定weights的元素。

ts_filter('fat:2,4 cat:3b,7c rat:5A'::tsvector, '{a,b}') → 'cat':3B 'rat':5A

ts_headline ( [ config regconfig, ] document text, query tsquery[, options text ] ) → text

以缩写形式显示document中query的匹配项，该匹配项必须是原始文本，而不是tsvector。 在匹配查询之前，文档中的单词将根据指定的或默认的配置进行规范化。 第 12.3.4 节中讨论了该函数的使用，还描述了可用的options。

ts_headline('The fat cat ate the rat.', 'cat') → The fat <b>cat</b> ate the rat.

ts_headline ( [ config regconfig, ] document json, query tsquery[, options text ] ) → text

ts_headline ( [ config regconfig, ] document jsonb, query tsquery[, options text ] ) → text

以缩写形式显示匹配JSONdocument中字符串值中的query。 更多细节请参阅 第 12.3.4 节。

ts_headline('{"cat":"raining cats and dogs"}'::jsonb, 'cat') → {"cat": "raining <b>cats</b> and dogs"}

ts_rank ( [ weights real[], ] vector tsvector, query tsquery[, normalization integer ] ) → real

计算一个分数，显示vector与query的匹配程度。详情请参见第 12.3.3 节。

ts_rank(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.06079271

ts_rank_cd ( [ weights real[], ] vector tsvector, query tsquery[, normalization integer ] ) → real

使用覆盖密度算法计算一个分数，显示vector与query的匹配程度。 详情参见第 12.3.3 节。

ts_rank_cd(to_tsvector('raining cats and dogs'), 'cat') → 0.1

ts_rewrite ( query tsquery, target tsquery, substitute tsquery) → tsquery

在query中使用 substitute替换出现的target。 详情参见 第 12.4.2.1 节 。

ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'a'::tsquery, 'foo|bar'::tsquery) → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )

ts_rewrite ( query tsquery, select text ) → tsquery

根据目标替换部分query，并替换通过执行SELECT命令获得的查询。 详情参见第 12.4.2.1 节。

SELECT ts_rewrite('a & b'::tsquery, 'SELECT t,s FROM aliases') → 'b' & ( 'foo' | 'bar' )

tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery ) → tsquery

构造一个短语查询，在连续的词位上搜索query1和query2的匹配项(与<->操作符相同)。

tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat')) → 'fat' <-> 'cat'

tsquery_phrase ( query1 tsquery, query2 tsquery, distance integer) → tsquery

构造一个短语查询，用于搜索query1和query2的匹配项，这些匹配项恰好出现在distance词位之间。

tsquery_phrase(to_tsquery('fat'), to_tsquery('cat'), 10) → 'fat' <10> 'cat'

tsvector_to_array ( tsvector ) → text[]

将tsvector转换为词位的数组。

tsvector_to_array('fat:2,4 cat:3 rat:5A'::tsvector) → {cat,fat,rat}

unnest ( tsvector ) → setof record ( lexeme text, positions smallint[], weights text )

将tsvector展开为一组行，每个行对应一个词位。

select * from unnest('cat:3 fat:2,4 rat:5A'::tsvector) →

 lexeme | positions | weights
--------+-----------+---------
 cat    | {3}       | {D}
 fat    | {2,4}     | {D,D}
 rat    | {5}       | {A}

ts_debug ( [ config regconfig, ] document text ) → setof record ( alias text, description text, token text, dictionaries regdictionary[], dictionary regdictionary, lexemes text[] )

根据指定的或默认的文本搜索配置从document中提取和标准化标记，并返回关于每个标记是如何处理的信息。 详请参见第 12.8.1 节。

ts_debug('english', 'The Brightest supernovaes') → (asciiword,"Word, all ASCII",The,{english_stem},english_stem,{}) ...

ts_lexize ( dict regdictionary, token text ) → text[]

如果字典知道输入标记，则返回替换词位数组;如果字典知道标记，但它是停止词，则返回空数组;如果它不是已知词，则返回NULL。 详情参见第 12.8.3 节。

ts_lexize('english_stem', 'stars') → {star}

ts_parse ( parser_name text, document text ) → setof record ( tokid integer, token text )

使用命名的解析器从document中提取标记。详情参见第 12.8.2 节。

ts_parse('default', 'foo - bar') → (1,foo) ...

ts_parse ( parser_oid oid, document text ) → setof record ( tokid integer, token text )

使用OID指定的解析器从document中提取标记。 详请参见 第 12.8.2 节 。

ts_parse(3722, 'foo - bar') → (1,foo) ...

ts_token_type ( parser_name text ) → setof record ( tokid integer, alias text, description text )

返回一个表，该表描述命名解析器可以识别的每种类型的标记。详请参见第 12.8.2 节。

ts_token_type('default') → (1,asciiword,"Word, all ASCII") ...

ts_token_type ( parser_oid oid ) → setof record ( tokid integer, alias text, description text )

返回一个表，该表描述OID指定的解析器可以识别的每种标记类型。详请参见第 12.8.2 节。

ts_token_type(3722) → (1,asciiword,"Word, all ASCII") ...

ts_stat ( sqlquery text [, weights text ] ) → setof record ( word text, ndoc integer, nentry integer )

执行sqlquery，该查询必须返回单个tsvector列，并返回关于数据中包含的每个不同词位的统计信息。 详请参见第 12.4.4 节。

ts_stat('SELECT vector FROM apod') → (foo,10,15) ...