，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: tsvector @@ tsquery...INDEX pgweb_idx ON pgweb USING GIN(to_tsvector('english', title || ' ' || body)); 还可以单独创建一个tsvector列...使用了to_tsvector()函数的双参数版本指定了全文检索配置，因此必须使用to_tsvector()相同全文检索配置才能命中索引。...比即，WHERE to_tsvector('english', body) @@ 'a & b' 可以使用该索引，但WHERE to_tsvector(body) @@ 'a & b'不能。...在使用一个单独的列来存储tsvector表示时，有必要创建一个触发器在title或body改变时保证tsvector列为当前值。详见文档。
|\《|\》]' ,'','g'); $$ language sql strict immutable; 4.2 每两个字符做为一个词处理,将字符串转换为tsvector drop function...if exists str_to_tsvector(text); create or replace function str_to_tsvector(text) returns tsvector as...$$ declare v_count integer; v_txt text; v_txts text[]; v_result tsvector; begin v_txt.....v_count loop v_txts := array_append(v_txts, substring(v_txt,i,2)); end loop; --tsvector...from unnest(v_txts) as f group by f ),cte2 as( select f from cte1 order by f )select array_to_tsvector
首先，我们需要使用PostgreSQL连接函数||和转换函数to_tsvector()将所有列放在一起。...这是因为函数to_tsvector()规范化每个单词以允许我们找到相同单词的变体形式，然后按字母顺序对结果进行排序。这个数字就是document中单词的位置。...函数to_tsquery()将参数（可以是直接或稍微调整的用户搜索）转换为文本搜索条件，该条件将以与to_tsvector()执行相同的方式减少输入。...该@@运营商标识，如果tsvector匹配的tsquery或其他tsvector。它返回true或false，这使其易于作为WHERE标准的一部分使用。...sammy=# ALTER TABLE news ADD "document" tsvector; 我们现在需要使用不同的查询将数据插入表中。
但填充数组字段需要调用 SELECT to_tsvector('parser', 'nane') 查询后使用脚本处理结果后再写入数组，比较麻烦。...修改 tsvector 分词向量字段，手动向此字段添加前缀词的分词向量。但分词向量不同于文本，不能直接拼接。...最好的方案当然是最后一种，改动最小，于是我就查询了一下 PostgreSQL 向量拼接，还是找到了向量拼接的方法，使用 ::tsvector 将字符串强转成向量，再使用 || 拼接到原来的分词向量上，SQL...语句类似 SELECT to_tsvector('parser', 'keyword') || 'prefix'::tsvector。
// 设置分词规则 （n 名词 v 动词等，详情阅读下面的文档） 给某一列的分词结果添加 gin 索引 create index idx_name on table using gin(to_tsvector...#重要单字复合: 4 zhparser.multi_zall = false #全部单字复合: 8 SQL 查询中我们可以使用最简单的 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector...的返回结果为 '国家' & '大剧院' & '大剧' & '剧院' ，当然我们也可以使用 & | 符号拼接自己需要的向量；在查询 长句 时，可以使用 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector...我们接着对分词效果和效率进行优化： 存储分词结果 我们可以使用一个字段来存储分词向量，并在此字段上创建索引来更优地使用分词索引： ALTER TABLE table ADD COLUMN tsv_column tsvector...; // 添加一个分词字段 UPDATE table SET tsv_column = to_tsvector('parser_name', coalesce(field,''));
/ 设置分词规则 （n 名词 v 动词等，详情阅读下面的文档） 给某一列的分词结果添加 gin 索引 create index idx_name on table using gin(to_tsvector...重要单字复合: 4 zhparser.multi_zall = false #全部单字复合: 8 SQL 查询中我们可以使用最简单的 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector...的返回结果为 '国家' & '大剧院' & '大剧' & '剧院' ，当然我们也可以使用 & | 符号拼接自己需要的向量；在查询 长句 时，可以使用 SELECT * FROM table WHERE to_tsvector...我们接着对分词效果和效率进行优化： 存储分词结果 我们可以使用一个字段来存储分词向量，并在此字段上创建索引来更优地使用分词索引： ALTER TABLE table ADD COLUMN tsv_column tsvector...; // 添加一个分词字段 UPDATE table SET tsv_column = to_tsvector('parser_name', coalesce(field,''));
在JSON列上的全文索引与其他列是类似的，因此我们的查询需要使用to_tsquery函数和to_tsvector函数的文本搜索的语法。
PostgreSQL 全文检索的搜索过程实际上使用一个 tsvector 和 tsquery 进行匹配，tsvector 代表了文档，而 tsquery 代表了检索条件，匹配的运算符是“@@”。...postgres=# select 'We Love PostgreSQL Database'::tsvector; tsvector ----
tsvector类型：表示一个为文本搜索优化的形式下的文档，去除重复分词后按分词顺序存储，可以存储位置信息和权重信息。 tsquery类型：表示一个文本查询，存储查询的分词，可存储权重信息。
GIN索引的创建方式如下： CREATE INDEX GIN_idx1 ON student USING GIN (to_tsvector('english', stud_name)); GIN 索引显然是给搜索优化做准备的
VARCHAR(43) INET VARCHAR(43) MACADDR VARCHAR(17) UUID VARCHAR(36) XML LONGTEXT JSON LONGTEXT TSVECTOR
Code:CREATE INDEX GIN_idx1 ON student USING GIN (to_tsvector('english', stud_name));\d+ student;Output
lseg、macaddr、money、numeric [(p,s)]、path、point、polygon、real、smallint、serial、text、time、timestamp、tsquery、tsvector
这些统计数据被采集，并用于估计阵列和tsvector数据的选择性。 2) elem_count_histogram数组是不同值的数量的直方图。
----------+-----------+----------+--------- doc | text | | | doc_tsv | tsvector
预处理的文本文档以tsvector数据类型存储，而处理过的查询则以tsquery类型存储。预处理将文本文档解析为称为词元的语言单位，这使您可以查找单词的大小写无关变体。
这包括对to_tsvector, to_tsquery, plainto_tsquery, phraseto_tsquery, websearch_to_tsquery, ts_headline 的支持
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