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第 12 章 全文搜索

12.1. 介绍 #

全文检索(或简称文本检索)提供了识别满足 查询条件的自然语言文档的能力, 并且可按它们与查询的相关度进行排序。最常见的搜索类型,是找出所有包含给定 查询词的文档,并按它们与查询的相似性 排序返回。查询相似性的概念都很灵活, 取决于具体应用。最简单的搜索把查询视为一组词,把 相似性视为查询词在文档中的出现频率。

文本检索操作符在数据库中已经存在很多年了。 PostgreSQL为文本数据类型提供了 ~~*LIKEILIKE 操作符,但它们缺少现代信息系统所要求的许多关键特性:

  • 缺少语言学支持,即便对英语也是如此。正则表达式并不足够,因为它们难以轻松 处理词形变化,例如 satisfiessatisfy。 搜索 satisfy 时,你大概也希望找到包含 satisfies 的文档,但实际上可能会漏掉它们。虽然可以用 OR 搜索多个派生形式,但这样既繁琐又容易出错 (有些词甚至可能有数千种派生形式)。

  • 它们不会对搜索结果排序(排名),因此当找到成千上万条匹配文档时就难以实用。

  • 它们往往很慢,因为没有索引支持,所以每次搜索都必须处理全部文档。

全文索引允许先对文档进行预处理,并保存索引以供后续快速搜索。 预处理包括:

  • 将文档解析成词元。识别出不同类别的词元 很有帮助,例如数字、单词、复合词、电子邮件地址等,这样就可以分别处理。 原则上,词元类别取决于具体应用,但在大多数场景中,一套预定义的类别已经足够。 PostgreSQL使用解析器执行这一步。 系统提供了标准解析器,也可以根据特定需求创建自定义解析器。

  • 将词元转换成词位。词位和词元一样都是字符串, 但它已经过正规化,使同一个词的不同形式归为一致。例如, 正规化几乎总是包含把大写字母折叠为小写,也常常会去掉后缀 (如英语中的 ses)。这样,搜索时 无需繁琐地输入所有可能的变体,就能匹配同一个词的不同形式。此外,这一步通常 还会去除停用词,也就是那些过于常见、对搜索没有帮助的词。 (简言之,词元是文档文本的原始片段,而词位则是被认为适合用于索引和搜索的词。) PostgreSQL使用词典执行这一步。 系统提供了多种标准词典,也可以按需创建自定义词典。

  • 以适合搜索的形式存储预处理后的文档。例如,每个文档都可以表示为 由正规化词位组成的有序数组。除词位之外,通常还希望存储位置信息,以便用于 邻近排名;这样,查询词分布更密集的文档 会比查询词分散出现的文档得到更高的排名。

词典允许对词元的正规化方式进行细粒度控制。借助合适的词典,你可以:

  • 定义不应该被索引的停用词。

  • 使用 Ispell 把同义词映射为同一个词。

  • 使用分类词典把短语映射为同一个词。

  • 使用 Ispell 词典把一个词的不同变体映射到一种规范形式。

  • 使用 Snowball 词干分析规则把一个词的不同变体映射到一种规范形式。

系统提供了数据类型 tsvector 用于存储预处理后的文档,也提供了 数据类型 tsquery 用于表示处理过的查询 (第 8.11 节)。围绕这两种数据类型还有许多函数和 操作符(第 9.13 节),其中最重要的是匹配操作符 @@,我们将在第 12.1.2 节中介绍。 全文检索还可以借助索引加速(第 12.9 节)。

12.1.1. 什么是文档? #

文档是全文检索系统中的搜索单位,例如一篇杂志文章或一封电子邮件。文本检索引擎必须能够解析文档,并保存词位(关键字)与其所属文档之间的关联。随后,就可以利用这些关联来搜索包含查询词的文档。

PostgreSQL 中进行搜索时,文档通常是数据库表某一行中的一个文本字段,或者是这类字段的组合(串接),这些字段可能分布在多个表里,也可能是动态取得的。换句话说,文档可以由不同部分拼接而成以供索引,而且未必会以一个整体存储在任何地方。例如:

SELECT title || ' ' ||  author || ' ' ||  abstract || ' ' || body AS document
FROM messages
WHERE mid = 12;

SELECT m.title || ' ' || m.author || ' ' || m.abstract || ' ' || d.body AS document
FROM messages m, docs d
WHERE m.mid = d.did AND m.mid = 12;

注意

实际上,这些示例查询中应使用 coalesce,以避免某个单独的 NULL 属性导致整个文档结果变成 NULL

另一种做法是把文档存储为文件系统中的普通文本文件。在这种情况下,数据库可以用于保存全文索引并执行搜索,而文档本身则借助某个唯一标识符从文件系统中取回。不过,从数据库外部检索文件需要超级用户权限或特殊函数支持,因此这种方法通常不如把所有数据都保存在 PostgreSQL 内部方便。此外,把所有内容都放在数据库中,也便于访问文档元数据来辅助索引和展示。

为了进行文本检索,每个文档都必须被化简为预处理后的 tsvector 格式。搜索和排名完全基于文档的 tsvector 表示来执行 — 只有当文档被选中并准备展示给用户时,才需要取回原始文本。因此,我们常常把 tsvector 直接称作文档,但它当然只是完整文档的一种紧凑表示。

12.1.2. 基本文本匹配 #

PostgreSQL中,全文检索基于匹配操作符@@。如果一个tsvector(文档)匹配一个tsquery(查询),它就返回true。哪一种数据类型写在前面并不重要:

SELECT 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector @@ 'cat & rat'::tsquery;
 ?column?
----------
 t

SELECT 'fat & cow'::tsquery @@ 'a fat cat sat on a mat and ate a fat rat'::tsvector;
 ?column?
----------
 f

正如上例所示,tsquery并不只是原始文本,tsvector也不是。tsquery包含搜索词,这些搜索词必须已经是正规化后的词位,并且可以用 AND、OR 和 NOT 操作符把多个搜索词组合起来。(详情见第 8.11 节。)to_tsqueryplainto_tsquery有助于把用户输入的文本转换为合适的 tsquery,例如对文本中的词做正规化。类似地,to_tsvector 用于解析并正规化文档字符串。因此在实践中,文本检索匹配更像是这样:

SELECT to_tsvector('fat cats ate fat rats') @@ to_tsquery('fat & rat');
 ?column?
----------
 t

请注意,如果写成

SELECT 'fat cats ate fat rats'::tsvector @@ to_tsquery('fat & rat');
 ?column?
----------
 f

就不会匹配成功,因为这里不会对单词 rats 做正规化。tsvector 的元素是词位,被假定为已经正规化,因此 rats 不会匹配 rat

@@操作符也支持text输入,因此在简单场景下可以跳过把文本字符串显式转换为tsvectortsquery。可用的形式有:

tsvector @@ tsquery
tsquery  @@ tsvector
text @@ tsquery
text @@ text

前两种形式我们已经见过。text @@ tsquery 等价于 to_tsvector(x) @@ ytext @@ text 等价于 to_tsvector(x) @@ plainto_tsquery(y)

12.1.3. 配置 #

前述的都是简单的文本检索示例。正如前面所提到的,全文检索功能包括做更多事情的能力:跳过索引特定词(停用词)、处理同义词并使用更高级的解析,例如不局限于按空白划分的解析。这个功能由文本检索配置控制。PostgreSQL中有多种语言的预定义配置,并且你可以很容易地创建你自己的配置(psql\dF命令显示所有可用的配置)。

在安装期间会选择一个合适的配置,并据此在postgresql.conf中设置default_text_search_config。如果整个集簇都使用同一种文本检索配置,你可以直接使用postgresql.conf中的这个值。若要在整个集簇中使用不同配置,但保证每个数据库内部使用同一种配置,可以使用ALTER DATABASE ... SET。否则,你也可以在每个会话中设置default_text_search_config

依赖一个配置的每一个文本检索函数都有一个可选的regconfig参数,因此要使用的配置可以被显式指定。只有当省略这个参数时,default_text_search_config才被使用。

为了便于构建自定义文本检索配置,配置由更简单的数据库对象组合而成。PostgreSQL 的文本检索功能提供了四类与配置相关的数据库对象:

  • 文本检索解析器将文档拆分成词元并对每个词元分类(例如,作为词或者数字)。

  • 文本检索词典将词元转变成正规化的形式并拒绝停用词。

  • 文本检索模板提供位于词典底层的函数(词典只需指定一个模板及其一组参数)。

  • 文本检索配置选择一个解析器和一组用于将解析器产生的词元正规化的词典。

文本检索解析器和模板由底层 C 函数构成,因此开发新的解析器和模板需要 C 编程能力,将它们安装到数据库中则需要超级用户权限。(PostgreSQL 发行版的 contrib/ 目录中有附加解析器和模板的示例。)词典和配置只是为底层解析器和模板设置参数并将它们连接起来,因此创建新词典或配置不需要特殊权限。本章后面会给出创建自定义词典和配置的示例。

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