Функции и операторы текстового поиска

tsvector @@ tsquery → boolean

tsquery @@ tsvector → boolean

Аргумент типа tsvector соответствует аргументу типа tsquery? (Эти аргументы можно передавать в любом порядке.)

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

text @@ tsquery → boolean

Текстовая строка, преобразованная после неявного вызова функции to_tsvector(), соответствует tsquery?

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

tsvector @@@ tsquery → boolean

tsquery @@@ tsvector → boolean

Это устаревший синоним для @@.

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

tsvector || tsvector → tsvector

Конкатенирует два значения tsvector. Если в обоих аргументах содержатся позиции лексем, позиции второго аргумента корректируются соответствующим образом.

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

tsquery && tsquery → tsquery

Выполняет логическую операцию И с двумя значениями tsquery, создавая запрос, который соответствует документам, соответствующим обоим входным запросам.

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

tsquery || tsquery → tsquery

Выполняет логическую операцию ИЛИ с двумя значениями tsquery, создавая запрос, который соответствует документам, соответствующим любому из входных запросов.

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

!! tsquery → tsquery

Выполняет логическую операцию НЕ со значением tsquery, создавая запрос, который соответствует документам, не соответствующим входному запросу.

!! 'cat'::tsquery → !'cat'

tsquery <-> tsquery → tsquery

Конструирует фразовый запрос, который будет соответствовать документам, если два входных запроса соответствуют идущим подряд лексемам.

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

tsquery @> tsquery → boolean

Первый аргумент типа tsquery содержит второй? (Здесь учитывается только факт нахождения всех лексем одного запроса в другом, а объединение операторов игнорируется.)

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

tsquery <@ tsquery → boolean

Первый аргумент типа tsquery содержится во втором? (Здесь учитывается только факт нахождения всех лексем одного запроса в другом, а объединение операторов игнорируется.)

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

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

array_to_tsvector ( text[] ) → tsvector

Преобразует массив лексем в формат tsvector. Заданные строки используются как есть без дополнительной обработки.

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

get_current_ts_config ( ) → regconfig

Возвращает OID текущей конфигурации текстового поиска по умолчанию (заданной параметром default_text_search_config).

get_current_ts_config() → english

length ( tsvector ) → integer

Возвращает количество лексем в заданном значении tsvector.

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

numnode ( tsquery ) → integer

Возвращает количество лексем и операторов в заданном значении tsquery.

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

plainto_tsquery ( [ конфигурация regconfig, ] запрос text ) → tsquery

Преобразует текст в формат tsquery, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Все пунктуационные знаки в этой строке при этом игнорируются (она не определяет операторы запроса). Результирующий запрос соответствует документам, содержащим все слова текста, отличные от стоп-слов.

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

phraseto_tsquery ( [ конфигурация regconfig, ] запрос text ) → tsquery

Преобразует текст в формат tsquery, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Все пунктуационные знаки в этой строке при этом игнорируются (она не определяет операторы запроса). Результирующий запрос соответствует фразам, содержащим все слова текста, отличные от стоп-слов.

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

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

websearch_to_tsquery ( [ конфигурация regconfig, ] запрос text ) → tsquery

Преобразует текст в формат tsquery, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Последовательности слов в кавычках преобразуются в проверки фраз. Слово «or» воспринимается как формирующее оператор ИЛИ, а символ минуса формирует оператор НЕ; другие пунктуационные знаки игнорируются. Это примерно соответствует поведению некоторых распространенных инструментов поиска интернете.

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

querytree ( tsquery ) → text

Создает представление индексируемой части tsquery. Пустой результат или просто T означают, что запрос неиндексируемый.

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

setweight ( вектор tsvector, вес "char" ) → tsvector

Присваивает вес каждому элементу вектора.

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

setweight ( вектор tsvector, вес "char", лексемы text[] ) → tsvector

Присваивает вес элементам вектора, перечисленным в списке лексем.

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

strip ( tsvector ) → tsvector

Убирает позиции и веса из значения tsvector.

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

to_tsquery ( [ конфигурация regconfig, ] запрос text ) → tsquery

Преобразует текст в формат tsquery, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Слова должны соединяться допустимыми операторами типа tsquery.

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

to_tsvector ( [ конфигурация regconfig, ] документ text ) → tsvector

Преобразует текст в формат tsquery, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. В результат будет включена информация о позициях слов.

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

to_tsvector ( [ конфигурация regconfig, ] документ json ) → tsvector

to_tsvector ( [ конфигурация regconfig, ] документ jsonb ) → tsvector

Преобразует все строковые значения в документе JSON в формат tsvector, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Затем результаты конкатенируются в порядке следования в документе, формируя выходное значение. Информация о позициях слов генерируется таким образом, словно между каждой парой строковых значений находится одно стоп-слово. (Учтите, что в случае jsonb «порядок следования в документе» полей объекта JSON зависит от реализации; разница показана в примерах.)

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 ( [ конфигурация regconfig, ] документ json, фильтр jsonb ) → tsvector

jsonb_to_tsvector ( [ конфигурация regconfig, ] документ jsonb, фильтр jsonb ) → tsvector

Выбирает в документе JSON все элементы, запрошенные фильтром и преобразует каждый в формат tsvector, нормализуя слова согласно указанной или стандартной конфигурации. Затем результаты конкатенируются в порядке следования в документе, формируя выходное значение. Информация о позициях слов генерируется таким образом, словно между каждой парой строковых значений находится одно стоп-слово. (Учтите, что в случае jsonb «порядок следования в документе» полей объекта JSON зависит от реализации.) Аргумент фильтр должен быть массивом jsonb, содержащим ноль и более следующих ключевых слов: "string" (включить все строковые значения), "numeric" (включить все числовые значения), "boolean" (включить все логические значения), "key" (включить все ключи) или "all" (включить всё вышеперечисленное). В особых случаях фильтр также может быть простым значением JSON, представляющим собой одно из этих ключевых слов.

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 ( вектор tsvector, лексема text ) → tsvector

Удаляет все вхождения лексемы, из вектора.

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

ts_delete ( вектор tsvector, лексемы text[] ) → tsvector

Удаляет все вхождения перечисленных лексем из вектора.

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

ts_filter ( вектор tsvector, веса "char"[] ) → tsvector

Выбирает из вектора только элементы с заданными весами.

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

ts_headline ( [ конфигурация regconfig, ] документ text, запрос tsquery [, параметры text ] ) → text

Отображает в сокращенной форме соответствующие запросу вхождения в документе, который должен быть просто текстом, а не значением типа tsvector. Перед сопоставлением с запросом слова в этом документе нормализуются согласно конфигурации по умолчанию или заданной. Использование этой функции рассматривается в подразделе Выделение результатов; также там описываются возможные значения параметров.

cat ate the rat.

ts_headline ( [ конфигурация regconfig, ] документ json, запрос tsquery [, параметры text ] ) → text

ts_headline ( [ конфигурация regconfig, ] документ jsonb, запрос tsquery [, параметры text ] ) → text

Отображает в сокращенной форме соответствующие запросу вхождения, найденные в строковых значениях внутри документа JSON. Подробную информацию см. в подразделе Выделение результатов.

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

ts_rank ( [ веса real[], ] вектор tsvector, запрос tsquery [, нормализация integer ] ) → real

Вычисляет количественный показатель, демонстрирующий, в какой степени вектор соответствует запросу. Подробную информацию см. в подразделе Ранжирование результатов поиска.

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

ts_rank_cd ( [ веса real[], ] вектор tsvector, запрос tsquery [, нормализация integer ] ) → real

С помощью алгоритма расчета плотности покрытия вычисляет количественный показатель, демонстрирующий, в какой степени вектор соответствует запросу. Подробную информацию см. в подразделе Ранжирование результатов поиска.

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

ts_rewrite ( запрос tsquery, цель tsquery, подстановка tsquery ) → tsquery

Заменяет в запросе вхождения цели на подстановку. Подробную информацию см. в подразделе Перезапись запросов.

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

ts_rewrite ( запрос tsquery, select text ) → tsquery

Заменяет базовые элементы запроса, получая выборку целевых вхождений и подстановок с помощью команды SELECT. Подробную информацию см. в подразделе Перезапись запросов.

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

tsquery_phrase ( запрос1 tsquery, запрос2 tsquery ) → tsquery

Конструирует фразовый запрос, который ищет вхождения, соответствующие запросу1 и запросу2, в идущих подряд лексемах (аналогично оператору <->).

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

tsquery_phrase ( запрос1 tsquery, запрос2 tsquery, расстояние integer ) → tsquery

Конструирует фразовый запрос, который ищет вхождения, соответствующие запросу1 и запросу2, находящиеся точно на заданном расстоянии (в лексемах) друг от друга.

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

tsvector_to_array ( tsvector ) → text[]

Преобразует значение типа tsvector в массив лексем.

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

unnest ( tsvector ) → setof record ( лексема text, позиции smallint[], веса text )

Разворачивает значение tsvector в набор строк, по одной на каждую лексему.

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 ( [ конфигурация regconfig, ] документ text ) → setof record ( псевдонимы text, описание text, синт_единица text, словари regdictionary[], словарь regdictionary, лексемы text[] )

Извлекает из документа синтаксические единицы, нормализует их согласно заданной или стандартной конфигурации текстового поиска и возвращает информацию о том, как была обработана каждая из них. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование конфигурации.

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

ts_lexize ( словарь regdictionary, синт_единица text ) → text[]

Возвращает массив заменяющих лексем, если входная синтаксическая единица есть в словаре, пустой массив, если синтаксическая единица есть в словаре, но является стоп-словом, или NULL, если это неизвестное слово. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование словаря.

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

ts_parse ( имя_анализатора text, документ text ) → setof record ( код_единицы integer, синт_единица text )

Извлекает синтаксические единицы из документа, используя именованный синтаксический анализатор. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование анализатора.

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

ts_parse ( oid_анализатора oid, документ text ) → setof record ( код_единицы integer, синт_единица text )

Извлекает синтаксические единицы из документа, используя синтаксический анализатор с указанным OID. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование анализатора.

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

ts_token_type ( имя_анализатора text ) → setof record ( код_единицы integer, псевдоним text, описание text )

Возвращает таблицу, описывающую все типы синтаксических единиц, которые может распознать именованный синтаксический анализатор. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование анализатора.

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

ts_token_type ( oid_анализатора oid ) → setof record ( код_единицы integer, псевдоним text, описание text )

Возвращает таблицу, описывающую все типы синтаксических единиц, которые может распознать синтаксический анализатор с указанным OID. Подробную информацию см. в подразделе Тестирование анализатора.

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

ts_stat ( запрос_sql text [, веса text ] ) → setof record ( слово text, число_док integer, число_вхожд integer )

Выполняет SQL-запрос, который должен возвращать единственный столбец tsvector, и выдает статистику по каждой отдельной лексеме, содержащейся в данных. Подробную информацию см. в подразделе Сбор статистики по документу.

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