array_to_tsvector (메이저 토토 사이트 []) |
TSVECTOR |
Lexemes의 배열 변환TSVECTOR |
array_to_tsvector ( 'fat, cat, rat':: text []) |
'고양이' '뚱뚱한'쥐 ' |
get_current_ts_config () |
RegConfig |
기본 메이저 토토 사이트 검색 구성 |
get_current_ts_config () |
영어 |
길이 (TSVECTOR) |
Integer |
Lexemes의 수TSVECTOR |
길이 ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector) |
3 |
Numnode (tsquery) |
Integer |
Lexemes 수와 운영자의 수tsquery |
Numnode ( '(fat & rat) | cat':: tsquery) |
5 |
Plainto_tsquery ([config RegConfig ,]Query 메이저 토토 사이트) |
TSQUERY |
농산물tsquery문장 부호 무시 |
Plainto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐') |
'fat'& 'rat' |
Phraseto_tsquery ([config RegConfig ,]쿼리 메이저 토토 사이트) |
tsquery |
농산물tsquery문구를 검색하여 구두점을 무시합니다 |
Phraseto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐') |
'fat'<- '쥐' |
WebSearch_to_tsquery ([config RegConfig ,]쿼리 메이저 토토 사이트) |
tsquery |
농산물tsquery웹 검색 스타일 쿼리에서 |
WebSearch_to_tsquery ( 'English', ' "Fat Rat"또는 Rat') |
'fat'<- '쥐'| '쥐' |
QueryTree (쿼리 tsquery) |
메이저 토토 사이트 |
a의 색인 가능한 부분TSQUERY |
Querytree ( 'foo &! bar':: tsquery) |
'foo' |
setweight (Vector TSVECTOR, 웨이트 "char") |
TSVECTOR |
지정웨이트의 각 요소Vector |
setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a') |
'고양이': 3A 'Fat': 2A, 4A '쥐': 5A |
setweight (vector tsvector, 웨이트 "char", lexemes 메이저 토토 사이트 []) |
TSVECTOR |
할당웨이트의 요소VectorLexemes |
setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a', 'cat, rat') |
'고양이': 3A 'Fat': 2,4 '쥐': 5A |
Strip (TSVECTOR) |
tsvector |
위치와 무게 제거TSVECTOR |
Strip ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: Tsvector) |
'고양이' '뚱뚱한'쥐 ' |
to_tsquery ([config RegConfig ,]쿼리 메이저 토토 사이트) |
TSQUERY |
단어 정규화하고TSQUERY |
to_tsquery ( '영어', '& fat & rats') |
'fat'& 'rat' |
to_tsvector ([config RegConfig ,]문서 메이저 토토 사이트) |
TSVECTOR |
문서 메이저 토토 사이트 감소TSVECTOR |
to_tsvector ( '영어', '뚱뚱한 쥐') |
'fat': 2 '쥐': 3 |
to_tsvector ([config RegConfig ,]문서 JSON (B)) |
TSVECTOR |
문서의 각 문자열 값을 A로 줄입니다TSVECTORTSVECTOR |
to_tsvector ( '영어', ' "a": "뚱뚱한 쥐"':: json) |
'fat': 2 '쥐': 3 |
JSON (B) _TO_TSVECTOR ([config RegConfig,]문서 JSON (B), 필터 JSON (B)) |
tsvector |
문서의 각 값 감소,필터aTSVECTOR, 그런 다음 단일 생산을위한 문서 순서로 그것들을 연결합니다TSVECTOR. 필터isJSONB배열, 어떤 종류의 요소가 결과에 포함되어야하는지TSVECTOR. 에 대한 가능한 값필터are"String"(모든 문자열 값 포함),"숫자"(문자열 형식에 모든 숫자 값을 포함시키기 위해),"부울"(문자열 형식에 모든 부울 값을 포함하려면"True"/"false"),"키"(모든 키 포함) 또는"All"(위의 모든 내용). 이 값은 함께 결합하여 모든 문자열 및 숫자 값을 포함 할 수 있습니다. |
JSON_TO_TSVECTOR ( 'English', 'A ":"The Fat Rats ","B ": 123':: JSON, '["String ","Numeric "] |
'123': 5 '지방': 2 '쥐': 3 |
TS_DELETE (Vector TSVECTOR, lexeme 메이저 토토 사이트) |
TSVECTOR |
주어진 제거lexemeFromvector |
TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, 'FAT') |
'고양이': 3 '랫트': 5A |
TS_DELETE (Vector TSVECTOR, Lexemes 메이저 토토 사이트 []) |
TSVECTOR |
lexemes의 발생을 제거하십시오LexemesFromVector |
TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, ARRAY [ 'FAT', 'RAT'] |
'고양이': 3 |
TS_FILTER (Vector TSVECTOR, 웨이트 "char"[]) |
tsvector |
주어진 요소 만 선택웨이트FromVector |
TS_FILTER ( 'FAT : 2,4 CAT : 3B RAT : 5A':: TSVECTOR, 'A, B') |
'고양이': 3B '쥐': 5A |
ts_headline ([config RegConfig,]문서 메이저 토토 사이트, 쿼리 TSQUERY[, 옵션 메이저 토토 사이트]) |
메이저 토토 사이트 |
쿼리 일치 표시 |
ts_headline ( 'x y z', 'z':: tsquery) |
x y <b z </b |
ts_headline ([config RegConfig,]문서 JSON (B), 쿼리 tsquery[, 옵션 메이저 토토 사이트]) |
메이저 토토 사이트 |
쿼리 일치 표시 |
ts_headline ( ' "a": "x y z"':: json, 'z':: tsquery) |
"a": "x y <b z </b" |
TS_RANK ([웨이트 float4 [],]Vector TSVECTOR, 쿼리 TSQUERY[, 정규화 Integer]) |
float4 |
Query의 순위 문서 |
TS_RANK (TextSearch, Query) |
0.818 |
TS_RANK_CD ([웨이트 float4 [],]Vector TSVECTOR, 쿼리 TSQUERY[, 정규화 Integer]) |
float4 |
표지 밀도를 사용한 쿼리의 순위 문서 |
TS_RANK_CD ( '0.1, 0.2, 0.4, 1.0', TextSearch, Query) |
2.01317 |
TS_REWRITE (쿼리 TSQUERY, 대상 TSQUERY, 대체 TSQUERY) |
TSQUERY |
교체대상with대체내 쿼리 내 |
ts_rewrite ( 'a & b':: tsquery, 'a':: tsquery, 'foo | bar':: tsquery) |
'b'& ( 'foo'| 'bar') |
TS_REWRITE (쿼리 TSQUERY, select 메이저 토토 사이트) |
tsquery |
대상과 대체물을 사용하여 교체select명령 |
ts_rewrite를 선택하십시오 ( 'a & b':: tsquery, 'select t, s from aliases' |
'b'& ( 'foo'| 'bar') |
tsquery_phrase (Query1 TSQUERY, Query2 TSQUERY) |
TSQUERY |
검색하는 쿼리 만들기Query1이후Query2(동일<--운영자) |
tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat')) |
'fat'<-- 'cat' |
tsquery_phrase (Query1 TSQUERY, Query2 TSQUERY, 거리 정수) |
TSQUERY |
검색하는 쿼리 만들기Query1그 뒤에Query2거리거리 |
tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat'), 10) |
'fat'<10 '고양이' |
tsvector_to_array (TSVECTOR) |
메이저 토토 사이트 [] |
ConvertTSVECTORLexemes의 배열 |
TSVECTOR_TO_ARRAY ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR) |
고양이, 지방, 쥐 |
tsvector_update_trigger () |
트리거 |
자동을위한 트리거 함수TSVECTOR열 업데이트 |
트리거 생성 ... tsvector_update_trigger (tsvcol, 'pg_catalog.swedish', Title, Body) |
|
tsvector_update_trigger_column () |
트리거 |
자동을위한 트리거 함수tsvector열 업데이트 |
트리거 생성 ... tsvector_update_trigger_column (tsvcol, configcol, title, body) |
|
Unnest (TSVECTOR, outlexeme 메이저 토토 사이트, out위치 smallint [], out웨이트 메이저 토토 사이트) |
Setof Record |
a 확장TSVECTOR행 세트 |
Unnest ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector) |
(Cat, 3, d) ... |