와이즈 토토 4

→스포츠 토토 결과 : 문서 : 14

지원되는 버전 :스포츠 와이즈 토토 4_10(PostgreSQL : 문서 : 17 : 9.13. 와이즈 토토 사이트 검색 기능 및 연산자) /롤 와이즈 토토 4_10 / 윈 와이즈 토토 4_10 / 와이즈 토토 4_10 / 롤 와이즈 토토 4_10

개발 버전 :18 / Devel

지원되지 않는 버전 :12 / 11 / 10 / 9.6 / 9.5 / 9.4 / 9.3 / 9.2 / 9.1 / 9.0 / 8.4 / 8.3

9.13. 와이즈 토토 검색 기능 및 연산자
PostgreSQL : 문서 : 14 : 9.12. 네트워크 무지개 토토 기능	PostgreSQL : 문서 : 14 : 9 장. 와이즈 토토 커뮤니티 및 연산자	9 장. 기능 및 연산자	스포츠 와이즈 토토 결과 : 문서 : 14 : 스포츠 토토 결과 14.17 문서화	PostgreSQL : 문서 : 14 : 9.14. 토토 사이트 순위 기능

9.13. 와이즈 토토 검색 기능 및 연산자

표 9.41, 표 9.42and표 9.43전체 와이즈 토토 검색을 위해 제공되는 기능과 연산자를 요약합니다. 보다와이즈 토토 사이트 : 문서 : 14 : 12 장. 전문 검색에 대한 자세한 설명postgresql의 와이즈 토토 검색 기능.

표 9.41. 와이즈 토토 검색 연산자

운영자 설명 예제
`TSVECTOR` `@@` `tsquery`→`부울` `tsquery` `@@` `tsvector`→`부울` do`TSVECTOR`매치`tsquery`? (논쟁은 순서대로 주어질 수 있습니다.) `to_tsvector ( 'Fat Cats Ate Rats') @@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')`→`t`
`와이즈 토토` `@@` `tsquery`→`부울` 와이즈 토토 문자열이 수행됩니다.`to_tsvector ()`, 매치`tsquery`? `'뚱뚱한 고양이는 쥐를 먹었다'@@ to_tsquery ( 'cat & rat')`→`t`
`TSVECTOR` `@@@` `TSQUERY`→`부울` `tsquery` `@@@` `TSVECTOR`→`부울` 이것은 더 이상 사용되지 않는 동의어입니다`@@`. `TO_TSVECTOR ( 'Fat Cats Ate Rats') @@@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')`→`t`
`tsvector` `\|\|` `TSVECTOR`→`TSVECTOR` 두 가지`TSVECTOR`s. 두 입력에 Lexeme 위치가 포함 된 경우 두 번째 입력 위치는 그에 따라 조정됩니다. `'a : 1 b : 2':: tsvector \|\| 'C : 1 D : 2 B : 3':: tsvector`→`'A': 1 'B': 2,5 'C': 3 'D': 4`
`TSQUERY` `&&` `tsquery`→`tsquery` 및 2`tsquery`s Together, 두 입력 쿼리와 일치하는 문서와 일치하는 쿼리를 생성합니다. `'fat \| rat ':: tsquery &&'cat ':: tsquery`→`( 'fat'\| 'rat') & 'cat'`
`tsquery` `\|\|` `tsquery`→`TSQUERY` Ors Two`tsquery`s together, 입력 쿼리와 일치하는 문서와 일치하는 쿼리를 생성합니다. `'지방 \| 쥐 ':: tsquery \|\| '고양이':: tsquery`→`'fat'\| '쥐'\| '고양이'`
`!!` `tsquery`→`tsquery` 부정`tsquery`, 입력 쿼리와 일치하지 않는 문서와 일치하는 쿼리 생성. `!! '고양이':: tsquery`→`! 'cat'`
`tsquery` `<--` `tsquery`→`tsquery` 두 입력 쿼리가 연속 Lexemes에서 일치하는 경우 일치하는 문구 쿼리 구성을 구성합니다. `to_tsquery ( 'fat') <-- to_tsquery ( 'rat')`→`'fat'<- '쥐'`
`tsquery` `@` `TSQUERY`→`부울` 먼저`tsquery`두 번째를 포함합니까? (이것은 한 쿼리에 나타나는 모든 Lexemes가 다른 쿼리에 표시되어 결합 연산자를 무시하는지 여부를 고려합니다.) `'cat':: tsquery @ 'cat & rat':: tsquery`→`F`
`tsquery` `<@` `tsquery`→`부울` 첫 번째`tsquery`두 번째에 포함되어 있습니까? (이것은 한 쿼리에 나타나는 모든 Lexemes가 다른 쿼리에 표시되어 결합 연산자를 무시하는지 여부를 고려합니다.) `'cat':: tsquery <@ 'cat & rat':: tsquery`→`t` `'cat':: tsquery <@ '! cat & rat':: tsquery`→`t`

운영자

설명

예제

TSVECTOR @@ tsquery→부울

tsquery @@ tsvector→부울

doTSVECTOR매치tsquery? (논쟁은 순서대로 주어질 수 있습니다.)

to_tsvector ( 'Fat Cats Ate Rats') @@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')→t

와이즈 토토 @@ tsquery→부울

와이즈 토토 문자열이 수행됩니다.to_tsvector (), 매치tsquery?

'뚱뚱한 고양이는 쥐를 먹었다'@@ to_tsquery ( 'cat & rat')→t

TSVECTOR @@@ TSQUERY→부울

tsquery @@@ TSVECTOR→부울

이것은 더 이상 사용되지 않는 동의어입니다@@.

TO_TSVECTOR ( 'Fat Cats Ate Rats') @@@ To_tsquery ( 'Cat & Rat')→t

tsvector || TSVECTOR→TSVECTOR

두 가지TSVECTORs. 두 입력에 Lexeme 위치가 포함 된 경우 두 번째 입력 위치는 그에 따라 조정됩니다.

'a : 1 b : 2':: tsvector || 'C : 1 D : 2 B : 3':: tsvector→'A': 1 'B': 2,5 'C': 3 'D': 4

TSQUERY && tsquery→tsquery

및 2tsquerys Together, 두 입력 쿼리와 일치하는 문서와 일치하는 쿼리를 생성합니다.

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

tsquery || tsquery→TSQUERY

Ors Twotsquerys together, 입력 쿼리와 일치하는 문서와 일치하는 쿼리를 생성합니다.

'지방 | 쥐 ':: tsquery || '고양이':: tsquery→'fat'| '쥐'| '고양이'

!! tsquery→tsquery

부정tsquery, 입력 쿼리와 일치하지 않는 문서와 일치하는 쿼리 생성.

!! '고양이':: tsquery→! 'cat'

tsquery <-- tsquery→tsquery

두 입력 쿼리가 연속 Lexemes에서 일치하는 경우 일치하는 문구 쿼리 구성을 구성합니다.

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

tsquery @ TSQUERY→부울

먼저tsquery두 번째를 포함합니까? (이것은 한 쿼리에 나타나는 모든 Lexemes가 다른 쿼리에 표시되어 결합 연산자를 무시하는지 여부를 고려합니다.)

'cat':: tsquery @ 'cat & rat':: tsquery→F

tsquery <@ tsquery→부울

첫 번째tsquery두 번째에 포함되어 있습니까? (이것은 한 쿼리에 나타나는 모든 Lexemes가 다른 쿼리에 표시되어 결합 연산자를 무시하는지 여부를 고려합니다.)

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

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

이러한 전문 운영자 외에도 일반적인 비교 연산자가표 9.1유형에 사용할 수 있습니다TSVECTOR및tsquery. 와이즈 토토 검색에는 그다지 유용하지 않지만 예를 들어 이러한 유형의 열에서 고유 인덱스를 구축 할 수 있습니다.

표 9.42. 와이즈 토토 검색 기능

기능 설명 예제
`array_to_tsvector`(`와이즈 토토 []`) →`TSVECTOR` Lexemes 배열을 A로 변환합니다`TSVECTOR`. 주어진 문자열은 추가 처리없이 사용됩니다. `array_to_tsvector ( 'fat, cat, rat':: text [])`→`'고양이' '뚱뚱한'쥐 '`
`get_current_ts_config`() →`RegConfig` 현재 기본 와이즈 토토 검색 구성의 OID를 반환합니다 (default_text_search_config). `get_current_ts_config ()`→`영어`
`길이`(`TSVECTOR`) →`정수` lexemes의 수를 반환합니다`TSVECTOR`. `길이 ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector)`→`3`
`Numnode`(`tsquery`) →`Integer` lexemes + 운영자 수를 반환합니다`tsquery`. `Numnode ( '(Fat & Rat) \| Cat':: tsquery)`→`5`
`Plainto_tsquery`([`config` `RegConfig`,]`쿼리` `와이즈 토토`) →`TSQUERY` 와이즈 토토를 A로 변환합니다`TSQUERY`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 문자열의 문장 부호는 무시됩니다 (쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 와이즈 토토의 모든 비 스토프가 포함 된 문서와 일치합니다. `Plainto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`→`'fat'& 'rat'`
`Phraseto_tsquery`([`config` `RegConfig`,]`쿼리` `와이즈 토토`) →`TSQUERY` 와이즈 토토를 A로 변환합니다`tsquery`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 문자열의 문장 부호는 무시됩니다 (쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 와이즈 토토의 모든 비 스토프가 포함 된 문구와 일치합니다. `Phraseto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`→`'fat'<- '쥐'` `Phraseto_tsquery ( '영어', '고양이와 쥐')`→`'고양이'<2 '쥐'`
`WebSearch_to_tsquery`([`config` `RegConfig`,]`쿼리` `와이즈 토토`) →`tsquery` 와이즈 토토를 A로 변환합니다`TSQUERY`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 인용 된 단어 시퀀스는 문구 테스트로 변환됩니다. 단어“또는”OR 연산자를 생산하는 것으로 이해되고 대시는 작동하지 않는 연산자를 생성합니다. 다른 구두점은 무시됩니다. 이것은 일부 일반적인 웹 검색 도구의 동작과 비슷합니다. `Websearch_to_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐 "또는 고양이 개')`→`'fat'<- '쥐'\| '고양이'& '개'`
`QueryTree`(`tsquery`) →`와이즈 토토` a의 인덱스 가능한 부분의 표현을 생성합니다.`TSQUERY`. 비어 있거나 정당한 결과`t`무시 할 수없는 쿼리를 나타냅니다. `Querytree ( 'foo &! bar':: tsquery)`→`'foo'`
`setweight`(`Vector` `TSVECTOR`, `웨이트` `"char"`) →`TSVECTOR` 지정된 지정`weight`의 각 요소에`Vector`. `setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a')`→`'고양이': 3A 'Fat': 2A, 4A '쥐': 5A`
`setweight`(`Vector` `tsvector`, `weight` `"char"`, `lexemes` `와이즈 토토 []`) →`TSVECTOR` 지정된 지정`웨이트`의 요소`Vector`에 나열된`lexemes`. `setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5,6b':: tsvector, 'a', 'cat, rat')`→`'고양이': 3A 'Fat': 2,4 '랫트': 5A, 6A`
`Strip`(`TSVECTOR`) →`TSVECTOR` 에서 위치와 무게를 제거합니다`TSVECTOR`. `Strip ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector)`→`'고양이' '뚱뚱한'쥐 '`
`to_tsquery`([`config` `RegConfig`,]`쿼리` `와이즈 토토`) →`TSQUERY` 와이즈 토토를 A로 변환합니다`TSQUERY`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 단어는 유효한 것으로 결합해야합니다`TSQUERY`운영자. `to_tsquery ( '영어', '& fat & rats')`→`'fat'& 'rat'`
`to_tsvector`([`config` `RegConfig`,]`문서` `와이즈 토토`) →`TSVECTOR` 와이즈 토토를 A로 변환합니다`TSVECTOR`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 위치 정보가 결과에 포함되어 있습니다. `to_tsvector ( '영어', '뚱뚱한 쥐')`→`'fat': 2 '쥐': 3`
`to_tsvector`([`config` `RegConfig`,]`문서` `JSON`) →`TSVECTOR` `to_tsvector`([`config` `RegConfig`,]`문서` `JSONB`) →`29799_29809` JSON 문서의 각 문자열 값을 A로 변환합니다`TSVECTOR`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 그런 다음 결과를 문서 순서로 연결하여 출력을 생성합니다. 위치 정보는 각 문자열 값 쌍 사이에 하나의 스톱워드가 존재하는 것처럼 생성됩니다. (조심하십시오“문서 주문”JSON 객체의 필드 중 입력이있을 때`JSONB`; 예제의 차이를 관찰하십시오.) `to_tsvector ( '영어', 'aa ":"뚱뚱한 쥐 ","b ":"dog "':: json)`→`'개': 5 '지방': 2 '쥐': 3` `to_tsvector ( '영어', 'aa ":"뚱뚱한 쥐 ","b ":"dog "':: jsonb)`→`'개': 1 'Fat': 4 '쥐': 5`
`JSON_TO_TSVECTOR`([`config` `RegConfig`,]`Document` `JSON`, `필터` `JSONB`) →`TSVECTOR` `JSONB_TO_TSVECTOR`([`config` `RegConfig`,]`문서` `JSONB`, `필터` `JSONB`) →`TSVECTOR` JSON 문서에서 각 항목을 선택하여`필터`각각을 A로 변환합니다`TSVECTOR`, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 그런 다음 결과를 문서 순서로 연결하여 출력을 생성합니다. 위치 정보는 각 선택한 항목 쌍 사이에 하나의 스톱워드가 존재하는 것처럼 생성됩니다. (조심하십시오“문서 주문”JSON 객체의 필드 중 입력이있을 때 구현에 따라 다릅니다`JSONB`.)`필터``JSONB`이러한 키워드 중 0 이상을 포함하는 배열 :`"String"`(모든 문자열 값 포함),`"숫자"`(모든 숫자 값 포함),`"부울"`(모든 부울 값 포함),`"키"`(모든 키 포함) 또는`"All"`(위의 모든 것을 포함). 특별한 경우,`필터`이러한 키워드 중 하나 인 간단한 JSON 값일 수도 있습니다. `json_to_tsvector ( '영어', ' "a": "뚱뚱한 쥐", "b": 123':: json, '[ "string", "numeric"]`→`'123': 5 '지방': 2 '쥐': 3` `json_to_tsvector ( '영어', ' "고양이": "뚱뚱한 쥐", "개": 123':: json, ' "all"')`→`'123': 9 '고양이': 1 '개': 7 '지방': 4 '쥐': 5`
`TS_DELETE`(`Vector` `TSVECTOR`, `lexeme` `와이즈 토토`) →`TSVECTOR` 주어진 발생이 제거`lexeme`에서`Vector`. `TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, 'FAT')`→`'고양이': 3 '쥐': 5A`
`TS_DELETE`(`Vector` `TSVECTOR`, `Lexemes` `와이즈 토토 []`) →`TSVECTOR` lexemes의 발생을 제거합니다`Lexemes`에서`Vector`. `TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, ARRAY [ 'FAT', 'RAT']`→`'고양이': 3`
`TS_FILTER`(`Vector` `TSVECTOR`, `웨이트` `"char"[]`) →`TSVECTOR` 주어진 요소 만 선택`웨이트`에서`Vector`. `TS_FILTER ( 'FAT : 2,4 CAT : 3B, 7C RAT : 5A':: TSVECTOR, 'A, B')`→`'고양이': 3B '쥐': 5A`
`TS_HEADLINE`([`config` `RegConfig`,]`문서` `와이즈 토토`, `쿼리` `TSQUERY`[, `옵션` `와이즈 토토`]) →`와이즈 토토` 약식 형식으로,의 일치 (ES)를 표시합니다.`쿼리`in`문서TSVECTOR`. 문서의 단어는 쿼리와 일치하기 전에 지정된 또는 기본 구성에 따라 정규화됩니다. 이 기능의 사용은에서 논의됩니다.섹션 12.3.4, 사용 가능한 것을 설명하는`옵션`. `TS_HEADLINE ( '뚱뚱한 고양이는 쥐를 먹었습니다.', 'cat')`→`지방 <b 고양이 </b 쥐를 먹었습니다.`
`TS_HEADLINE`([`config` `RegConfig`,]`문서` `JSON`, `쿼리` `TSQUERY`[, `옵션` `와이즈 토토`]) →`와이즈 토토` `TS_HEADLINE`([`config` `RegConfig`,]`문서` `JSONB`, `쿼리` `tsquery`[, `옵션` `와이즈 토토`]) →`와이즈 토토` 디스플레이, 약식 형식으로,에 대한 일치 (ES).`쿼리`JSON 내 문자열 값으로 발생하는`문서`. 보다섹션 12.3.4자세한 내용은 `TS_HEADLINE ( ' "cat": "비가 내리는 고양이와 개"':: JSONB, 'CAT')`→`"고양이": "Raining <b 고양이 </b 및 개"`
`TS_RANK`([`웨이트` `Real []`,]`Vector` `TSVECTOR`, `쿼리` `TSQUERY`[, `정규화` `Integer`]) →`Real` 얼마나 잘 보여주는 점수를 계산합니다`Vector`일치`쿼리`. 보다섹션 12.3.3자세한 내용. `TS_RANK (TO_TSVECTOR ( '비가 오는 고양이와 개'), '고양이')`→`0.06079271`
`TS_RANK_CD`([`웨이트` `Real []`,]`Vector` `TSVECTOR`, `쿼리` `TSQUERY`[, `정규화` `Integer`]) →`Real` 얼마나 잘 보여주는 점수를 계산합니다`vector`일치`쿼리`, 커버 밀도 알고리즘을 사용합니다. 보다섹션 12.3.3자세한 내용. `TS_RANK_CD (TO_TSVECTOR ( '비가 오는 고양이와 개'), '고양이')`→`0.1`
`TS_REWRITE`(`쿼리` `tsquery`, `대상` `TSQUERY`, `대체` `TSQUERY`) →`TSQUERY` 발생 대체`대상`with`대체`내에서`쿼리`. 보다섹션 12.4.2.1자세한 내용. `ts_rewrite ( 'a & b':: tsquery, 'a':: tsquery, 'foo \| bar':: tsquery)`→`'b'& ( 'foo'\| 'bar')`
`TS_REWRITE`(`쿼리` `tsquery`, `select` `와이즈 토토`) →`TSQUERY` 의 일부를 대체합니다`쿼리`대상에 따라 a`select`명령. 보다섹션 12.4.2.1자세한 내용. `ts_rewrite를 선택하십시오 ( 'a & b':: tsquery, 'select t, s from aliases')`→`'b'& ( 'foo'\| 'bar')`
`TSQUERY_PHRASE`(`Query1` `TSQUERY`, `Query2` `TSQUERY`) →`TSQUERY` 일치를 검색하는 문구 쿼리 구성`Query1`및`Query2`연속 Lexemes에서 (동일`<--`운영자). `tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat'))`→`'fat'<-- 'cat'`
`TSQUERY_PHRASE`(`Query1` `TSQUERY`, `Query2` `tsquery`, `거리` `정수`) →`TSQUERY` 일치를 검색하는 문구 쿼리 구성`Query1`and`Query2`정확히 발생하는`거리`lexemes. `tsquery_phrase (to_tsquery ( 'fat'), to_tsquery ( 'cat'), 10)`→`'fat'<10 '고양이'`
`TSVECTOR_TO_ARRAY`(`TSVECTOR`) →`와이즈 토토 []` a 변환`TSVECTOR`Lexemes 배열에. `TSVECTOR_TO_ARRAY ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR)`→`고양이, 지방, 쥐`
`Unnest`(`tsvector`) →`Setof Record`(`lexeme` `와이즈 토토`, `위치` `smallint []`, `웨이트` `와이즈 토토`) a 확장`tsvector`lexeme 당 하나의 행 세트로. `SELECT * FROM UNNEST ( 'CAT : 3 FAT : 2,4 RAT : 5A':: TSVECTOR)`→ Lexeme \| 위치 \| 무게 --------+-----------+-------- 고양이 \| 3 \| 디 지방 \| 2,4 \| d, d 쥐 \| 5 \| 에이

기능

설명

예제

array_to_tsvector(와이즈 토토 []) →TSVECTOR

Lexemes 배열을 A로 변환합니다TSVECTOR. 주어진 문자열은 추가 처리없이 사용됩니다.

array_to_tsvector ( 'fat, cat, rat':: text [])→'고양이' '뚱뚱한'쥐 '

get_current_ts_config() →RegConfig

현재 기본 와이즈 토토 검색 구성의 OID를 반환합니다 (default_text_search_config).

get_current_ts_config ()→영어

길이(TSVECTOR) →정수

lexemes의 수를 반환합니다TSVECTOR.

길이 ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector)→3

Numnode(tsquery) →Integer

lexemes + 운영자 수를 반환합니다tsquery.

Numnode ( '(Fat & Rat) | Cat':: tsquery)→5

Plainto_tsquery([config RegConfig,]쿼리 와이즈 토토) →TSQUERY

와이즈 토토를 A로 변환합니다TSQUERY, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 문자열의 문장 부호는 무시됩니다 (쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 와이즈 토토의 모든 비 스토프가 포함 된 문서와 일치합니다.

Plainto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')→'fat'& 'rat'

Phraseto_tsquery([config RegConfig,]쿼리 와이즈 토토) →TSQUERY

와이즈 토토를 A로 변환합니다tsquery, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 문자열의 문장 부호는 무시됩니다 (쿼리 연산자를 결정하지 않음). 결과 쿼리는 와이즈 토토의 모든 비 스토프가 포함 된 문구와 일치합니다.

Phraseto_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐')→'fat'<- '쥐'

Phraseto_tsquery ( '영어', '고양이와 쥐')→'고양이'<2 '쥐'

WebSearch_to_tsquery([config RegConfig,]쿼리 와이즈 토토) →tsquery

와이즈 토토를 A로 변환합니다TSQUERY, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 인용 된 단어 시퀀스는 문구 테스트로 변환됩니다. 단어“또는”OR 연산자를 생산하는 것으로 이해되고 대시는 작동하지 않는 연산자를 생성합니다. 다른 구두점은 무시됩니다. 이것은 일부 일반적인 웹 검색 도구의 동작과 비슷합니다.

Websearch_to_tsquery ( '영어', '뚱뚱한 쥐 "또는 고양이 개')→'fat'<- '쥐'| '고양이'& '개'

QueryTree(tsquery) →와이즈 토토

a의 인덱스 가능한 부분의 표현을 생성합니다.TSQUERY. 비어 있거나 정당한 결과t무시 할 수없는 쿼리를 나타냅니다.

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

setweight(Vector TSVECTOR, 웨이트 "char") →TSVECTOR

지정된 지정weight의 각 요소에Vector.

setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b':: tsvector, 'a')→'고양이': 3A 'Fat': 2A, 4A '쥐': 5A

setweight(Vector tsvector, weight "char", lexemes 와이즈 토토 []) →TSVECTOR

지정된 지정웨이트의 요소Vector에 나열된lexemes.

setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5,6b':: tsvector, 'a', 'cat, rat')→'고양이': 3A 'Fat': 2,4 '랫트': 5A, 6A

Strip(TSVECTOR) →TSVECTOR

에서 위치와 무게를 제거합니다TSVECTOR.

Strip ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 Rat : 5a':: tsvector)→'고양이' '뚱뚱한'쥐 '

to_tsquery([config RegConfig,]쿼리 와이즈 토토) →TSQUERY

와이즈 토토를 A로 변환합니다TSQUERY, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 단어는 유효한 것으로 결합해야합니다TSQUERY운영자.

to_tsquery ( '영어', '& fat & rats')→'fat'& 'rat'

to_tsvector([config RegConfig,]문서 와이즈 토토) →TSVECTOR

와이즈 토토를 A로 변환합니다TSVECTOR, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 위치 정보가 결과에 포함되어 있습니다.

to_tsvector ( '영어', '뚱뚱한 쥐')→'fat': 2 '쥐': 3

to_tsvector([config RegConfig,]문서 JSON) →TSVECTOR

to_tsvector([config RegConfig,]문서 JSONB) →29799_29809

JSON 문서의 각 문자열 값을 A로 변환합니다TSVECTOR, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 그런 다음 결과를 문서 순서로 연결하여 출력을 생성합니다. 위치 정보는 각 문자열 값 쌍 사이에 하나의 스톱워드가 존재하는 것처럼 생성됩니다. (조심하십시오“문서 주문”JSON 객체의 필드 중 입력이있을 때JSONB; 예제의 차이를 관찰하십시오.)

to_tsvector ( '영어', 'aa ":"뚱뚱한 쥐 ","b ":"dog "':: json)→'개': 5 '지방': 2 '쥐': 3

to_tsvector ( '영어', 'aa ":"뚱뚱한 쥐 ","b ":"dog "':: jsonb)→'개': 1 'Fat': 4 '쥐': 5

JSON_TO_TSVECTOR([config RegConfig,]Document JSON, 필터 JSONB) →TSVECTOR

JSONB_TO_TSVECTOR([config RegConfig,]문서 JSONB, 필터 JSONB) →TSVECTOR

JSON 문서에서 각 항목을 선택하여필터각각을 A로 변환합니다TSVECTOR, 지정된 또는 기본 구성에 따라 단어 정규화. 그런 다음 결과를 문서 순서로 연결하여 출력을 생성합니다. 위치 정보는 각 선택한 항목 쌍 사이에 하나의 스톱워드가 존재하는 것처럼 생성됩니다. (조심하십시오“문서 주문”JSON 객체의 필드 중 입력이있을 때 구현에 따라 다릅니다JSONB.)필터JSONB이러한 키워드 중 0 이상을 포함하는 배열 :"String"(모든 문자열 값 포함),"숫자"(모든 숫자 값 포함),"부울"(모든 부울 값 포함),"키"(모든 키 포함) 또는"All"(위의 모든 것을 포함). 특별한 경우,필터이러한 키워드 중 하나 인 간단한 JSON 값일 수도 있습니다.

json_to_tsvector ( '영어', ' "a": "뚱뚱한 쥐", "b": 123':: json, '[ "string", "numeric"]→'123': 5 '지방': 2 '쥐': 3

json_to_tsvector ( '영어', ' "고양이": "뚱뚱한 쥐", "개": 123':: json, ' "all"')→'123': 9 '고양이': 1 '개': 7 '지방': 4 '쥐': 5

TS_DELETE(Vector TSVECTOR, lexeme 와이즈 토토) →TSVECTOR

주어진 발생이 제거lexeme에서Vector.

TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, 'FAT')→'고양이': 3 '쥐': 5A

TS_DELETE(Vector TSVECTOR, Lexemes 와이즈 토토 []) →TSVECTOR

lexemes의 발생을 제거합니다Lexemes에서Vector.

TS_DELETE ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR, ARRAY [ 'FAT', 'RAT']→'고양이': 3

TS_FILTER(Vector TSVECTOR, 웨이트 "char"[]) →TSVECTOR

주어진 요소 만 선택웨이트에서Vector.

TS_FILTER ( 'FAT : 2,4 CAT : 3B, 7C RAT : 5A':: TSVECTOR, 'A, B')→'고양이': 3B '쥐': 5A

TS_HEADLINE([config RegConfig,]문서 와이즈 토토, 쿼리 TSQUERY[, 옵션 와이즈 토토]) →와이즈 토토

약식 형식으로,의 일치 (ES)를 표시합니다.쿼리in문서TSVECTOR. 문서의 단어는 쿼리와 일치하기 전에 지정된 또는 기본 구성에 따라 정규화됩니다. 이 기능의 사용은에서 논의됩니다.섹션 12.3.4, 사용 가능한 것을 설명하는옵션.

TS_HEADLINE ( '뚱뚱한 고양이는 쥐를 먹었습니다.', 'cat')→지방 <b 고양이 </b 쥐를 먹었습니다.

TS_HEADLINE([config RegConfig,]문서 JSON, 쿼리 TSQUERY[, 옵션 와이즈 토토]) →와이즈 토토

TS_HEADLINE([config RegConfig,]문서 JSONB, 쿼리 tsquery[, 옵션 와이즈 토토]) →와이즈 토토

디스플레이, 약식 형식으로,에 대한 일치 (ES).쿼리JSON 내 문자열 값으로 발생하는문서. 보다섹션 12.3.4자세한 내용은

TS_HEADLINE ( ' "cat": "비가 내리는 고양이와 개"':: JSONB, 'CAT')→"고양이": "Raining <b 고양이 </b 및 개"

TS_RANK([웨이트 Real [],]Vector TSVECTOR, 쿼리 TSQUERY[, 정규화 Integer]) →Real

얼마나 잘 보여주는 점수를 계산합니다Vector일치쿼리. 보다섹션 12.3.3자세한 내용.

TS_RANK (TO_TSVECTOR ( '비가 오는 고양이와 개'), '고양이')→0.06079271

TS_RANK_CD([웨이트 Real [],]Vector TSVECTOR, 쿼리 TSQUERY[, 정규화 Integer]) →Real

얼마나 잘 보여주는 점수를 계산합니다vector일치쿼리, 커버 밀도 알고리즘을 사용합니다. 보다섹션 12.3.3자세한 내용.

TS_RANK_CD (TO_TSVECTOR ( '비가 오는 고양이와 개'), '고양이')→0.1

TS_REWRITE(쿼리 tsquery, 대상 TSQUERY, 대체 TSQUERY) →TSQUERY

발생 대체대상with대체내에서쿼리. 보다섹션 12.4.2.1자세한 내용.

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

TS_REWRITE(쿼리 tsquery, select 와이즈 토토) →TSQUERY

의 일부를 대체합니다쿼리대상에 따라 aselect명령. 보다섹션 12.4.2.1자세한 내용.

ts_rewrite를 선택하십시오 ( 'a & b':: tsquery, 'select t, s from aliases')→'b'& ( 'foo'| 'bar')

TSQUERY_PHRASE(Query1 TSQUERY, Query2 TSQUERY) →TSQUERY

일치를 검색하는 문구 쿼리 구성Query1및Query2연속 Lexemes에서 (동일<--운영자).

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

TSQUERY_PHRASE(Query1 TSQUERY, Query2 tsquery, 거리 정수) →TSQUERY

일치를 검색하는 문구 쿼리 구성Query1andQuery2정확히 발생하는거리lexemes.

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

TSVECTOR_TO_ARRAY(TSVECTOR) →와이즈 토토 []

a 변환TSVECTORLexemes 배열에.

TSVECTOR_TO_ARRAY ( 'FAT : 2,4 CAT : 3 RAT : 5A':: TSVECTOR)→고양이, 지방, 쥐

Unnest(tsvector) →Setof Record(lexeme 와이즈 토토, 위치 smallint [], 웨이트 와이즈 토토)

a 확장tsvectorlexeme 당 하나의 행 세트로.

SELECT * FROM UNNEST ( 'CAT : 3 FAT : 2,4 RAT : 5A':: TSVECTOR)→

Lexeme | 위치 | 무게
--------+-----------+--------
 고양이 | 3 | 디
 지방 | 2,4 | d, d
 쥐 | 5 | 에이

Note

선택 사항을 수용하는 모든 와이즈 토토 검색 기능RegConfig인수는에 지정된 구성을 사용합니다.default_text_search_config그 주장이 생략 될 때.

함수표 9.43는 일반적으로 일상적인 와이즈 토토 검색 작업에 사용되지 않기 때문에 별도로 나열됩니다. 그들은 주로 새로운 와이즈 토토 검색 구성의 개발 및 디버깅에 도움이됩니다.

표 9.43. 와이즈 토토 검색 디버깅 기능

기능 설명 예제
`TS_DEBUG`([`config` `RegConfig`,]`문서` `와이즈 토토`) →`기록`(`별명` `와이즈 토토`, `설명` `와이즈 토토`, `토큰` `와이즈 토토`, `사전` `RegDictionary []`, `사전` `Regdictionary`, `Lexemes` `와이즈 토토 []`) 토큰을 추출하고 정규화합니다`문서`지정된 또는 기본 와이즈 토토 검색 구성에 따라 각 토큰 처리 방법에 대한 정보를 반환합니다. 보다섹션 12.8.1자세한 내용. `TS_DEBUG ( '영어', '가장 밝은 초신성')`→`(asciiword, "word, all ascii", the, English_Stem, English_Stem, ) ...`
`ts_lexize`(`dict` `Regdictionary`, `토큰` `와이즈 토토`) →`와이즈 토토 []` 입력 토큰이 사전에 알려진 경우, 또는 토큰이 사전에 알려져있는 경우 빈 배열이지만 공허한 배열이지만, 알려진 단어가 아닌 경우 널입니다. 보다섹션 12.8.3자세한 내용. `ts_lexize ( 'English_stem', 'stars')`→`Star`
`TS_PARSE`(`parser_name` `와이즈 토토`, `문서` `와이즈 토토`) →`기록`(`TOKID` `Integer`, `토큰` `와이즈 토토`) the 추출`문서`명명 된 파서를 사용합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용. `TS_PARSE ( 'Default', 'foo -Bar')`→`(1, foo) ...`
`TS_PARSE`(`parser_oid` `OID`, `문서` `와이즈 토토`) →`기록`(`TOKID` `정수`, `토큰` `와이즈 토토`) 토큰 추출물`문서`OID로 지정된 파서를 사용합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용. `TS_PARSE (3722, 'foo -bar')`→`(1, foo) ...`
`TS_TOKEN_TYPE`(`parser_name` `와이즈 토토`) →`Setof Record`(`TOKID` `정수`, `별명` `와이즈 토토`, `설명` `와이즈 토토`) 지명 된 파서가 인식 할 수있는 각 유형의 토큰을 설명하는 테이블을 반환합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용. `TS_TOKEN_TYPE ( 'Default')`→`(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...`
`TS_TOKEN_TYPE`(`parser_oid` `OID`) →`Setof Record`(`Tokid` `정수`, `별명` `와이즈 토토`, `설명` `와이즈 토토`) OID가 지정한 구문 분석기가 인식 할 수있는 각 유형의 토큰을 설명하는 테이블을 반환합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용. `TS_TOKEN_TYPE (3722)`→`(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...`
`TS_STAT`(`sqlquery` `와이즈 토토`[, `웨이트` `와이즈 토토`]) →`기록`(`Word` `와이즈 토토`, `NDOC` `Integer`, `Nentry` `정수`) 실행`sqlquery``TSVECTOR`열, 데이터에 포함 된 각 고유 한 Lexeme에 대한 통계를 반환합니다. 보다섹션 12.4.4자세한 내용. `TS_STAT ( 'APOD에서 벡터 선택')`→`(foo, 10,15) ...`

기능

설명

예제

TS_DEBUG([config RegConfig,]문서 와이즈 토토) →기록(별명 와이즈 토토, 설명 와이즈 토토, 토큰 와이즈 토토, 사전 RegDictionary [], 사전 Regdictionary, Lexemes 와이즈 토토 [])

토큰을 추출하고 정규화합니다문서지정된 또는 기본 와이즈 토토 검색 구성에 따라 각 토큰 처리 방법에 대한 정보를 반환합니다. 보다섹션 12.8.1자세한 내용.

TS_DEBUG ( '영어', '가장 밝은 초신성')→(asciiword, "word, all ascii", the, English_Stem, English_Stem, ) ...

ts_lexize(dict Regdictionary, 토큰 와이즈 토토) →와이즈 토토 []

입력 토큰이 사전에 알려진 경우, 또는 토큰이 사전에 알려져있는 경우 빈 배열이지만 공허한 배열이지만, 알려진 단어가 아닌 경우 널입니다. 보다섹션 12.8.3자세한 내용.

ts_lexize ( 'English_stem', 'stars')→Star

TS_PARSE(parser_name 와이즈 토토, 문서 와이즈 토토) →기록(TOKID Integer, 토큰 와이즈 토토)

the 추출문서명명 된 파서를 사용합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용.

TS_PARSE ( 'Default', 'foo -Bar')→(1, foo) ...

TS_PARSE(parser_oid OID, 문서 와이즈 토토) →기록(TOKID 정수, 토큰 와이즈 토토)

토큰 추출물문서OID로 지정된 파서를 사용합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용.

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

TS_TOKEN_TYPE(parser_name 와이즈 토토) →Setof Record(TOKID 정수, 별명 와이즈 토토, 설명 와이즈 토토)

지명 된 파서가 인식 할 수있는 각 유형의 토큰을 설명하는 테이블을 반환합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용.

TS_TOKEN_TYPE ( 'Default')→(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...

TS_TOKEN_TYPE(parser_oid OID) →Setof Record(Tokid 정수, 별명 와이즈 토토, 설명 와이즈 토토)

OID가 지정한 구문 분석기가 인식 할 수있는 각 유형의 토큰을 설명하는 테이블을 반환합니다. 보다섹션 12.8.2자세한 내용.

TS_TOKEN_TYPE (3722)→(1, asciiword, "Word, All Ascii") ...

TS_STAT(sqlquery 와이즈 토토[, 웨이트 와이즈 토토]) →기록(Word 와이즈 토토, NDOC Integer, Nentry 정수)

실행sqlqueryTSVECTOR열, 데이터에 포함 된 각 고유 한 Lexeme에 대한 통계를 반환합니다. 보다섹션 12.4.4자세한 내용.

TS_STAT ( 'APOD에서 벡터 선택')→(foo, 10,15) ...

PostgreSQL : 문서 : 14 : 9.12. 네트워크 무지개 토토 기능	PostgreSQL : 문서 : 14 : 9 장. 와이즈 토토 커뮤니티 및 연산자	PostgreSQL : 문서 : 14 : 9.14. 토토 사이트 순위 기능
9.12. 네트워크 주소 기능 및 운영자	스포츠 와이즈 토토 결과 : 문서 : 14 : 스포츠 토토 결과 14.17 문서화	9.14. UUID 기능

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