| Postgresql 9.0.23 문서화 | ||||
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| 이전 | up | 9 장. 기능 및 운영자 | PostgreSQL : 문서 : 9.0 : 스포츠 토토 베트맨 기능 | |
테이블 9-37, 테이블 9-38and테이블 9-39제공되는 기능과 연산자를 요약하십시오 전문 검색을 위해. 보다토토 사이트 : 문서 : 9.0 : 전문 검색에 대한 자세한 설명PostgreSQL의 텍스포츠 토토 베트맨 검색 기능.
표 9-37. 텍스포츠 토토 베트맨 검색 연산자
| 운영자 | 설명 | example | 결과 |
|---|---|---|---|
| @@ | TSVECTOR매치tsquery? | TO_TSVECTOR ( 'Fat Cats Ate Rats') @@ to_tsquery ( 'cat & rat') | t |
| @@@ | 감가 상각 된 동의어@@ | TO_TSVECTOR ( 'Fat Cats Ate Rats') @@@ to_tsquery ( 'cat & rat') | t |
| || | ConcatenatetsvectorS | 'a : 1 b : 2':: tsvector || 'C : 1 D : 2 B : 3 ':: tsvector | 'A': 1 'B': 2,5 'C': 3 'D': 4 |
| && | andtsquerys Together | 'fat | 쥐 ':: tsquery && '고양이':: tsquery | ( 'fat'| 'rat') & '고양이' |
| || | 또는TSQUERYs Together | '지방 | 쥐 ':: tsquery || '고양이':: tsquery | ( 'fat'| 'rat') | '고양이' |
| !! | 부정 Atsquery | !! '고양이':: tsquery | ! 'cat' |
| @ | tsquery다른 것을 포함합니까? | 'cat':: tsquery @ 'cat & 쥐 ':: tsquery | f |
| <@ | tsquery포함되어 있습니까? | 'cat':: tsquery <@ 'cat & 쥐 ':: tsquery | t |
참고 :thetsquery격리 운영자는 두 사람에 나열된 lexemes 만 고려합니다 결합 연산자를 무시하고 쿼리.
테이블에 표시된 연산자 외에도 일반 B- 트리 비교 연산자 (=, <등)는 유형에 대해 정의됩니다TSVECTORandtsquery. 이것들은 텍스포츠 토토 베트맨 검색에 그다지 유용하지 않지만 허용합니다. 예를 들어, 이들의 열에서 구축 할 고유 인덱스 유형.
표 9-38. 텍스포츠 토토 베트맨 검색 기능
| 기능 | 반환 유형 | 설명 | example | 결과 |
|---|---|---|---|---|
to_tsvector ([config
RegConfig ,]문서 텍스포츠 토토 베트맨) |
TSVECTOR | 문서 텍스포츠 토토 베트맨 감소tsvector | to_tsvector ( '영어', '지방 쥐) | 'fat': 2 '쥐': 3 |
길이 (tsvector) |
정수 | Lexemes의 수tsvector | 길이 ( '지방 : 2,4 cat : 3 rat : 5a ':: tsvector) | 3 |
setweight (TSVECTOR,
"char") |
tsvector | 각 요소에 무게 지정TSVECTOR | setweight ( 'fat : 2,4 cat : 3 rat : 5b ':: tsvector,'a ') | 'cat': 3a 'fat': 2a, 4a '랫트': 5A |
Strip (tsvector) |
TSVECTOR | 위치와 무게 제거TSVECTOR | 스트립 ( 'Fat : 2,4 Cat : 3 rat : 5a ':: tsvector) | '고양이' '지방' '쥐' |
to_tsquery ([config RegConfig ,]쿼리 텍스포츠 토토 베트맨) |
tsquery | 단어 정규화하고tsquery | to_tsquery ( '영어', ' 뚱뚱한 쥐 ') | 'fat'& 'rat' |
Plainto_tsquery ([config
RegConfig ,]Query 텍스포츠 토토 베트맨) |
tsquery | 농산물tsquery무시 구두 | plainto_tsquery ( '영어', ' 뚱뚱한 쥐 ') | 'fat'& 'rat' |
Numnode (tsquery) |
정수 | Lexemes 수와 운영자의 수tsquery | Numnode ( '(Fat & Rat) | 고양이 ':: tsquery) | 5 |
QueryTree (쿼리 tsquery) |
텍스포츠 토토 베트맨 | a의 색인 가능한 부분을 얻으십시오tsquery | QueryTree ( 'foo &! Bar ':: tsquery) | 'foo' |
TS_RANK ([웨이트 float4 [],]Vector TSVECTOR, 쿼리 tsquery[, 정규화 Integer]) |
float4 | 쿼리의 순위 문서 | TS_RANK (TextSearch, 질문) | 0.818 |
TS_RANK_CD ([웨이트 float4 [],]Vector tsvector, 쿼리 tsquery[, 정규화 정수]) |
float4 | 표지 밀도를 사용한 쿼리의 랭크 문서 | TS_RANK_CD ( '0.1, 0.2, 0.4, 1.0 ', textsearch, query) | 2.01317 |
ts_headline ([config
RegConfig,]Document 텍스포츠 토토 베트맨, 쿼리
TSQUERY[,
옵션 텍스포츠 토토 베트맨]) |
텍스포츠 토토 베트맨 | 쿼리 일치 표시 | ts_headline ( 'x y z', 'Z':: tsquery) | x y <b z </b |
TS_REWRITE (쿼리 tsquery, 대상 TSQUERY, 대체 TSQUERY) |
TSQUERY | 쿼리 내에서 대체 대상으로 대상을 교체 | ts_rewrite ( 'a & b':: tsquery, 'a':: tsquery, 'foo | bar':: tsquery) | 'b'& ( 'foo'| 'bar' ) |
TS_REWRITE (쿼리 tsquery, select 텍스포츠 토토 베트맨) |
TSQUERY | 대상과 대체물을 사용하여 교체select명령 | TS_REWRITE ( 'A & b ':: tsquery,'select t, s from aliases ') | 'b'& ( 'foo'| 'bar' ) |
get_current_ts_config () |
RegConfig | 기본 텍스포츠 토토 베트맨 검색 구성 | get_current_ts_config () | 영어 |
tsvector_update_trigger () |
트리거 | 자동을위한 트리거 함수TSVECTOR열 업데이트 | 방아쇠 만들기 ... tsvector_update_trigger (tsvcol, 'pg_catalog.swedish', 제목, 신체) | |
tsvector_update_trigger_column () |
트리거 | 자동을위한 트리거 함수TSVECTOR열 업데이트 | 방아쇠 만들기 ... tsvector_update_trigger_column (tsvcol, configcol, title, 몸) |
참고 :수락하는 모든 텍스포츠 토토 베트맨 검색 기능 선택 과목RegConfig인수가 사용됩니다 에 의해 지정된 구성default_text_search_config그 주장이 생략 될 때.
함수테이블 9-39일반적으로 사용되지 않기 때문에 별도로 나열됩니다 일상적인 텍스포츠 토토 베트맨 검색 작업에서. 그들은 도움이됩니다 새로운 텍스포츠 토토 베트맨 검색 구성 개발 및 디버깅.
표 9-39. 텍스포츠 토토 베트맨 검색 디버깅 기능
| 기능 | 반환 유형 | 설명 | example | 결과 |
|---|---|---|---|---|
TS_DEBUG ([config RegConfig,]Document 텍스포츠 토토 베트맨, outalias 텍스포츠 토토 베트맨,
밖으로설명
텍스포츠 토토 베트맨, out토큰 텍스포츠 토토 베트맨,
밖으로사전
RegDictionary [], outDictionary RegDictionary, outlexemes 텍스포츠 토토 베트맨 []) |
Setof Record | 구성 테스포츠 토토 베트맨 | TS_DEBUG ( '영어', ' Brightest Supernovaes ') | (asciiword, "Word, 모두 ascii ", The, English_Stem, English_Stem, ) ... |
ts_lexize (dict
Regdictionary, 토큰 텍스포츠 토토 베트맨) |
텍스포츠 토토 베트맨 [] | 사전 테스트 | ts_lexize ( 'English_stem', '별') | Star |
TS_PARSE (parser_name 텍스포츠 토토 베트맨, 문서 텍스포츠 토토 베트맨, outTOKID 정수, out토큰 텍스포츠 토토 베트맨) |
27542_27556 | 파서 테스포츠 토토 베트맨 | TS_PARSE ( 'Default', 'foo- 술집') | (1, foo) ... |
TS_PARSE (parser_oid OID, 문서
텍스포츠 토토 베트맨, outTOKID 정수, out토큰 텍스포츠 토토 베트맨) |
Setof Record | 파서 테스포츠 토토 베트맨 | TS_PARSE (3722, 'foo- 술집') | (1, foo) ... |
TS_TOKEN_TYPE (parser_name 텍스포츠 토토 베트맨, outTOKID Integer, outalias 텍스포츠 토토 베트맨,
밖으로설명
텍스포츠 토토 베트맨) |
Setof Record | 파서에 의해 정의 된 토큰 유형 받기 | TS_TOKEN_TYPE ( 'Default') | (1, asciiword, "Word, All Ascii"))) ... |
TS_TOKEN_TYPE (parser_oid OID, outTOKID Integer, out29566_29573 텍스포츠 토토 베트맨,
밖으로설명
텍스포츠 토토 베트맨) |
Setof Record | 파서에 의해 정의 된 토큰 유형 받기 | TS_TOKEN_TYPE (3722) | (1, asciiword, "Word, All Ascii")) ... |
TS_STAT (sqlquery 텍스포츠 토토 베트맨, [가중치 텍스포츠 토토 베트맨,] outWord 텍스포츠 토토 베트맨,
밖으로ndoc 정수, outNentry 정수) |
기록 설정 | A의 통계 받기tsvector열 | TS_STAT ( '벡터를 선택하십시오 apod ') | (foo, 10,15) ... |