基于GaussDB(DWS)的全文检索特性，了解一下？

摘要：全文检索是在互联网场景下应用非常广泛的特性，搜索引擎、站内搜索、电商搜索等场景下都会使用到，GaussDB(DWS)同样也支持全文检索功能，是基于GIN索引实现的，下面给大家详细介绍一下GaussDB(DWS)的全文检索特性的功能。

全文检索实现的功能，简单来说就是根据关键字从在全文字段中搜索到相关的信息，在不使用全文检索特性时，只能通过like ‘%keyword%’方式做模糊匹配，无法利用到索引，只能进行全表扫描，效率非常低，全文检索特性可以有效地提升检索性能。

全文检索的基础就是GIN索引，Generalized Inverted Index，也就是通用倒排索引，是一个存储对(key, posting list)集合的索引结构，其中key是一个键值，而posting list 是一组出现过key的位置。如(‘hello', 2,3)中，表示hello在2和3这两个位置出现过。

先来了解一下几个接口

to_tsvector

to_tsvector(text， text)

这个函数可以把一个文本转换为一个向量，其中保存单词和其出现的顺序，

test=# SELECT to_tsvector('english', 'huawei cloud data warehouse');

                to_tsvector                

--------------------------------------------

 'cloud':2 'data':3 'huawei':1 'warehous':4

(1 row)

test=# SELECT to_tsvector('zhparser', '华为云数据仓库');

            to_tsvector           

-----------------------------------

 '云':2 '仓库':4 '华为':1 '数据':3

(1 row)

to_tsquery

to_tsquery(text)

这个函数作用是用来把文本转化为可查询的语句，例如：

SELECT to_tsquery('华为&深圳');

这样就是寻找文本既包含“华为”，也包含“深圳”的语句，&是AND与操作，|是OR或操作

如果想知道一个tsvector是否让tsquery成立，可以使用 @@ 操作符，例如：

SELECT to_tsvector('zhparser', '华为深圳') @@ to_tsquery('华为&深圳');

这条语句会返回True

ts_rank

ts_rank(tsvector, tsquery)

这个函数可以计算tsvector和tsquery的近似程度，通过这个函数计算出rank之后，就可以排序了

SELECT

ts_rank(

    to_tsvector('zhparser', '华为深圳'),

    to_tsquery('华为&深圳')

);

讲完了这些接口，让我们来做一些具体实践：

1.创建数据库

CREATE DATABASE test ENCODING 'utf8' template = template0;

【注意】全文检索必须使用在encoding为utf8或者gbk的数据库上。

2.创建表

CREATE TABLE t1(id int, news text, location text);

3.导入数据

INSERT INTO t1 VALUES(1, '华为云GaussDB(DWS)数据仓库以2048大规模节点通过信通院评测认证，华为云数据仓库成为国内首个单集群突破两千的商用数据仓库产品', '北京');

INSERT INTO t1 VALUES(2, 'GaussDB(DWS)历经十年磨炼，是业界领先的企业级云分布式数据仓库服务', '深圳');

INSERT INTO t1 VALUES(3, '华为GaussDB(DWS)数据仓库，助力招行“人人用数，创新前行，招行客户在华为论坛中表示，华为与招行的联创实验室还将进一步探索云数仓支持OBS存储的实践', '深圳');

INSERT INTO t1 VALUES(4, '数智金融 使能创新，2020 华为 数智金融论坛在溪村成功举办', '东莞');

INSERT INTO t1 VALUES(5, '华为云 AI 训练营西安站：“ModelArts Pro——行业 AI 落地新利器”主题沙龙盛大开幕', '西安');

4.创建索引

CREATE INDEX t1_news_idx ON t1 USING gin(to_tsvector('zhparser', news));

执行查询：

SELECT * FROM t1 WHERE to_tsvector('zhparser',news) @@ to_tsquery('华为');

查询结果：

news中只要包含“华为”词组，都会检索出来

5.创建多字段联合索引:

CREATE INDEX t1_news_location_idx ON t1 USING gin(to_tsvector('zhparser', news||location));

执行结果：

• 查找同时包含两个词组

SELECT * FROM t1 WHERE to_tsvector('zhparser', news||location) @@ to_tsquery('华为 & 深圳');

news跟location只要有一个字段中包含“华为”和“深圳”都会检索出来

test=# SELECT * FROM t1 WHERE to_tsvector('zhparser', news||location) @@ to_tsquery('华为 & 深圳');
 id |                                                                     news                                                                     | location
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(1 row)

• 查询包含其中一个词组

SELECT * FROM t1 WHERE to_tsvector('zhparser', news||location) @@ to_tsquery('云|深圳');

news跟location只要有一个包含“云”跟“深圳”这两个词的任何一个都会检索出来。

test=# SELECT * FROM t1 WHERE to_tsvector('zhparser', news||location) @@ to_tsquery('云|深圳');
 id |                                                                     news                                                                     | location
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(4 rows)

6.排序

• 按照某一列包含的某个词组权重来排序

SELECT id, news, location ,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser',news), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('华为') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',news) order by rank DESC;

执行结果：

test=# SELECT id, news, location ,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser',news), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('华为') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',news) order by rank DESC;
 id |                                                                     news                                                                     | location | rank
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(4 rows)

搜索出含有“华为”的词组，并且根据权重排序

• 按照某一列包含多个词组权重排序（同时包含两个词组）

SELECT id, news, location,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser', news||location), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('华为&深圳') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',news||location) order by rank DESC;

执行结果：

test=# SELECT id, news, location,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser', news||location), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('华为&深圳') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',news||location) order by rank DESC;
 id |                                                                     news                                                                     | location |   rank
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(1 row)

搜索出含有“华为”和“深圳”的词组，并且根据权重排序

• 按照某一列包含多个词组权重排序（包含两个词组其中一个）

SELECT id, news, location,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser', news||location), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('云|深圳') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser', news||location) order by rank DESC;

查看执行结果：

test=# SELECT id, news, location,ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser', news||location), query) AS rank FROM t1, to_tsquery('云|深圳') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser', news||location) order by rank DESC;
 id |                                                                     news                                                                     | location | rank
----+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+----------+------
  1 | 华为云GaussDB(DWS)数据仓库以2048大规模节点通过信通院评测认证，华为云数据仓库成为国内首个单集群突破两千的商用数据仓库产品                     | 北京     |   .2
  2 | GaussDB(DWS)历经十年磨炼，是业界领先的企业级云分布式数据仓库服务                                                                             | 深圳     |   .2
  5 | 华为云 AI 训练营西安站：“ModelArts Pro——行业 AI 落地新利器”主题沙龙盛大开幕                                                                  | 西安     |   .1
  3 | 华为GaussDB(DWS)数据仓库，助力招行“人人用数，创新前行，招行客户在华为论坛中表示，华为与招行的联创实验室还将进一步探索云数仓支持OBS存储的实践 | 深圳     |   .1
(4 rows)

检索出包含“云”或者“深圳”的记录，并且根据权重排序。

通过以上的案例，相信大家对GaussDB(DWS)的全文检索使用已经有了一些了解，其实全文检索还有ngram分词，和自定义词典等等其他用法，大家如果有兴趣，可以访问DWS产品文档或者到社区提问，获取更全面的解答。

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)全文检索特性初探》，原文作者：DWS_Jack 。

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