在ef core中使用postgres数据库的全文检索功能实战之中文支持

前言

有关通用的postgres数据库全文检索在ef core中的使用方法，参见我的上一篇文章。

本文实践了zhparser中文插件进行全文检索。

准备工作

安装插件，最方便的方法是直接使用安装好插件的docker镜像，比如

docker pull chenxinaz/zhparser

该镜像的postgres数据库版本为10，如果你想要更新的版本，可以自行创建dockerfile进行build。

使用如下命令启动你的容器，侦听在5432端口。

docker run --name pgcn -p : -e POSTGRES_PASSWORD= -d chenxinaz/zhparser

修改migration文件

找到上篇文章添加触发器的代码，在其之前加入代码，注册组件。

migrationBuilder.Sql(@"CREATE EXTENSION zhparser;");

migrationBuilder.Sql(@"CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh (PARSER = zhparser);");

migrationBuilder.Sql(@"ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple;");

migrationBuilder.Sql(

            @"CREATE TRIGGER article_title_search_vector_update BEFORE INSERT OR UPDATE

              ON articles FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE

              tsvector_update_trigger(title_vector, 'public.chinese_zh', title);");

migrationBuilder.Sql(

            @"CREATE TRIGGER article_abst_search_vector_update BEFORE INSERT OR UPDATE

              ON articles FOR EACH ROW EXECUTE PROCEDURE

              tsvector_update_trigger(abst_vector, 'public.chinese_zh', abst);");

注意触发器使用的插件名称前面的public。

修改完毕后，执行`dotnet ef database update`，创建数据库。

修改查询代码

var query = "阿一土鳖";

var config = "chinese_zh";

var data = db.Articles

    .Where(p => p.TitleVector.Matches(EF.Functions.ToTsQuery(config, query)) ||

        p.AbstVector.Matches(EF.Functions.ToTsQuery(config, query)))

    .OrderByDescending(p => p.TitleVector.Rank(EF.Functions.ToTsQuery(config, query)) * 2.0 +

        p.AbstVector.Rank(EF.Functions.ToTsQuery(config, query)))

    .Select(p => new Article

     {

          Title = p.Title,

          Abst = p.Abst,

          TitleHL = EF.Functions.ToTsQuery(config, query).GetResultHeadline(config, p.Title, ""),

          AbstHL = EF.Functions.ToTsQuery(config, query).GetResultHeadline(config, p.Abst, ""),

     });

注意所有的地方都要加config，声明使用的parser类型；如果漏掉了一些config，可能导致查询结果不准或者无法高亮等问题。

代码不停的重复ToTsQuery，不知道是否有便捷的写法？

查询发现，能够命中数据库表中的“阿一土鳖”记录，但是词向量字段只有“土鳖”，其他都被当作停止词过滤了，为了更精确的查询，识别“阿一土鳖”这个词语，需要引入自定义词典。

自定义词典

这里为了简单，直接在容器内添加和修改文件，大家可以自行采用更高效率的方法更新字典和配置。

#进入容器：

docker exec -it <容器名称> /bin/bash

#进入目录：

cd /usr/share/postgresql//tsearch_data

#添加文件

touch chinese.txt

#向文件添加一行自定义词汇：

echo "阿一土鳖 1 1 n" >> chinese.txt，后面的1  n，分别是TF/IDF/词性。

#修改conf文件，引入自定义词典：

echo "zhparser.extra_dicts = 'chinese.txt'" >> /var/lib/postgresql/data/postgresql.conf

#退出容器。

exit

#重启容器：

docker restart <容器名称>

重新索引数据

自定义词典更新后，如果需要重建索引，只需要执行sql更新相关字段，就会触发更新索引的操作，从而更新vectors字段。

update articles set title = title

再次执行查询，发现已经能精确匹配到新词汇。