|| 描述：将两个tsquery类型的词汇进行“或”操作 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT 'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery AS RESULT; result --------------------------- ( 'fat' | 'rat' ) | 'cat' (1 row) SELECT 'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector AS RESULT; result --------------------------- 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4 (1 row)

分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description text, OUT token text, OUT dictionaries regdictionary[], OUT dictionary regdictionary, OUT lexemes text[]) returns setof record ts_debug显示document的每个token信息，token是由解析器生成，由指定的词典进行处理。如果忽略对应参数，则使用config指定的分词器或者default_text_search_config指定的分词器。 ts_debug为文本解析器标识的每个token返回一行记录。记录中的列分别是： alias：text类型，token的别名。 description：text类型，token的描述。 token：text类型，token的文本内容。 dictionaries：regdictionary数组类型，是分词器为token选定的词典。 dictionary：regdictionary类型，用来识别token的词典。如果为空，则不做识别。 lexemes：text数组类型，词典识别token时生成的词素。如果为空，则不生成词素。空数组（{}）意味着token将被识别成停用词。 一个简单的例子： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 SELECT * FROM ts_debug('english','a fat cat sat on a mat - it ate a fat rats'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | fat | {english_stem} | english_stem | {fat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | cat | {english_stem} | english_stem | {cat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | sat | {english_stem} | english_stem | {sat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | on | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | mat | {english_stem} | english_stem | {mat} blank | Space symbols | | {} | | blank | Space symbols | - | {} | | asciiword | Word, all ASCII | it | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | ate | {english_stem} | english_stem | {ate} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | fat | {english_stem} | english_stem | {fat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | rats | {english_stem} | english_stem | {rat} (24 rows) 父主题： 测试和调试文本搜索

解析文档 GaussDB (DWS)中提供了to_tsvector函数把文档处理成tsvector数据类型。 1 to_tsvector([ config regconfig, ] document text) returns tsvector to_tsvector将文本文档解析为token，再将token简化到词素，并返回一个tsvector。其中tsvector中列出了词素及它们在文档中的位置。文档是根据指定的或默认的文本搜索分词器进行处理的。这里有一个简单的例子： 1 2 3 4 SELECT to_tsvector('english', 'a fat cat sat on a mat - it ate a fat rats'); to_tsvector ----------------------------------------------------- 'ate':9 'cat':3 'fat':2,11 'mat':7 'rat':12 'sat':4 通过以上例子可发现结果tsvector不包含词a、on或者it，rats变成rat，并且忽略标点符号-。 to_tsvector函数内部调用一个解析器，将文档的文本分解成token并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停用词），这样它们就会被忽略，因为它们出现得太过频繁以致于搜索中没有用处。比如示例中的a、on和it。 如果没有词典识别token，那么它也被忽略。在上述示例中，符号“-”被忽略，因为词典没有给它分配token类型（空间符号），即空间符号永远不会被索引。 语法解析器、词典和要索引的token类型由选定的文本搜索分词器决定。可以在同一个数据库中有多种不同的分词器，以及提供各种语言的预定义分词器。在以上例子中，使用缺省分词器english。 函数setweight可以给tsvector的记录加权重，权重是字母A、B、C、D之一。这通常用于标记来自文档不同部分的记录，比如标题、正文。之后，这些信息可以用于排序搜索结果。 因为to_tsvector(NULL)会返回空，当字段可能是空的时候，建议使用coalesce。以下是为结构化文档创建tsvector的方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE tsearch.tt (id int, title text, keyword text, abstract text, body text, ti tsvector); INSERT INTO tsearch.tt(id, title, keyword, abstract, body) VALUES (1, 'book', 'literature', 'Ancient poetry','Tang poem Song jambic verse'); UPDATE tsearch.tt SET ti = setweight(to_tsvector(coalesce(title,'')), 'A') || setweight(to_tsvector(coalesce(keyword,'')), 'B') || setweight(to_tsvector(coalesce(abstract,'')), 'C') || setweight(to_tsvector(coalesce(body,'')), 'D'); DROP TABLE tsearch.tt; 上例使用setweight标记已完成的tsvector中的每个词的来源，并且使用tsvector连接操作符“||”合并标记过的tsvector值，处理tsvector一节详细介绍了这些操作。 父主题： 控制文本搜索

搜索表 本章节主要介绍如何使用文本搜索运算符搜索数据库表。 一个简单查询：将body字段中包含science的每一行打印出来。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 DROP SCHEMA IF EXISTS tsearch CASCADE; CREATE SCHEMA tsearch; CREATE TABLE tsearch.pgweb(id int, body text, title text, last_mod_date date); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(1, 'Philology is the study of words, especially the history and development of the words in a particular language or group of languages.', 'Philology', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(2, 'Mathematics is the science that deals with the logic of shape, quantity and arrangement.', 'Mathematics', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(3, 'Computer science is the study of processes that interact with data and that can be represented as data in the form of programs.', 'Computer science', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(4, 'Chemistry is the scientific discipline involved with elements and compounds composed of atoms, molecules and ions.', 'Chemistry', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(5, 'Geography is a field of science devoted to the study of the lands, features, inhabitants, and phenomena of the Earth and planets.', 'Geography', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(6, 'History is a subject studied in schools, colleges, and universities that deals with events that have happened in the past.', 'History', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(7, 'Medical science is the science of dealing with the maintenance of health and the prevention and treatment of disease.', 'Medical science', '2010-1-1'); INSERT INTO tsearch.pgweb VALUES(8, 'Physics is one of the most fundamental scientific disciplines, and its main goal is to understand how the universe behaves.', 'Physics', '2010-1-1'); SELECT id, body, title FROM tsearch.pgweb WHERE to_tsvector('english', body) @@ to_tsquery('english', 'science'); id | body | title ----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------- 2 | Mathematics is the science that deals with the logic of shape, quantity and arrangement. | Mathematics 3 | Computer science is the study of processes that interact with data and that can be represented as data in the form of programs. | Computer science 5 | Geography is a field of science devoted to the study of the lands, features, inhabitants, and phenomena of the Earth and planets. | Geography 7 | Medical science is the science of dealing with the maintenance of health and the prevention and treatment of disease. | Medical science (4 rows) 像science这样的相关词都会被找到，因为这些词都被处理成了相同标准的词条。 上面的查询指定english配置来解析和规范化字符串。也可以省略此配置，通过default_text_search_config进行配置设置： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 SHOW default_text_search_config; default_text_search_config ---------------------------- pg_catalog.english (1 row) SELECT id, body, title FROM tsearch.pgweb WHERE to_tsvector(body) @@ to_tsquery('science'); id | body | title ----+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+--------- 2 | Mathematics is the science that deals with the logic of shape, quantity and arrangement. | Mathematics 3 | Computer science is the study of processes that interact with data and that can be represented as data in the form of programs. | Computer science 5 | Geography is a field of science devoted to the study of the lands, features, inhabitants, and phenomena of the Earth and planets. | Geography 7 | Medical science is the science of dealing with the maintenance of health and the prevention and treatment of disease. | Medical science (4 rows) 一个复杂查询：检索出在title或者body字段中包含treatment和science的最近10篇文档： 1 2 3 4 5 SELECT title FROM tsearch.pgweb WHERE to_tsvector(title || ' ' || body) @@ to_tsquery('treatment & science') ORDER BY last_mod_date DESC LIMIT 10; title -------- Medical science (1 rows) 为了清晰，举例中没有调用coalesce函数在两个字段中查找包含NULL的行。 以上例子均在没有索引的情况下进行查询。对于大多数应用程序来说，这个方法很慢。因此除了偶尔的特定搜索，文本搜索在实际使用中通常需要创建索引。 父主题： 在数据库表中搜索文本

响应示例 状态码： 200 成功响应示例 { "request_id" : "58e7d9c7-3456-4ba1-80df-6f25506bc4df", "result" : { "suggestion" : "block", "label" : "customized", "details" : [ { "suggestion" : "block", "label" : "customized", "confidence" : 1, "segments" : [ { "segment" : "xxx", "glossary_name" : "zzz" } ] } ] } } 状态码： 400 失败响应示例 { "error_code" : "AIS.0011", "error_msg" : "Lack the request parameter, or the request parameter is empty." }

响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 request_id String 本次请求的唯一标识，用于问题排查，建议保存 最小长度：2 最大长度：64 result TextDetectionResult object 调用成功时表示调用结果。 调用失败时无此字段。 表6 TextDetectionResult 参数 参数类型 描述 suggestion String 审核结果是否通过。 block：包含敏感信息，不通过 pass：不包含敏感信息，通过 review：需要人工复检 label String 检测结果的标签。支持label列表如下： terrorism: 暴恐 porn: 色情 ban: 违禁 abuse: 辱骂 ad: 广告 customized：自定义（命中自定义词库中的关键词） details Array of TextDetectionResultDetail objects 检测详情。 表7 TextDetectionResultDetail 参数 参数类型 描述 suggestion String 审核结果是否通过。 block：包含敏感信息，不通过 pass：不包含敏感信息，通过 review：需要人工复检 label String 检测结果的标签。 支持label列表如下： terrorism: 暴恐 porn: 色情 ban: 违禁 abuse: 辱骂 ad: 广告 customized：自定义（命中自定义词库中的关键词） confidence Float 置信度，取值范围 0-1，值越大，可信度越高。 segments Array of Segment objects 命中的风险片段信息，如果命中了语义算法模型，则会返回一个空的列表。 表8 Segment 参数 参数类型 描述 segment String 命中的风险片段。 glossary_name String 命中的自定义词库名称。 命中自定义词库时，才会返回当前字段。 position Array of integers 命中的风险片段在文本中的位置，起始位置从0开始。 状态码： 400 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。

请求示例 “endpoint”即调用API的请求地址，不同服务不同区域的endpoint不同，具体请参见终端节点。 例如，服务部署在“华北-北京四”区域的“endpoint”为“moderation.cn-north-4.myhuaweicloud.com”，请求URL为“https://moderation.cn-north-4.myhuaweicloud.com/v3/{project_id}/moderation/text”，“project_id”为项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 识别文本内容是否有敏感内容，事件类型为评论，命中的自定义词库名称为custom_xxx，检测时使用的自定义白名单词库列表为custom_xxx，检测文本为asdfasdfasdf。 POST https://{endpoint}/v3/{project_id}/moderation/text { "event_type" : "comment", "glossary_names" : [ "custom_xxx" ], "white_glossary_names" : [ "custom_xxx" ], "data" : { "text" : "asdfasdfasdf" } } 使用biz_type调用 POST https://{endpoint}/v3/{project_id}/moderation/text { "biz_type" : "my_custom_type", "data" : { "text" : "asdfasdfasdf" } }

请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用于获取操作API的权限。获取方法请参见 获取Token 接口，响应消息头中X-Subject-Token的值即为Token。 Enterprise-Project-Id 否 String 企业项目ID。Moderation支持通过企业项目管理（EPS）对不同用户组和用户的资源使用，进行分账。 获取方法：进入“企业项目管理”页面，单击企业项目名称，在企业项目详情页获取Enterprise-Project-Id（企业项目ID）。 企业项目创建步骤请参见用户指南。 说明： 创建企业项目后，在传参时，有以下三类场景： 携带正确的ID，正常使用Moderation服务，账单的企业项目会被分类到企业ID对应的企业项目中。 携带格式正确但不存在的ID，正常使用Moderation服务，账单的企业项目会显示对应不存在的企业项目ID。 不携带ID或格式错误ID（包含特殊字符等），正常使用Moderation服务，账单的企业项目会被分类到"default"中。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 event_type 否 String 事件类型。可选值如下： nickname: 昵称。 title: 标题。 article: 帖子。 comment: 评论。 barrage: 弹幕。 search: 搜索栏。 profile: 个人简介。 glossary_names 否 Array of strings 检测时使用的自定义黑名单词库列表。 说明： 自定义黑名单词库的创建和使用请参见配置自定义词库 V3。 white_glossary_names 否 Array of strings 检测时使用的自定义白名单词库列表。 说明： 自定义白名单词库的创建和使用请参见配置自定义词库 V3。 categories 否 Array of strings 文本审核 场景，可选值如下： terrorism：暴恐。 porn：色情。 ban：违禁。 abuse: 辱骂。 ad：广告。 当categories为空时，默认为所有审核场景。 data 是 TextDetectionDataReq object 检测数据。 biz_type 否 String 用户在控制台界面创建的自定义审核策略名称。 如果请求参数中传了biz_type则优先使用biz_type，event_type和categories参数将不生效，审核策略由biz_type的设置决定。 如果用户没传biz_type则event_type必须传。 表4 TextDetectionDataReq 参数 是否必选 参数类型 描述 text 是 String 待检测文本，编码格式为“utf-8”，限定1500个字符以内，文本长度超过1500个字符时，只检测前1500个字符。 最小长度：1 最大长度：1500 language 否 String 支持检测的文本语言。可选值为zh：中文。 不传该参数表示默认为zh。

功能介绍 分析并识别上传的文本内容是否有敏感内容，并将识别结果返回给您。 相比于V2版本，V3版本增强了服务的审核能力，能够给您带来更好的 内容审核 使用体验。 当前仅支持中文内容审核，其他语言的文本审核暂不支持。 文本内容审核 默认API调用最大并发为50，如需调整更高并发限制请联系华为专业工程师为您服务。 您可以配置自定义词库，来过滤和检测指定文本内容。自定义词库的创建和使用请参见配置自定义词库 V3。

样式 尺寸位置 W：设置图表的宽，单位为px。 H：设置图表的高，单位px。 X：设置图表在画布中的位置。单位为px。 Y：设置图表在画布中的位置。单位为px。 不透明度：设置图表在画布上的透明度，可通过滑动条进行设置，也可手动输入百分比，比例越大透明程度越低。 图1 尺寸位置 全局样式 表格布局：可以调整表格的比例，包含自动调整、按比例分配两种类型。 分页展示：可以设置表格的行数、字体类型、字体颜色、字体大小、字体粗细。 筛选：勾选筛选，表头出现，可以对数据进行筛选。 排序：对数据进行排序。 使用维度排序：拖拽维度字段进排序槽位，自动将维度字段添加到维度槽位并在图表中显示。 使用度量排序：图表中默认不显示排序槽位中的度量字段，如需显示，请再次拖动度量字段到度量槽位。 边框线：设置表格边框的粗细和颜色。 表头 显示/隐藏表头：单击“表头”右侧的勾选框，表示显示表头，表示隐藏表头。 表头行高：输入数值，设置表头行高。 背景色：单击颜色编辑器设置表头的背景色。 对齐方式：单击下拉选项设置表头文本的对齐方式，可选择为水平居中、左侧、右侧。 字体：单击下拉选项设置表头文本的字体类型。 字体颜色：单击下拉选项设置表头文本的字体颜色。 字号：单击下拉选项设置表头文本的字号大小。 字体粗细：单击下拉选项设置表头文本的字体粗细样式。 表头展示分组：可设置表格展示多行表头，组合上限为50。 添加分组：勾选表头展示分组，单击“”，进入编辑表头分组页面，单击添加分组左边+，添加分组。 分组命名：单击分组右边，给分组命名。 设置分组内容：鼠标按住列往分组中拖拽。 删除分组：单击分组右边，删除分组，分组内的列不会被删除。 显示/隐藏表头分组：单击“表头”右侧的勾选框，表示显示表头分组，表示隐藏表头分组。 改变分组顺序：在表头分组页面拖拽分组可改变分组顺序。 行配置 行高：设置行高，输入值不能小于45。 奇行背景色：单击颜色编辑器设置奇行表格的背景色。 偶行背景色：单击颜色编辑器设置偶行表格的背景色。 选中背景颜色：选中联动字段所在行的颜色，可自定义颜色。 对齐方式：行配置对齐方式类型有水平居中左侧右侧。 自动换行：文本设置行的字体、字体颜色、字号、字体粗细。 文本：设置行的字体、字体颜色、字号、字体类型。 行分割线 样式：设置行分割线样式，支持实线、虚线、点划线的设置。 粗细：设置行分割线的粗细。 行颜色：设置行分割线的颜色。 系列设置：支持表格的表头和列内容独立对齐方式配置。 选择系列：选择列项，用户根据需求可选择。 自然对齐方式：勾选此选项，表头对齐、内容对齐才可以设置。 表头对齐：设置表头对齐方式。对齐方式：自动、左对齐、居中、右对齐。 内容对齐：设置内容对齐方式。对齐方式：自动、左对齐、居中、右对齐。 条件格式 表2 条件格式 参数 参数描述 条件格式 请选择系列：配置字段根据图表展示的字段选择。 快捷样式。 指在已经有的样式里面选择快捷图标。 颜色翻转：打开颜色翻转，快捷图标颜色对换，关闭颜色翻转，快捷图标颜色恢复。 自定义样式： 文本 条件选择：有与固定值比较和与动态值比较两种方式。 配置筛选条件种类：包含大于号、大于等于号、等号、小于等于号、小于号、不等号、大于A小于等于B、大于等于A小于B、大于A小于B、大于等于A小于等于B，固定对比值自定义，动态字段比值根据系统选择。 颜色场景：设置好筛选条件后，单击颜色按钮，自定义颜色。 添加规则：单击“+”，增加筛选条件。 删除：单击“-”，删除筛选条件。 图标 条件选择：有与固定值比较和与动态值比较两种方式。 图标样式：预选图标，如果不满足可以在筛选条件后面单独设置。 配置筛选条件种类：包含大于号、大于等于号、等号、小于等于号、小于号、不等号、大于A小于等于B、大于等于A小于B、大于A小于B、大于等于A小于等于B，固定对比值自定义，动态字段比值根据系统选择。 添加规则：单击“+”，增加筛选条件。 删除：单击“-”，删除筛选条件。

文本内容审核（V3） 本章节对文本内容审核AK/SK方式使用SDK进行示例说明。 示例代码中可以使用TextDetectionDataReq类的withText方法配置待检测的文本信息，配置完成后运行即可。 服务所在的应用区域和终端节点，详情请查看 地区和终端节点 。 package com.huaweicloud.sdk.test; import com.huaweicloud.sdk.core.auth.ICredential; import com.huaweicloud.sdk.core.auth.BasicCredentials; import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ConnectionException; import com.huaweicloud.sdk.core.exception.RequestTimeoutException; import com.huaweicloud.sdk.core.exception.ServiceResponseException; import com.huaweicloud.sdk.core.region.Region; import com.huaweicloud.sdk.moderation.v3.*; import com.huaweicloud.sdk.moderation.v3.model.*; public class RunTextModerationSolution { public static void main(String[] args) { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全 // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK String ak = System.getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK"); String sk = System.getenv("HUAWEICLOUD_SDK_SK"); ICredential auth = new BasicCredentials() .withAk(ak) .withSk(sk); ModerationClient client = ModerationClient.newBuilder() .withCredential(auth) .withRegion(ModerationRegion.valueOf("xxx")) //把xxx替换成服务所在的区域，例如北京四：cn-north-4。 .build(); RunTextModerationRequest request = new RunTextModerationRequest(); TextDetectionReq body = new TextDetectionReq(); TextDetectionDataReq databody = new TextDetectionDataReq(); databody.withText("test"); body.withData(databody); body.withEventType("comment"); request.withBody(body); try { RunTextModerationResponse response = client.runTextModeration(request); System.out.println(response.toString()); } catch (ConnectionException e) { e.printStackTrace(); } catch (RequestTimeoutException e) { e.printStackTrace(); } catch (ServiceResponseException e) { e.printStackTrace(); System.out.println(e.getHttpStatusCode()); System.out.println(e.getErrorCode()); System.out.println(e.getErrorMsg()); } } } 控制台输出200即表示程序执行成功，文本内容审核结果输出到控制台。 class RunTextModerationResponse { requestId: 308b6ad2740e51de73597da9fdc94ee1 result: class TextDetectionResult { suggestion: pass label: normal details: [] } } 父主题： 文本审核

|| 描述：将两个tsquery类型的词汇进行“或”操作 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT 'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery AS RESULT; result --------------------------- ( 'fat' | 'rat' ) | 'cat' (1 row) SELECT 'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector AS RESULT; result --------------------------- 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4 (1 row)

分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。 1 2 3 4 5 6 7 8 ts_debug([ config regconfig, ] document text, OUT alias text, OUT description text, OUT token text, OUT dictionaries regdictionary[], OUT dictionary regdictionary, OUT lexemes text[]) returns setof record ts_debug显示document的每个token信息，token是由解析器生成，由指定的词典进行处理。如果忽略对应参数，则使用config指定的分词器或者default_text_search_config指定的分词器。 ts_debug为文本解析器标识的每个token返回一行记录。记录中的列分别是： alias：text类型，token的别名。 description：text类型，token的描述。 token：text类型，token的文本内容。 dictionaries：regdictionary数组类型，是分词器为token选定的词典。 dictionary：regdictionary类型，用来识别token的词典。如果为空，则不做识别。 lexemes：text数组类型，词典识别token时生成的词素。如果为空，则不生成词素。空数组（{}）意味着token将被识别成停用词。 一个简单的例子： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 SELECT * FROM ts_debug('english','a fat cat sat on a mat - it ate a fat rats'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | fat | {english_stem} | english_stem | {fat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | cat | {english_stem} | english_stem | {cat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | sat | {english_stem} | english_stem | {sat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | on | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | mat | {english_stem} | english_stem | {mat} blank | Space symbols | | {} | | blank | Space symbols | - | {} | | asciiword | Word, all ASCII | it | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | ate | {english_stem} | english_stem | {ate} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | a | {english_stem} | english_stem | {} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | fat | {english_stem} | english_stem | {fat} blank | Space symbols | | {} | | asciiword | Word, all ASCII | rats | {english_stem} | english_stem | {rat} (24 rows) 父主题： 测试和调试文本搜索

解析文档 GaussDB(DWS)中提供了to_tsvector函数把文档处理成tsvector数据类型。 1 to_tsvector([ config regconfig, ] document text) returns tsvector to_tsvector将文本文档解析为token，再将token简化到词素，并返回一个tsvector。其中tsvector中列出了词素及它们在文档中的位置。文档是根据指定的或默认的文本搜索分词器进行处理的。这里有一个简单的例子： 1 2 3 4 SELECT to_tsvector('english', 'a fat cat sat on a mat - it ate a fat rats'); to_tsvector ----------------------------------------------------- 'ate':9 'cat':3 'fat':2,11 'mat':7 'rat':12 'sat':4 通过以上例子可发现结果tsvector不包含词a、on或者it，rats变成rat，并且忽略标点符号-。 to_tsvector函数内部调用一个解析器，将文档的文本分解成token并给每个token指定一个类型。对于每个token，有一系列词典可供查询。词典系列因token类型的不同而不同。识别token的第一本词典将发出一个或多个标准词素来表示token。例如： rats变成rat因为词典认为词rats是rat的复数形式。 有些词被作为停用词（请参考停用词），这样它们就会被忽略，因为它们出现得太过频繁以致于搜索中没有用处。比如例子中的a、on和it。 如果没有词典识别token，那么它也被忽略。在这个例子中，符号“-”被忽略，因为词典没有给它分配token类型（空间符号），即空间符号永远不会被索引。 语法解析器、词典和要索引的token类型由选定的文本搜索分词器决定。可以在同一个数据库中有多种不同的分词器，以及提供各种语言的预定义分词器。在以上例子中，使用缺省分词器english。 函数setweight可以给tsvector的记录加权重，权重是字母A、B、C、D之一。这通常用于标记来自文档不同部分的记录，比如标题、正文。之后，这些信息可以用于排序搜索结果。 因为to_tsvector(NULL)会返回空，当字段可能是空的时候，建议使用coalesce。以下是推荐的为结构化文档创建tsvector的方法： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CREATE TABLE tsearch.tt (id int, title text, keyword text, abstract text, body text, ti tsvector); INSERT INTO tsearch.tt(id, title, keyword, abstract, body) VALUES (1, 'book', 'literature', 'Ancient poetry','Tang poem Song jambic verse'); UPDATE tsearch.tt SET ti = setweight(to_tsvector(coalesce(title,'')), 'A') || setweight(to_tsvector(coalesce(keyword,'')), 'B') || setweight(to_tsvector(coalesce(abstract,'')), 'C') || setweight(to_tsvector(coalesce(body,'')), 'D'); DROP TABLE tsearch.tt; 上例使用setweight标记已完成的tsvector中的每个词的来源，并且使用tsvector连接操作符||合并标记过的tsvector值，处理tsvector一节详细介绍了这些操作。 父主题： 控制文本搜索

|| 描述：将两个tsquery类型的词汇进行“或”操作 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT 'fat | rat'::tsquery || 'cat'::tsquery AS RESULT; result --------------------------- ( 'fat' | 'rat' ) | 'cat' (1 row) SELECT 'a:1 b:2'::tsvector || 'c:1 d:2 b:3'::tsvector AS RESULT; result --------------------------- 'a':1 'b':2,5 'c':3 'd':4 (1 row)