华为云用户手册

定义行级访问控制 行级访问控制策略控制数据库表中行级数据可见性。不同用户执行相同的SQL查询操作，读取到的结果不同。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表10 行级访问控制定义相关SQL 功能 相关SQL 创建行访问控制策略 CREATE ROW LEVEL SECURITY POLICY 修改已存在的行访问控制策略 ALTER ROW LEVEL SECURITY POLICY 删除表上某个行访问控制策略 DROP ROW LEVEL SECURITY POLICY

定义全文检索词典 词典是在全文检索时识别特定词并进行处理。词典的创建依赖于预定义模板（在系统表PG_TS_TEMPLATE中定义），支持创建五种类型的词典，分别是Simple、Ispell、Synonym、Thesaurus、以及Snowball，每种类型的词典可以完成不同的任务。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表21 全文检索词典相关SQL 功能 相关SQL 创建全文检索词典 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY 修改全文检索词典 ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY 删除全文检索词典 DROP TEXT SEARCH DICTIONARY

定义分区表 分区表是一种逻辑表，数据是由普通表存储的，主要用于提升查询性能。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表4 分区表定义相关SQL 功能 相关SQL 创建分区表 CREATE TABLE PARTITION 修改分区 ALTER TABLE PARTITION 修改分区表属性 ALTER TABLE PARTITION 删除分区 ALTER TABLE PARTITION 删除分区表 DROP TABLE

定义外表 外表是指一个逻辑上的表对象，它对应的实际数据存储位置并不在数据库内部，而是存储于外部存储服务中。 表5 外表定义相关SQL 功能 相关SQL 创建GDS外表 CREATE FOREIGN TABLE (GDS导入导出) 创建HDFS或OBS外表（需手动创建Server） CREATE FOREIGN TABLE (SQL on OBS or Hadoop) 创建OBS外表（默认Server） CREATE FOREIGN TABLE (OBS导入导出) 创建协同分析外表 CREATE FOREIGN TABLE (SQL on other GaussDB (DWS)) 修改GDS外表 ALTER FOREIGN TABLE (GDS导入导出) HDFS外表和OBS外表 ALTER FOREIGN TABLE (For HDFS or OBS) 修改协同分析外表 ALTER FOREIGN TABLE (SQL on other GaussDB(DWS)) 删除外表 DROP FOREIGN TABLE

定义文本搜索配置 文本搜索配置指定了文本搜索解析器，该文本搜索解析器可以将字符串划分为标记，外加一些词典（可被用来决定哪些标记是搜索感兴趣的）。所涉及的SQL语句，请参考下表。 表20 文本搜索配置相关SQL 功能 相关SQL 创建文本搜索配置 CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION 修改文本搜索配置 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION 删除文本搜索配置 DROP TEXT SEARCH CONFIGURATION

两阶段事务 GaussDB(DWS)属于分布式share-nothing架构，表的数据分布在不同的节点上。客户端的一条或多条语句可能会同时修改多个节点上的数据，这种情况下，会产生分布式事务。GaussDB(DWS)采用两阶段提交事务来保证分布式事务中数据的一致性和事务的原子性。顾名思义，两阶段提交就是将事务提交划分为两个阶段，通常针对的是包含写操作的事务。当写操作将数据写入不同的节点时，需要满足事务的原子性要求，要么全部提交，要么全部回滚。 不支持两阶段的场景如下： 不支持显示的两阶段提交语法PREPARE TRANSACTION。 1 2 BEGIN; PREPARE TRANSACTION 'p1'; 不支持在两阶段事务中修改系统表的文件映射关系。 1 REINDEX TABLE pg_class; 不支持在跨节点的事务中提交导出事务快照。 1 2 3 4 BEGIN; CREATE TABLE t1(a int); SELECT pg_export_snapshot(); END;

隔离级别 Isolation（隔离性）可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离级别，决定多个事务并发操作同一个对象时的处理方式。 GaussDB(DWS)的事务隔离级别，由GUC参数transaction_isolation或SET TRANSACTION语法设置，支持以下隔离级别，默认为读已提交（read committed）。 read committed：读已提交隔离级别，只能读到已经提交的数据，而不会读到未提交的数据。 read uncommitted：读未提交隔离级别，GaussDB(DWS)不支持read uncommitted，如果设置了read uncommitted，实际上使用的是read committed。 repeatable read：可重复读隔离级别，仅仅能看到事务开始之前提交的数据，不能看到未提交的数据，以及在事务执行期间由其它并发事务提交的修改。 serializable：事务可序列化，GaussDB(DWS)不支持serializable，如果设置了serializable，实际上使用的是repeatable read。

事务场景示例 某顾客在商店使用电子支付购买100元的物品，当中至少包括两个操作：1. 该顾客的账户减少100元。2. 商店账户（商户）增加100元。支持事务的数据库管理系统就是要确保以上两个操作（整个“事务”）都能完成，或一起取消。 创建样例数据： 创建一个简单的用户金额表并向表中插入数据（假设商户和顾客的账户上各有500元）。 1 2 3 4 5 CREATE TABLE customer_info ( NAME VARCHAR(32) PRIMARY KEY, MONEY INTEGER ); INSERT INTO customer_info (name, money) VALUES ('buyer', 500), ('shop', 500); 查看表数据显示商户和顾客各有500元。 1 SELECT * FROM customer_info; 普通操作（正常模式）。 模拟正常购买过程，顾客先扣款100元，商户再增加款额100元。 1 2 3 4 UPDATE customer_info SET money = money-100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'buyer'); UPDATE customer_info SET money = money+100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'shop'); SELECT * FROM customer_info; 恢复初始值。 1 2 UPDATE customer_info SET money=500; select * from customer_info; 普通操作（异常模式）。 模拟购买过程出现状况，顾客发生扣款100元，商户没有增加款额。 顾客先扣款100元。 1 UPDATE customer_info SET money = money-100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'buyer'); 商户发现支付有问题，终止了后续交易。商户增加款操作直接报错，终止执行下面的语句。（仅商户觉得支付有问题） 1 UPDATE customer_info SET money = money+100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'shop'); 查询结果发现：消费者已经扣款，但商户没增加款额，这里顾客的金额了100元。 1 SELECT * FROM customer_info; 因此，如果没有事务，一旦SQL语句中间出现异常，整个账户系统的收支就不平衡了。 使用数据库事务，模拟出现异常操作时，进行事务回滚。 恢复初始值： 1 UPDATE customer_info SET money=500; 开启事务后，顾客先扣款100元。 1 2 BEGIN TRANSACTION; UPDATE customer_info SET money = money-100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'buyer'); 商户增加款额操作直接报错，终止执行下面的语句。 1 UPDATE customer_info SET money = money+100 WHERE name IN (SELECT name FROM customer_info WHERE name = 'shop'); 回滚事务，在事务运行的过程中发生了某种故障，事务不能继续执行，系统将事务中对数据库的所有已完成的操作全部撤销。 1 2 END TRANSACTION; ROLLBACK 查询显示顾客和商户的账户金额仍旧完整一致。即数据库在事务在执行过程中发生错误，会被恢复（Rollback）到事务开始前的状态，数据库的完整性没有被破坏。 1 SELECT * FROM customer_info;

事务的属性 事务具有以下四个标准属性，通常根据首字母缩写为ACID。 Atomicity（原子性）：事务中的全部操作在数据库中是不可分割的，整个事务中的所有操作要么全部完成，要么全部失败，对于一个事务来说，不能只执行其中的一部分操作。 比如： A给B转账，A扣除500元 ，B增加500元。整个事务的操作要么全部成功，要么全部失败，不能出现A扣钱，但是B不增加的情况。如果原子性不能保证，就会出现一致性问题。 Consistency（一致性）：在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的数据必须完全符合所有的预设规则，这包含数据的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。 比如：A给B转账，A扣除500元 ，B增加500元，扣除的钱-500与增加的钱+500，相加应该为0。如从A账户转账500元到B账户，不管操作成功与否，A和B的存款总额是不变的。 Isolation（隔离性）：一个事务的执行不能被其他事务干扰。即一个事务内部的操作及使用的数据对并发的其他事务是隔离的，并发执行的各个事务之间不能互相干扰。 数据库允许多个并发事务同时对其数据进行读写和修改的能力，隔离性可以防止多个事务并发执行时由于交叉执行而导致数据的不一致。事务隔离分为不同级别，包括读未提交（read uncommitted）、读提交（read committed）、可重复读（repeatable read）和串行化（serializable）。 Durability（持久性）：一旦事务提交，则其所做的修改就会永久保存到数据库中。即使系统故障，已经提交的修改数据也不会丢失。 表1 ACID用途 ACID 属性 用途 Atomicity 原子性 并发控制，故障恢复。 Consistency 一致性 SQL的完整性约束（主键约束、外键约束）。 Isolation 隔离性 并发控制。 Durability 持久性 故障恢复。 常用的并发控制技术有基于锁的并发控制和基于时间戳的并发控制，GaussDB(DWS)数据库针对DDL语句采用两阶段锁技术，而针对DML语句则采用多版本控制技术（Multi-Version Concurrency Control，MVCC）。GaussDB(DWS)数据库的故障恢复采用WAL日志的方式来实现，目前主要支持Redo日志，通过Redo日志和MVCC可以保证事务读写的一致性。

事务控制语法 启动事务 GaussDB(DWS)通过START TRANSACTION和BEGIN语法启动事务，请参考START TRANSACTION和BEGIN。 设置事务 GaussDB(DWS)通过SET TRANSACTION或者SET LOCAL TRANSACTION语法设置事务，请参考SET TRANSACTION。 提交事务 GaussDB(DWS)通过COMMIT或者END可完成提交事务的功能，即提交事务的所有操作，请参考COMMIT | END。 回滚事务 回滚是在事务运行的过程中发生了某种故障，事务不能继续执行，系统将事务中对数据库的所有已完成的操作全部撤销。请参考ROLLBACK。 数据库中收到的一次执行请求（不在事务块中），如果含有多条语句，将会被打包成一个事务，如果其中有一个语句失败，那么整个请求都将会被回滚。 其他事务操作 SAVEPOINT用于在当前事务里建立一个新的保存点。即在一个事务中标记一个位置并且允许做部分回滚。用户可以回滚在一个保存点之后执行的命令但保留该保存点之前执行的命令。请参考SAVEPOINT。 ROLLBACK TO SAVEPOINT回滚事务到一个保存点。隐含地删除所有在该保存点之后建立的保存点。请参考ROLLBACK TO SAVEPOINT。 RELEASE SAVEPOINT删除一个事务内的保存点。请参考RELEASE SAVEPOINT。

词典测试 函数ts_lexize用于进行词典测试。 ts_lexize(dict regdictionary, token text) returns text[]如果输入的token可以被词典识别，那么ts_lexize返回词素的数组；如果token可以被词典识别但它是一个停用词，则返回空数组；如果是一个不可识别的词则返回NULL。 比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT ts_lexize('english_stem', 'stars'); ts_lexize ----------- {star} SELECT ts_lexize('english_stem', 'a'); ts_lexize ----------- {} ts_lexize函数支持单一token，不支持文本。 父主题： 测试和调试文本搜索

解析器测试 函数ts_parse可以直接测试文本搜索解析器。 1 2 ts_parse(parser_name text, document text, OUT tokid integer, OUT token text) returns setof record ts_parse解析指定的document并返回一系列的记录，一条记录代表一个解析生成的token。每条记录包括标识token类型的tokid，及token文本。比如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT * FROM ts_parse('default', '123 - a number'); tokid | token -------+-------- 22 | 123 12 | 12 | - 1 | a 12 | 1 | number (6 rows) 1 2 ts_token_type(parser_name text, OUT tokid integer, OUT alias text, OUT description text) returns setof record ts_token_type返回一个表，这个表描述了指定解析器可以识别的每种token类型。对于每个token类型，表中给出了整数类型的tokid--用于解析器标记对应的token类型；alias——命名分词器命令中的token类型；及简单描述。比如： 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 SELECT * FROM ts_token_type('default'); tokid | alias | description -------+-----------------+------------------------------------------ 1 | asciiword | Word, all ASCII 2 | word | Word, all letters 3 | numword | Word, letters and digits 4 | email | Email address 5 | url | URL 6 | host | Host 7 | sfloat | Scientific notation 8 | version | Version number 9 | hword_numpart | Hyphenated word part, letters and digits 10 | hword_part | Hyphenated word part, all letters 11 | hword_asciipart | Hyphenated word part, all ASCII 12 | blank | Space symbols 13 | tag | XML tag 14 | protocol | Protocol head 15 | numhword | Hyphenated word, letters and digits 16 | asciihword | Hyphenated word, all ASCII 17 | hword | Hyphenated word, all letters 18 | url_path | URL path 19 | file | File or path name 20 | float | Decimal notation 21 | int | Signed integer 22 | uint | Unsigned integer 23 | entity | XML entity (23 rows) 父主题： 测试和调试文本搜索

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

操作步骤 创建一个文本搜索配置ts_conf，复制预定义的文本搜索配置english。 1 2 CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION ts_conf ( COPY = pg_catalog.english ); CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION 创建Synonym词典。 假设同义词词典定义文件pg_dict.syn内容如下： 1 2 3 postgres pg pgsql pg postgresql pg 执行如下语句创建Synonym词典： 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。 1 2 3 4 5 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY pg_dict ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = pg_dict, FILEPATH = 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1' ); 创建一个Ispell词典english_ispell（词典定义文件来自开源词典）。 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY english_ispell ( TEMPLATE = ispell, DictFile = english, AffFile = english, StopWords = english, FILEPATH = 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1' ); 设置文本搜索配置ts_conf，修改某些类型的token对应的词典列表。关于token类型的详细信息，请参见文本搜索解析器。 1 2 3 4 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION ts_conf ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart, word, hword, hword_part WITH pg_dict, english_ispell, english_stem; 在文本搜索配置中，选择设置不索引或搜索某些token类型。 1 2 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION ts_conf DROP MAPPING FOR email, url, url_path, sfloat, float; 使用文本检索调测函数ts_debug()对所创建的词典配置ts_conf进行测试。 1 2 3 4 5 SELECT * FROM ts_debug('ts_conf', ' PostgreSQL, the highly scalable, SQL compliant, open source object-relational database management system, is now undergoing beta testing of the next version of our software. '); 可以设置当前session使用ts_conf作为默认的文本搜索配置。此设置仅在当前session有效。 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 \dF+ ts_conf Text search configuration "public.ts_conf" Parser: "pg_catalog.default" Token | Dictionaries -----------------+------------------------------------- asciihword | pg_dict,english_ispell,english_stem asciiword | pg_dict,english_ispell,english_stem file | simple host | simple hword | pg_dict,english_ispell,english_stem hword_asciipart | pg_dict,english_ispell,english_stem hword_numpart | simple hword_part | pg_dict,english_ispell,english_stem int | simple numhword | simple numword | simple uint | simple version | simple word | pg_dict,english_ispell,english_stem SET default_text_search_config = 'public.ts_conf'; SET SHOW default_text_search_config; default_text_search_config ---------------------------- public.ts_conf (1 row)

Snowball词典 Snowball词典模板支持词干分析词典，基于Martin Porter的Snowball项目，内置有许多语言的词干分析算法。GaussDB(DWS)中预定义有多种语言的Snowball词典，可通过系统表PG_TS_DICT查看预定义的词干分析词典以及支持的语言词干分析算法。 无论是否可以简化，Snowball词典将标示所有输入为已识别，因此它应当被放置在词典列表的最后。把Snowball词典放在任何其他词典前面会导致后继词典失效，因为输入token不会通过Snowball词典进入到下一个词典。 关于Snowball词典的语法，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 父主题： 词典

操作步骤 获取词典定义文件和词缀文件。 用户可以使用开源词典，直接获取的开源词典后缀名可能为.aff和.dic，此时需要将扩展名改为.affix和.dict。此外，对于某些词典文件，还需要使用下面的命令把字符转换成UTF-8编码，比如挪威语词典： 1 2 iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.affix nn_NO.aff iconv -f ISO_8859-1 -t UTF-8 -o nn_no.dict nn_NO.dic 创建Ispell词典。 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。 1 2 3 4 5 6 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY norwegian_ispell ( TEMPLATE = ispell, DictFile = nn_no, AffFile = nn_no, FilePath = 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1' ); 其中，词典文件全名为nn_no.dict和nn_no.affix，所在目录为 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1'。关于创建词典的语法和更多参数，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 使用Ispell词典进行复合词拆分。 1 2 3 4 5 SELECT ts_lexize('norwegian_ispell', 'sjokoladefabrikk'); ts_lexize --------------------- {sjokolade,fabrikk} (1 row) MySpell不支持复合词，Hunspell对复合词有较好的支持。GaussDB(DWS)仅支持Hunspell中基本的复合词操作。通常情况下，Ispell词典能够识别的词是一个有限集合，其后应该配置一个更广义的词典，例如一个可以识别所有词的Snowball词典。

注意事项 由于TZ词典需要识别短语，所以在处理过程中必须保存当前状态并与解析器进行交互，以决定是否处理下一个token或是结束当前识别。此外，TZ词典配置时需谨慎，如果设置TZ词典仅处理asciiword类型的token，则类似one 7的分类词典定义将不会生效，因为uint类型的token不会传给TZ词典处理。 在索引期间要用到分类词典，因此分类词典参数中的任何变化都要求重新索引。对于其他大多数类型的词典来说，类似添加或删除停用词这种修改并不需要强制重新索引。

操作步骤 创建一个名为thesaurus_astro的TZ词典。 以一个简单的天文学词典thesaurus_astro为例，其中定义了两组天文短语及其同义词如下： 1 2 supernovae stars : sn crab nebulae : crab 执行如下语句创建TZ词典： 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。 1 2 3 4 5 6 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( TEMPLATE = thesaurus, DictFile = thesaurus_astro, Dictionary = pg_catalog.english_stem, FILEPATH = 'obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg' ); 其中，词典定义文件全名为thesaurus_astro.ths，所在目录为 "obs://bucket_name/path accesskey=ak secretkey=sk region=rg"。子词典pg_catalog.english_stem是预定义的Snowball类型的英语词干词典，用于规范化输入词，子词典自身相关配置（例如停用词等）不在此处显示。关于创建词典的语法和更多参数，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 创建词典后，将其绑定到对应文本搜索配置中需要处理的token类型上： 1 2 3 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword, asciihword, hword_asciipart WITH thesaurus_astro, english_stem; 使用TZ词典。 测试TZ词典。 ts_lexize函数对于测试TZ词典作用不大，因为该函数是按照单个token处理输入。可以使用plainto_tsquery、to_tsvector、to_tsquery函数测试TZ词典，这些函数能够将输入分解成多个token（to_tsquery函数需要将输入加上引号）。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------- 'sn' (1 row) SELECT to_tsvector('english','supernova star'); to_tsvector ------------- 'sn':1 (1 row) SELECT to_tsquery('english','''supernova star'''); to_tsquery ------------ 'sn' (1 row) 其中，supernova star匹配了词典thesaurus_astro定义中的supernovae stars，这是因为在thesaurus_astro词典定义中指定了Snowball类型的子词典english_stem，该词典移除了e和s。 如果同时需要索引原始短语，只要将其同时放置在词典定义文件中对应定义的右侧即可，如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 supernovae stars : sn supernovae stars ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY thesaurus_astro ( DictFile = thesaurus_astro, FILEPATH = 'file:///home/dicts/'); SELECT plainto_tsquery('english','supernova star'); plainto_tsquery ----------------------------- 'sn' & 'supernova' & 'star' (1 row)

示例 Synonym词典可用于解决语言学相关问题，例如，为避免使单词"Paris"变成"pari"，可在Synonym词典文件中定义一行"Paris paris"，并将该词典放置在预定义的english_stem词典之前。 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。 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 33 34 35 36 37 38 39 40 41 SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+----------------+--------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {english_stem} | english_stem | {pari} (1 row) CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = my_synonyms, FILEPATH = 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1' ); ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION english ALTER MAPPING FOR asciiword WITH my_synonym, english_stem; SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY my_synonym ( CASESENSITIVE=true); SELECT * FROM ts_debug('english', 'Paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {paris} (1 row) SELECT * FROM ts_debug('english', 'paris'); alias | description | token | dictionaries | dictionary | lexemes -----------+-----------------+-------+---------------------------+------------+--------- asciiword | Word, all ASCII | Paris | {my_synonym,english_stem} | my_synonym | {pari} (1 row) 其中，同义词词典文件全名为my_synonyms.syn，所在目录为 'obs://bucket01/obs.example.com accesskey=xxxxx secretkey=xxxxx region=cn-north-1'。关于创建词典的语法和更多参数，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 星号（*）可用于词典文件中的同义词结尾，表示该同义词是一个前缀。在to_tsvector()中该星号将被忽略，但在to_tsquery()中会匹配该前缀并对应输出结果（参照处理tsquery一节）。 假设词典文件synonym_sample.syn内容如下： 1 2 3 4 5 postgres pgsql postgresql pgsql postgre pgsql gogle googl indices index* 创建并使用词典： 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 33 34 35 36 37 38 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY syn ( TEMPLATE = synonym, SYNONYMS = synonym_sample ); SELECT ts_lexize('syn','indices'); ts_lexize ----------- {index} (1 row) CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION tst (copy=simple); ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION tst ALTER MAPPING FOR asciiword WITH syn; SELECT to_tsvector('tst','indices'); to_tsvector ------------- 'index':1 (1 row) SELECT to_tsquery('tst','indices'); to_tsquery ------------ 'index':* (1 row) SELECT 'indexes are very useful'::tsvector; tsvector --------------------------------- 'are' 'indexes' 'useful' 'very' (1 row) SELECT 'indexes are very useful'::tsvector @@ to_tsquery('tst','indices'); ?column? ---------- t (1 row)

注意事项 大多数词典的功能依赖于词典定义文件，词典定义文件名仅支持小写字母、数字、下划线组合。 临时模式pg_temp下不允许创建词典。 词典定义文件的字符集编码必须为UTF-8格式。实际应用时，如果与数据库的字符编码格式不一致，在读入词典定义文件时会进行编码转换。 通常情况下，每个session仅读取词典定义文件一次，当且仅当在第一次使用该词典时。需要修改词典文件时，可通过ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY命令进行词典定义文件的更新和重新加载。

操作步骤 创建Simple词典。 1 2 3 4 CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( TEMPLATE = pg_catalog.simple, STOPWORDS = english ); 其中，停用词表文件全名为english.stop。关于创建simple词典的语法和更多参数，请参见CREATE TEXT SEARCH DICTIONARY。 使用Simple词典。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 SELECT ts_lexize('public.simple_dict','Yes'); ts_lexize ----------- {yes} (1 row) SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row) 设置参数ACCEPT=false，使Simple词典返回NULL，而不是返回非停用词的小写形式。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ALTER TEXT SEARCH DICTIONARY public.simple_dict ( Accept = false ); SELECT ts_lexize('public.simple_dict','Yes'); ts_lexize ----------- (1 row) SELECT ts_lexize('public.simple_dict','The'); ts_lexize ----------- {} (1 row)

停用词 停用词是很常见的词，几乎出现在每一个文档中，并且没有区分值。因此，在全文搜索的语境下可忽视它们。停用词处理逻辑和词典类型相关。其中，Ispell词典会先对标记进行规范化，然后再查看停用词表，而Snowball词典会最先检查输入标记是否为停用词。 例如，每个英文文本包含像a和the的单词，因此没必要将它们存储在索引中。然而，停用词影响tsvector中的位置，同时位置也会影响相关度： 1 2 3 4 SELECT to_tsvector('english','in the list of stop words'); to_tsvector ---------------------------- 'list':3 'stop':5 'word':6 位置1、2、4是停用词，所以不显示。为包含和不包含停用词的文档计算出的排序是完全不同的： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','in the list of stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .05 SELECT ts_rank_cd (to_tsvector('english','list stop words'), to_tsquery('list & stop')); ts_rank_cd ------------ .1 父主题： 词典

词典概述 词典用于定义停用词（stop words），即全文检索时不搜索哪些词。 词典还可以用于对同一词的不同形式进行规范化，这样同一个词的不同派生形式都可以进行匹配。规范化后的词称为词位（lexeme）。 除了提高检索质量外，词的规范化和删除停用词可以减少文档tsvector格式的大小， 从而提高性能。词的规范化和删除停用词并不总是具有语言学意义，用户可以根据应用环境在词典定义文件中自定义规范化和删除规则。 一个词典是一个程序，接收标记（token）作为输入，并返回： 如果token在词典中已知，返回对应lexeme数组（注意，一个标记可能对应多个lexeme）。 一个lexeme。一个新token会代替输入token被传递给后继词典（当前词典可被称为过滤词典）。 如果token在词典中已知，但它是一个停用词，返回空数组。 如果词典不能识别输入的token，返回NULL。 GaussDB(DWS)提供了多种语言的预定义词典，同时提供了五种预定义的词典模板，分别是Simple，Synonym，Thesaurus，Ispell，和Snowball，可用于创建自定义参数的新词典。 在使用全文检索时，建议用户： 可以在文本搜索配置中定义一个解析器，以及一组用于处理该解析器的输出标记词典。对于解析器返回的每个标记类型，可以在配置中指定不同的词典列表进行处理。当解析器输出一种类型的标记后，在对应列表的每个词典中会查阅该标记，直到某个词典识别它。如果它被识别为一个停用词， 或者没有任何词典识别，该token将被丢弃，即不被索引或检索到。通常情况下，第一个返回非空结果的词典决定了最终结果，后继词典将不会继续处理。但是一个过滤类型的词典可以依据规则替换输入token，然后将替换后的token传递给后继词典进行处理。 配置词典列表的一般规则是，第一个位置放置一个应用范围最小的、最具体化定义的词典，其次是更一般化定义的词典， 最后是一个普适定义的词典，比如Snowball词干词典或Simple词典。在下面例子中，对于一个针对天文学的文本搜索配置astro_en，可以定义标记类型asciiword（ASCII词）对应的词典列表为：天文术语的Synonym同义词词典， Ispell英语词典和Snowball英语词干词典。 1 2 ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION astro_en ADD MAPPING FOR asciiword WITH astro_syn, english_ispell, english_stem; 过滤类型的词典可以放置在词典列表中除去末尾的任何地方，放置在末尾时是无效的。使用这些词典对标记进行部分规范化，可以有效简化后继词典的处理。 父主题： 词典

处理tsquery GaussDB(DWS)提供了函数和操作符用来操作tsquery类型的查询。 tsquery && tsquery 返回两个给定查询tsquery的与结果。 tsquery || tsquery 返回两个给定查询tsquery的或结果。 !! tsquery 返回给定查询tsquery的非结果。 numnode(query tsquery) returns integer 返回tsquery中的节点数目（词素加操作符），这个函数在检查查询是否有效（返回值大于0），或者只包含停用词（返回值等于0）时，是有用的。例如： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 SELECT numnode(plainto_tsquery('the any')); NOTICE: text-search query contains only stop words or doesn't contain lexemes, ignored CONTEXT: referenced column: numnode numnode --------- 0 (1 row) SELECT numnode('foo & bar'::tsquery); numnode --------- 3 (1 row) querytree(query tsquery) returns text 返回可用于索引搜索的tsquery部分，该函数对于检测非索引查询是有用的（例如只包含停用词或否定项）。例如: 1 2 3 4 5 SELECT querytree(to_tsquery('!defined')); querytree ----------- T (1 row) 父主题： 附加功能

处理tsvector GaussDB(DWS)提供了用来操作tsvector类型的函数和操作符。 tsvector || tsvector tsvector连接操作符返回一个新的tsvector类型，它综合了两个tsvector中词素和位置信息，并保留词素的位置信息和权重标签。右侧的tsvector的起始位置位于左侧tsvector的最后位置，因此，新生成的tsvector几乎等同于将两个原始文档字串连接后进行to_tsvector操作。（这个等价是不准确的，因为任何从左边tsvector中删除的停用词都不会影响结果，但是，在使用文本连接时，则会影响词素在右侧tsvector中的位置。） 相较于对文本进行连接后再执行to_tsvector操作，使用tsvector类型进行连接操作的优势在于可以对文档的不同部分使用不同配置进行解析。因为setweight函数会对给定的tsvector中的语素进行统一设置，如果想要对文档的不同部分设置不同的权重，需要在连接之前对文本进行解析和权重设置。 setweight(vector tsvector, weight "char") returns tsvector setweight返回一个输入tsvector的副本，其中每一个位置都使用给定的权重做了标记。权值可以为A、B、C或D（D是tsvector副本的默认权重，并且不在输出中呈现）。当对tsvector进行连接操作时，这些权重标签将会被保留，文档不同部分以不同的权重进行排序。 权重标签作用于位置，而不是词素。如果传入的tsvector已经被剥离了位置信息，那么setweight函数将什么都不做。 length(vector tsvector) returns integer 返回vector中的词素的数量。 strip(vector tsvector) returns tsvector 返回一个tsvector类型，其中包含输入的tsvector的同义词，但不包含任何位置和权重信息。虽然在相关性排序中，这里返回的tsvector要比未拆分的tsvector的作用小很多，但它通常都比未拆分的tsvector小的多。 父主题： 附加功能

排序查询结果 排序是指试图针对特定查询衡量文档的相关度，从而将众多的匹配文档中相关度最高的文档排在最前。GaussDB(DWS)提供了两个预置的排序函数:ts_rank和ts_rank_cd。函数考虑了词法，距离，和结构信息；也就是，考虑查询词在文档中出现的频率、紧密程度、以及出现的地方在文档中的重要性。然而，相关性的概念是模糊的，并且是跟应用强相关的。不同的应用程序可能需要额外的信息来排序，比如，文档的修改时间，内置的排序函数等。也可以自定义排序函数或者采用附加因素组合这些排序函数的结果来满足特定需求。 两个预置的排序函数： 1 ts_rank([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 基于词素匹配率对vector进行排序： 1 ts_rank_cd([ weights float4[], ] vector tsvector, query tsquery [, normalization integer ]) returns float4 该函数需要位置信息的输入。因此它不能在"剥离"tsvector值的情况下运行—它将总是返回零。 对于这两个函数，可选的权重参数提供给词加权重的能力，词的权重大小取决于所加的权值。权重阵列指定在排序时为每类词汇加多大的权重。 {D-weight, C-weight, B-weight, A-weight} 如果没有提供权重，则使用缺省值：{0.1, 0.2, 0.4, 1.0} 通常的权重是用来标记文档特殊领域的词，如标题或最初的摘要，所以相对于文章主体中的词它们有着更高或更低的重要性。 由于较长的文档有更多的机会包含查询词，因此有必要考虑文档的大小。例如，包含有5个搜索词的一百字文档比包含有5个搜索词的一千字文档相关性更高。两个预置的排序函数都采用了一个整型的标准化选项来定义文档长度是否影响排序及如何影响。这个整型选项控制多个行为，所以它是一个屏蔽字：可以使用“|”指定一个或多个行为（例如，2|4）。 0（缺省）表示：跟长度大小没有关系 1 表示：排名（rank）除以(文档长度的对数+1) 2表示：排名除以文档的长度 4表示：排名除以两个扩展词间的调和平均距离。只能使用ts_rank_cd实现 8表示：排名除以文档中单独词的数量 16表示：排名除以单独词数量的对数+1 32表示：排名除以排名本身+1 当指定多个标志位时，会按照所列的顺序依次进行转换。 需要特别注意的是，排序函数不使用任何全局信息，所以不可能产生一个某些情况下需要的1%或100%的理想标准值。标准化选项32 (rank/(rank+1))可用于所有规模的从零到一之间的排序。而这只是一个表面变化，并不会影响搜索结果的排序。 下面是一个例子，仅选择排名前十的匹配： 由于SQL_ASCII的数据库编码格式不支持中文字符，请在Encoding为UTF8/GBK的数据库中执行以下示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 SELECT id, title, ts_rank_cd(to_tsvector(body), query) AS rank FROM tsearch.pgweb, to_tsquery('science') query WHERE query @@ to_tsvector(body) ORDER BY rank DESC LIMIT 10; id | title | rank ----+------------------+------ 7 | Medical science | .2 3 | Computer science | .1 2 | Mathematics | .1 5 | Geography | .1 (4 rows) 这是使用标准化排序的相同例子： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 SELECT id, title, ts_rank_cd(to_tsvector(body), query, 32 /* rank/(rank+1) */ ) AS rank FROM tsearch.pgweb, to_tsquery('science') query WHERE query @@ to_tsvector(body) ORDER BY rank DESC LIMIT 10; id | title | rank ----+------------------+---------- 7 | Medical science | .166667 3 | Computer science | .0909091 2 | Mathematics | .0909091 5 | Geography | .0909091 (4 rows) 下面是使用中文分词法排序查询的例子： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 CREATE TABLE tsearch.ts_zhparser(id int, body text); INSERT INTO tsearch.ts_zhparser VALUES(1, '排序'); INSERT INTO tsearch.ts_zhparser VALUES(2, '排序查询'); INSERT INTO tsearch.ts_zhparser VALUES(3, '查询排序'); --精确匹配 SELECT id, body, ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser',body), query) AS rank FROM tsearch.ts_zhparser, to_tsquery('排序') query WHERE query @@ to_tsvector(body); id | body | rank ----+------+------ 1 | 排序 | .1 (1 row) --模糊匹配 SELECT id, body, ts_rank_cd(to_tsvector('zhparser',body), query) AS rank FROM tsearch.ts_zhparser, to_tsquery('排序') query WHERE query @@ to_tsvector('zhparser',body); id | body | rank ----+----------+------ 3 | 查询排序 | .1 1 | 排序 | .1 2 | 排序查询 | .1 (3 rows) 排序要遍历每个匹配的tsvector，因此资源消耗多，可能会因为I/O限制导致排序慢。可是这是很难避免的，因为实际查询中通常会有大量的匹配。 父主题： 控制文本搜索

to_tsquery to_tsquery将查询转换为tsquery数据类型。 to_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery to_tsquery从querytext中创建一个tsquery，querytext必须由布尔运算符& (AND)、| (OR)和! (NOT)分割的单个token组成。这些运算符可以用圆括弧分组。也就是说，to_tsquery输入必须遵循tsquery输入的通用规则，具体请参见文本搜索类型。不同的是基本tsquery以token表面值作为输入，而to_tsquery使用指定或默认分词器将每个token标准化成词素，并依据分词器丢弃属于停用词的token。例如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'The & Fat & Rats'); to_tsquery --------------- 'fat' & 'rat' (1 row) 像在基本tsquery中的输入一样，权重可以附加到每个词素来限制它只匹配那些有相同weight(s)的tsvector词素。比如： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('english', 'Fat | Rats:AB'); to_tsquery ------------------ 'fat' | 'rat':AB (1 row) 同时，符号“*”也可以附加到词素来指定前缀匹配： 1 2 3 4 5 SELECT to_tsquery('supern:*A & star:A*B'); to_tsquery -------------------------- 'supern':*A & 'star':*AB (1 row) 这样的词素将匹配tsquery中指定字符串和权重的项。

plainto_tsquery plainto_tsquery将未格式化的文本querytext变换为tsquery。类似于to_tsvector，文本被解析并且标准化，然后在存在的词之间插入&(AND)布尔算子。 plainto_tsquery([ config regconfig, ] querytext text) returns tsquery 比如： 1 2 3 4 5 SELECT plainto_tsquery('english', 'The Fat Rats'); plainto_tsquery ----------------- 'fat' & 'rat' (1 row) 请注意，plainto_tsquery无法识别布尔运算符、权重标签，或在其输入中的前缀匹配标签： 1 2 3 4 5 SELECT plainto_tsquery('english', 'The Fat & Rats:C'); plainto_tsquery --------------------- 'fat' & 'rat' & 'c' (1 row) 在这里，所有输入的标点符号作为空格符号丢弃。

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

创建GIN索引 为了加速文本搜索，可以创建GIN索引。 1 CREATE INDEX pgweb_idx_1 ON tsearch.pgweb USING gin(to_tsvector('english', body)); to_tsvector()函数有两个版本，只输一个参数的版本和输两个参数的版本。 只输一个参数时，系统默认采用default_text_search_config所指定的分词器。 创建GIN索引时必须使用to_tsvector的两参数版本，否则索引内容可能不一致。只有指定了分词器名称的全文检索函数才可以在索引表达式中使用。因为索引的内容必须不受default_text_search_config的影响。由于default_text_search_config的值可以随时调整，从而导致不同条目生成的tsvector采用了不同的分词器，并且无法区分究竟使用了哪个分词器。正确地转储和恢复这样的索引也是不支持的。 在上述创建索引中to_tsvector使用了两个参数，只有当查询时也使用了两个参数，且参数值与索引中相同时，才会使用该索引。例如WHERE to_tsvector('english', body) @@ 'a & b' 可以使用索引，但WHERE to_tsvector(body) @@ 'a & b'不能使用索引。这可确保索引各条目是使用相同的分词器创建的。 索引中的分词器名称由另一列指定时可以建立更复杂的表达式索引。例如： 1 CREATE INDEX pgweb_idx_2 ON tsearch.pgweb USING gin(to_tsvector('zhparser', body)); 本示例中zhparser仅支持UTF8/GBK的数据库编码格式，在Encoding为SQL_ASCII下会报错。 其中body是pgweb表中的一列。当对索引的各条目使用了哪个分词器进行记录时，允许在同一索引中存在混合分词器。当文档集合中包含不同语言的文档时，这将是有用的。再次强调，打算使用索引的查询必须措辞匹配，例如，WHERE to_tsvector(config_name, body) @@ 'a & b'与索引中的to_tsvector措辞匹配。 索引甚至可以连接列： 1 CREATE INDEX pgweb_idx_3 ON tsearch.pgweb USING gin(to_tsvector('english', title || ' ' || body)); 另一个方法是创建一个单独的tsvector列控制to_tsvector的输出。下面的例子是title和body的连接， 当其它是NULL的时候，使用coalesce确保一个字段仍然会被索引： 1 2 ALTER TABLE tsearch.pgweb ADD COLUMN textsearchable_index_col tsvector; UPDATE tsearch.pgweb SET textsearchable_index_col = to_tsvector('english', coalesce(title,'') || ' ' || coalesce(body,'')); 然后为加速搜索创建一个GIN索引： 1 CREATE INDEX textsearch_idx_4 ON tsearch.pgweb USING gin(textsearchable_index_col); 现在，就可以执行一个快速全文搜索了： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SELECT title FROM tsearch.pgweb WHERE textsearchable_index_col @@ to_tsquery('science & Computer') ORDER BY last_mod_date DESC LIMIT 10; title -------- Computer science (1 rows) 相比于一个表达式索引，单独列方法的一个优势是：不必在查询时显式指定分词器以便能使用索引。正如上面例子所示，查询可以依赖于default_text_search_config。另一个优势是搜索比较快速，因为它没有必要重新利用to_tsvector调用来验证索引匹配。表达式索引方法更容易建立，且它需要较少的磁盘空间，因为tsvector形式没有明确存储。 父主题： 在数据库表中搜索文本