云数据库 GAUSSDB-创建索引
创建索引
为了加速文本搜索,可以创建GIN索引。
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gaussdb=# 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。
请注意:创建索引时必须使用to_tsvector的两参数版本。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。这是因为索引的内容必须不受default_text_search_config的影响,否则索引内容可能不一致。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,并且没有办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可能的。
因为在上述创建索引中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。也就是说,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。这确保只使用这样的索引——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:
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gaussdb=# CREATE INDEX pgweb_idx_2 ON tsearch.pgweb USING gin(to_tsvector('ngram', body)); |
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。在某些场景下这将是有用的。例如,文档集合中包含不同语言的文档时。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:
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gaussdb=# 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:
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gaussdb=# ALTER TABLE tsearch.pgweb ADD COLUMN textsearchable_index_col tsvector; gaussdb=# 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:
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gaussdb=# 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:
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gaussdb=# SELECT title FROM tsearch.pgweb WHERE textsearchable_index_col @@ to_tsquery('north & america') ORDER BY last_mod_date DESC LIMIT 10; title -------- Canada Mexico (2 rows) |
相比于一个表达式索引,单独列方法的一个优势是:它没有必要在查询时明确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。
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