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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。
父主题： 控制文本搜索
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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。
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。
父主题： 在数据库表中搜索文本
父主题： 测试和调试文本搜索
父主题： 控制文本搜索
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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。
解析器测试 函数ts_parse可以直接测试文本搜索解析器。
父主题： 测试和调试文本搜索
父主题： 控制文本搜索
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分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。
分词器测试 函数ts_debug允许简单测试文本搜索分词器。
解析器测试 函数ts_parse可以直接测试文本搜索解析器。
解析器测试 函数ts_parse可以直接测试文本搜索解析器。
数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。
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