使用PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行中文全文搜索的實(shí)現(xiàn)方法
如何使用zhparser
安裝相應(yīng)插件
1 安裝 pg_trgm
用于執(zhí)行文本相似性和模糊搜索。它基于 trigram 算法，允許你在文本數(shù)據(jù)上執(zhí)行模糊匹配、相似性搜索和索引。命令如下
CREATE EXTENSION pg_trgm
2 安裝 zhparser
專門(mén)用于處理中文文本數(shù)據(jù)。它允許 PostgreSQL 在中文文本上執(zhí)行全文搜索，包括分詞、詞干提取、停用詞處理等操作，以便提高中文文本數(shù)據(jù)的搜索準(zhǔn)確性和性能。命令如下
CREATE EXTENSION zhparser
創(chuàng)建基于zhparser的搜索配置
CREATE TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh (PARSER = zhparser)
這個(gè)命令創(chuàng)建了一個(gè)名為 chinese_zh 的中文文本搜索配置。該配置使用了 zhparser 解析器，表明它將用于分析和處理中文文本數(shù)據(jù)。
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh ADD MAPPING FOR n,v,a,i,e,l WITH simple
這個(gè)命令將指定的詞匯類別（n，v，a，i，e，l）與已存在的 simple 配置進(jìn)行映射。這意味著對(duì)于這些詞匯類別，將使用 simple 配置的規(guī)則來(lái)進(jìn)行文本分析和處理。
進(jìn)行搜索查詢
select ts_debug('chinese_zh', '春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');執(zhí)行結(jié)果：
"(t,""time,時(shí)語(yǔ)素"",春秋,{},,)"
"(u,""auxiliary,助詞"",、,{},,)"
"(t,""time,時(shí)語(yǔ)素"",戰(zhàn)國(guó),{},,)"
"(v,""verb,動(dòng)詞"",是,{simple},simple,{是})"
"(n,""noun,名詞"",中國(guó),{simple},simple,{中國(guó)})"
"(n,""noun,名詞"",歷史,{simple},simple,{歷史})"
"(n,""noun,名詞"",上思,{simple},simple,{上思})"
"(v,""verb,動(dòng)詞"",想,{simple},simple,{想})"
"(v,""verb,動(dòng)詞"",迸發(fā),{simple},simple,{迸發(fā)})"
"(u,""auxiliary,助詞"",的,{},,)"
"(n,""noun,名詞"",時(shí)代,{simple},simple,{時(shí)代})"
"(u,""auxiliary,助詞"",，,{},,)"
"(v,""verb,動(dòng)詞"",出現(xiàn),{simple},simple,{出現(xiàn)})"
"(v,""verb,動(dòng)詞"",了,{simple},simple,{了})"
"(n,""noun,名詞"",百家爭(zhēng)鳴,{simple},simple,{百家爭(zhēng)鳴})"
"(u,""auxiliary,助詞"",的,{},,)"
"(n,""noun,名詞"",現(xiàn)象,{simple},simple,{現(xiàn)象})"select to_tsvector('chinese_zh', '春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');執(zhí)行結(jié)果：
"'上思':4 '中國(guó)':2 '了':9 '出現(xiàn)':8 '歷史':3 '想':5 '時(shí)代':7 '是':1 '現(xiàn)象':11 '百家爭(zhēng)鳴':10 '迸發(fā)':6"
可以看到春秋和戰(zhàn)國(guó)沒(méi)有出現(xiàn)在里面，這里我們把t,time,時(shí)語(yǔ)素的映射添加下
ALTER TEXT SEARCH CONFIGURATION chinese_zh ADD MAPPING FOR t WITH simple;
再執(zhí)行上面的語(yǔ)句就會(huì)得到下面的結(jié)果
"'上思':6 '中國(guó)':4 '了':11 '出現(xiàn)':10 '歷史':5 '想':7 '戰(zhàn)國(guó)':2 '時(shí)代':9 '春秋':1 '是':3 '現(xiàn)象':13 '百家爭(zhēng)鳴':12 '迸發(fā)':8"
可以看到春秋和戰(zhàn)國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)在文本向量的結(jié)果中了。我們搜索下春秋看下
select to_tsquery('戰(zhàn)國(guó)') @@ to_tsvector('chinese_zh', '春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');true
添加自定義詞典(txt)
select to_tsquery('二十四節(jié)谷') @@ to_tsvector('chinese_zh', '春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，在二十四節(jié)谷出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');
false這里竟然沒(méi)有，仔細(xì)觀察上面對(duì)這個(gè)句子的向量化分析,破案了，沒(méi)有把‘二十四節(jié)谷’這個(gè)詞作為一個(gè)整體
'上思':6 '中國(guó)':4 '了':11 '出現(xiàn)':10 '歷史':5 '想':7
在以下位置創(chuàng)建客戶字典/usr/share/postgresql/14/tsearch_data/kkdict.utf8.txt：（必須在該目錄中）
#word TF IDF ATTR 二十四節(jié)谷 1 1 n
然后修改/var/lib/postgresql/data/posrgresql.conf，在末尾添加以下行： zhparser.extra_dicts = 'kkdict.utf8.txt'
select ts_debug('chinese_zh', '春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，在二十四節(jié)谷出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');
(n,"noun,名詞",二十四節(jié)谷,{simple},simple,{二十四節(jié)谷})可見(jiàn)現(xiàn)在已經(jīng)變成一個(gè)名詞了。
創(chuàng)建索引
這里使用to_tsvector函數(shù)方式，不單獨(dú)增加一列tsvector字段
create table testing(
title text
);
insert into testing values('春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');
insert into testing values('春秋、戰(zhàn)國(guó)是中國(guó)歷史上思想迸發(fā)的時(shí)代，在二十四節(jié)谷出現(xiàn)了百家爭(zhēng)鳴的現(xiàn)象');
create index ind_testing on testing using gin (to_tsvector('chinese_zh', title));這樣就可以在查詢中使用中文檢索了,注意當(dāng)你數(shù)據(jù)量不夠的時(shí)候不會(huì)走索引，會(huì)直接便利。
select * from testing where to_tsquery('chinese_zh', '二十四節(jié)谷') @@ to_tsvector('chinese_zh', title);總結(jié)
以上就是在PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中使用中文全文搜索的實(shí)現(xiàn)方法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于PostgreSQL中文全文搜索的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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